前沿技术

区块链
狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构, 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
区块链
广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式[4]
分类
公有区块链(PublicBlockChains)
公有区块链是指:世界上任何个体或者团体都可以发送交易,且交易能够获得该区块链的有效确认,任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链,也是目前应用最广泛的区块链,各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链,世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。
联合(行业)区块链(ConsortiumBlockChains)
行业区块链:由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问记账过程(本质上还是托管记账,只是变成分布式记账,预选节点的多少,如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点),其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。
私有区块链(privateBlockChains)
私有区块链:仅仅使用区块链的总账技术进行记账,可以是一个公司,也可以是个人,独享该区块链的写入权限,本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。目前(Dec2015)保守的巨头(传统金融)都是想实验尝试私有区块链,而公链的应用例如bitcoin已经工业化,私链的应用产品还在摸索当中
特征
由于使用分布式核算和存储,不存在中心化的硬件或管理机构,任意节点的权利和义务都是均等的,系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
得益于区块链的去中心化特征,比特币也拥有去中心化的特征,在火币联合清华大学五道口金融学院互联网金融实验室、新浪科技发布的《2014—2016全球比特币发展研究报告》中就有详细报告[2]  。
开放性
系统是开放的,除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人公开,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。
自治性
区块链采用基于协商一致的规范和协议(比如一套公开透明的算法)使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据,使得对“人”的信任改成了对机器的信任,任何人为的干预不起作用。
信息不可篡改
一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久的存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%的节点,否则单个节点上对数据库的修改是无效的,因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
匿名性
由于节点之间的交换遵循固定的算法,其数据交互是无需信任的(区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效),因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任,对信用的累积非常有帮助。[1] 

云计算

云计算 (cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。 现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。

nosql
 

基本含义

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

NoSQL数据库的四大分类

键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存储数据库。
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

人工智能(计算机科学的一个分支)

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]  2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
 
 深度计算
 
 
posted @ 2018-02-07 18:13  程序图  阅读(211)  评论(0编辑  收藏  举报