年度归档 2019

通过郭盛华老师

未来最吃香的四个专业,年轻人,你要不要看?

都说男怕入错行,女怕嫁错郎。那么在现代互联网中,个人认为有四个专业是在未来非常吃香的,就业前景也好,工作待遇非常高,前途可以说是一片光明。

1、网络安全专业

这个专业,让你跻身高薪一族的热门专业,随着近年来互联网的发展,在很多方面都出现了问题,其中之一,就是网络安全的问题。在互联网方面网络安全是非常重要的,同时在每年都会出现钱无缘无故不见了的事件,相信大家对于“网络安全”这个专业并不陌生了,因为网络安全认可度非常高的,并且毕业后的工作也是让很多人都羡慕的工作。

在国内,网络安全的人才也是非常的缺乏的,在网络安全方面的需求也是非常的大的,有数据表明,在我们培养信息安全专业的人才仅仅才几万人,可是市场上的需求是80万左右的需求,可想而知这是非常的缺乏的。伴随着互联网的高速发展网络安全尤为重要,在我们生活中都会使用手机电脑笔记本这些都是安全的隐患,所以说网络安全是必不可少的。因此,个人的观点是网络安全专业是非常不错的专业,市场需求大,是互联网高速发展的需要!

2、人工智能专业

人工智能专业很火,人工智能是这两年才随着科技的发展而提出的新型产业,国家在其方面也是非常的扶持。在现在的科技越来越发展的时代,人工智能将会逐步替代很多产业的员工。人工智能可以说是现在比较火的一门专业,在互联网时代发展的高速路上,人工智能越来越多的被运用在我们的生活中,比如,现在的手机AI技术的拍照,这是我们生活中用到并且接触的人工智能的一角,在将来人工智能会在各个领域用到!

人工智能专业的人才也是非常的缺乏的,有句话叫做“物以稀为贵”,刚刚兴起的行业都会出现人才缺乏的局面。在社会上很多大企业为了能够输入人工智能的高科技人才,提高很高的年薪以及工作待遇,在国内人工智能的人才被各大企业抢着要,目前国内人工智能这一专业的人才供不应求。在工作待遇工资问题上都提得非常高。所以,个人觉得人工智能专业是一门就业前景非常好的专业,也是适应互联网时代发展的专业!

3、大数据专业

进入互联网时代,中国的网民人数已超8亿,大数据的应用涉及到生活的方方面面。相信很多网友都不知道什么是大数据,大数据指的是从事数据分析,简单来说就是用数学来就算一件事情。大数据专业可以从事的工作很多,都是一些很有社会地位的工作。

比如,数据分析师,股票分析师,以及工程计算的工作。在大数据专业的人才就业工作也是很稀缺的。这是一个新兴的专业,为了互联网的发展而开创的专业,主要服务于数据分析专业。在国内的大数据需要的岗位可以说是巨大的需求,在市场上的需求是上百万的人才需求,在中高层次中的需求也是达到了几十万的人才需求!

4、物联网专业

物联网专业我们第一想到的是物流产业,这是非常典型的物联网的例子。物联网可以说是继计算机,互联网和移动通信之后的一次新技术领域的运用了。又一次信息技术的变革,物联网的涉及非常的广泛,在各行各业都有其的影子!

在我国物联网的涉及的新型产业上的人才非常的稀缺,比如,物流专业的人才,在近几年的物流产业出现极度缺乏人才。随着物流产业的完善,需要的人才越来越多,就业岗位也是越来越多需要的人才就越多。在工作待遇方面也会提高很多,可以说在现在的从事物流工作的人员每个月的待遇都是非常高的。所以说,物流网专业是一个未来前景可观的行业,同时工作待遇好工资高,前途一片光明!

选什么专业一直困挠着很多学生和家长们,看完知道怎么选了吧?在选择专业的时候要慎重,未来职业前景和就业情况是至关重要的!

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通过郭盛华老师

AMP技术,提升您的移动网络体验


移动互联网的使用量在过去十年中呈爆炸式增长,到2025年移动网络用户数量预计将达到59亿。智能手机越来越普遍,在过去三年中,移动设备已经超越桌面作为浏览网络的主要设备。尽管明显转向移动浏览,但大部分网络都是针对有线连接上的台式机设计的。

加速移动项目(AMP)是谷歌最近开展的一项努力,其目标是改善移动浏览体验,为内容创建者提供基本上是标准Web开发工具的精简版和优化版。一些轶事证据表明AMP确实可以改善用户的网络浏览体验。

什么是AMP?

Google的AMP首次在2016年宣布,它是一个网络组件框架,旨在通过降低网站复杂性和利用Google在整个网络浏览渠道中的庞大基础架构和存在来提高移动网络性能。当用户通过启用AMP的浏览器执行搜索时,搜索结果可能会包含启用AMP的页面,并标有小闪电标记。当用户点击任何这些AMP链接时,将快速呈现AMP页面。

图1 – Google搜索结果页面中的AMP链接

图2 – AMP页面示例

快速页面加载主要来自三个来源:更简单的页面,AMP CDN中的缓存和页面搜索结果的预呈现。

首先,AMP大大简化了原始网页,并以高性能方式自行替换了一些标准HTML标签。此外,AMP限制使用作者编写的JavaScript并包含CSS文件,以便最小化文件大小并缩短加载时间。特别是AMP团队努力防止JavaScript和CSS在初始页面加载期间阻止DOM呈现,并使对象懒惰加载。

其次,AMP利用Google的AMP CDN进行缓存。最后,搜索结果中用户可能潜在点击的一些AMP页面(例如,最高结果)是预先渲染的,以便进一步减少加载时间。这种特殊技术可以实现对目标页面的即时访问。

不同版本在某种程度上有助于隔离AMP不同功能的贡献。

在非AMP版本就是这样,一个AMP网页的常规HTML版本,它可以在AMP页页眉的“链接”字段中很常见。该AMP原来的页面是由内容提供商或CDN其服务的AMP页面。

通常,AMP原始页面不会直接提供给用户,但首先会在Google自己的专用CDN上验证并缓存为AMP缓存版本。该AMP观众的版本是AMP缓存页面的渲染过的版本,潜在预渲染,甚至在其上的用户点击之前。

图3显示了这些版本的PLT(平均三个)

图3 – 不同AMP版本的页面加载时间(PLT)的累积分布函数(CDF)。

该图显示,对于大多数页面,任何版本的AMP都具有比非AMP版本更好(更低)的PLT,平均PLT从7.7秒下降到3.06秒,是2.5倍的改进。

正如预期的那样,AMP缓存具有最佳性能,因为它是最优化的版本,AMP页面之间的性能差距远小于AMP和非AMP页面之间的差异。

AMP查看器版本比此图表中的缓存版本更差,因为此图不会捕获预渲染的影响。

性能改进来自哪里?

最大的性能优势来自AMP中加载的各种对象数量的急剧减少。例如,AMP页面包括一半的HTML和平均四分之一的图像,而不是非AMP版本。除了节省提取和渲染这些附加对象的时间之外,更少的对象也意味着更少的DNS请求。

AMP或不AMP?

我们发现AMP确实可以降低网页的复杂性,这种降低确实可以显着提高移动用户的QoE性能。尽管围绕AMP的争议及其对网络健康的影响,随着谷歌继续推动AMP和用户认识到其优势,我们预计移动网络中越来越多的部分将选择类似AMP的技术。 

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通过郭盛华老师

AI把关啤酒质量,省钱又靠谱

  据国外媒体报道,人工智能和物联网技术在食品饮料行业的应用越来越频繁。在最近的一次采访中,啤酒厂Sugar Creek Brewing总裁兼联合创始人乔·沃尔格巴赫(Joe Vogelbacher)就分享了人工智能和物联网如何帮助他的公司提高啤酒质量。

  Sugar Creek Brewing成立于2013年,为北卡罗来纳州及其他地区生产比利时风味啤酒。该公司将人工智能和物联网技术整合到啤酒酿造过程中,从而有效提高了啤酒的酿造水平和质量。

  “我们邀请IBM在我们的工厂举办了一次培训活动,他们分享了一些与其他公司合作进行的工作。当我们了解到IBM使用视觉技术来确定某些产品是好是坏时,我们想知道他们能否对啤酒做同样的事情,” 沃尔格巴赫说。

  Sugar Creek Brewing在将成品啤酒灌装进瓶子的过程中遇到了一个严重问题。瓶子的灌装水平经常不一致,一些包装瓶在随后的运行过程中会产生过多泡沫。这些泡沫最终转化为啤酒中的废物和过量的溶解氧。而啤酒中过多的氧气会破坏啤酒味道,缩短保质期。这一问题使他们每月损失3万美元。

  “我们向IBM的工程师们提出了这个问题,他们安装了一个摄像头,可以在我们的啤酒出瓶时拍下照片。这张图片与我们在装瓶操作过程中收集的其他数据相结合,然后上传到IBM云,并由超级计算机沃森的算法进行解释。我们的酿酒师提供了一些觉得有用的特定标准,而沃森则在海量数据中寻找关键特征点。对大量数据的快速解释已经使我们公司从大多数情况下的被动应付变成主动确定流程改进。这意味着我们的客户手中有了更好质量的产品。” 沃尔格巴赫分享道。

  作为夏洛特地区历史最悠久的啤酒厂之一,Sugar Creek Brewing也拥有一些历史悠久的设备。当他们开始这个项目的时候,他们做的第一件事就是在酿造过程的各个点安装一些精密的传感器。这些传感器每天24小时收集有关酿造操作的数据。

  “如果你单独观察传感器的任何数据,它并不能告诉你太多有用信息。当你把所有数据集中起来时,神奇的事情就发生了。我们现在有了一个数字仪表盘,可以让我们的酿酒师实时了解我们产品和生产设施的健康状况。在此之前,我们需要手写记录几十个数据,并通过人工读取许多仪表。我们现在有了一致的、经过校准的数据,我们最关键的数据存储在IBM云上的一个安全位置,可以从任何具有安全网络连接的设备访问,” 沃尔格巴赫解释说。

  Sugar Creek Brewing计划成为全球首家与人工智能全面合作、从零开始酿造啤酒的啤酒制造商。该公司计划将这种啤酒命名为IPAi。该公司还希望将生产数据与通过啤酒社交媒体网站生成的以消费者为中心的海量定性数据联系起来。

  “时代瞬息万变,一家普通的本地啤酒厂很容易就能在网上获得超过5万条关于其产品的评论,公众也可以访问这些评论。我的目标是挖掘这些对产品进行定性反馈数据,并将其与我们的制造数据集成,把人工智能打造成为制作手工精酿啤酒的酿酒师。最终,我们的酿酒师将把人工智能视为增强其艺术性的工具。就像一个艺术家完成手绘草图,然后用电脑把它数字化成一个令人惊叹的动画,” 沃尔格巴赫说。

  人工智能和物联网的应用解决了灌装啤酒的起泡问题,每月为酿酒厂节省了1万美元。沃尔格巴赫并不认为人工智能会取代员工。他认为人工智能正在使企业更加健康,最终将保留和改善现有员工的工作。此外,产品的质会量越来越好,这意味着带来更多的销量,而更多的销售会吸引更多的人加入团队,让公司发展壮大。

关键字:人工智能、网络安全、黑客防御、大数据、机器人

通过郭盛华老师

微软谈如何通过AI帮助农业转型

  据外媒报道,微软最近经常对外介绍其AI服务如何在各个领域展开的应用,包括部署AI解决方案帮助濒危的物种、保障基础设施安全、解决环境问题等等。今日,这家科技巨头公司又详细介绍了其利用AI改造农业的一些方法。

微软重点强调了利用其AI服务的其他应用和措施。

  首先是这家公司跟位于印度东南海岸安得拉邦的非营利性国际半干旱热带作物研究所(ICRISAT)的合作。在这项合作试点项目中,工作人员通过AI技术播种进而帮助该地区的农民提高作物产量。期间,他们利用到了Azure用于提供确定种植作物的最佳时间、理想播种深度及其他用途的预测模型。需要再次强调的是,这项技术针对的是低收入社区,所以相关信息可以通过基础功能机的短信告知农民。在这个项目实施的几年时间里,参与其中的农民所种植农作物的收成获得了10%到30%的增长。

  另一个值得关注的项目是FarmBeats。这是在微软位于雷德蒙德总部附近的Dancing Crow农场推出。在这个项目中,工作人员使用传感器测量土壤湿度和温度等环境因素、利用无人机捕捉土地的空中图像。然后,将收集到的数据通过基于云的AI模型提供农场在特定时刻的整体状况,这有助于农民在何时采取何种行动这件事上能够做出更好的决定。获悉,这类技术将被用到较小的农场上。

  最后,微软提到了部署在澳大利亚联合牛奶公司(ACM)的AI运营管理系统,该系统旨在解决巨大的食品浪费问题。据了解,系统建立在Dynamics 365平台和Azure Cognitive服务的基础上,后者可以自动将牛奶从油罐车泵入筒仓。另外,ACM还通过微软的Azure和SQL等技术开发了一个温度监控系统,这不仅可以向农民和司机发送电力故障等重大问题的警报,还可以就温度轻微波动等简单问题发送警报。

  微软认为,上面提到的这些措施正在并将继续在增加生产、就业机会、效率等方面提供帮助,从而在多个方面改变农业产业。

通过郭盛华老师

微软解释其人工智能服务如何帮助濒危物种

  据外媒Neowin报道,微软将野生动物灭绝视为一个重要问题。这家科技巨头近期的目标是提高对“生物多样性危机”的认识,并与世界自然基金会合作提供相关课程。现在,微软已经详细介绍了自然环境保护主义者利用其AI服务帮助濒危物种的一些方法。突出的工具和模型正在帮助这些科学家以更好的方式收集和分析数据。

  首先,面部和模式识别技术可用于监测狮子的种群情况。这涉及使用诸如卷积神经网络(CNN)的深度学习架构来对捕获的高质量图像进行分类,然后结合OpenCV和Caffe框架用于实际面部识别。以类似的方式,Azure被用来识别长颈鹿躯干上的独特标记,速度比以前更快。

  研究人员还部署了Azure工具和人工智能,以监测人类对灰熊种群的影响。这涉及使用DNA采样和GPS项圈跟踪每只灰熊,以了解它们与总体种群数量及其栖息地的关系。此外,微软云平台上的机器学习模型帮助环保主义者获取有关鲸鱼体型和健康状况的数据。这也利用了CNN,就像用于监测狮子的面部识别技术一样。

  此外,作为微软AI for Earth项目的获奖者之一,生态学家Heather J. Lynch正在接受对她的AI应用程序的支持,这种应用程序允许实时跟踪北极企鹅。生成关于该物种种群的估计是她工作中不可或缺的一部分,并且利用计算机视觉来搜索卫星图像中难以找到的标记,这些标记帮助她完成了这项任务。

  最后,这家总部位于雷德蒙德的科技巨头突出了Elephant Listening Project项目,该项目去年获得了一笔赠款。该倡议的主要目的是通过使用人工智能来识别和分析大象声音的记录来保护森林大象物种。这有助于创建所谓的“大象词典”,帮助研究人员不仅能够理解大象的“交流”,还可以根据他们发现的信息更多地协调他们的保护工作。

通过郭盛华老师

AI人类首次可实时监测快速无线电爆发信号

  在过去十几年间,科学家一直在努力寻找神秘的、稍纵即逝的快速无线电爆发(FRB)信号。它具备能量高、持续时间极短的特征,但是想要追溯其源头却非常困难。不过来自澳大利亚斯威本科技大学的博士生Wael Farah研发了一种自动化系统,通过机器学习方法来实时捕捉FRB。

Credit: CSIRO/Dr Andrew Howells

  人类有记录的第一个FRB是在2007年从2001年的观测数据中发现的,而大多数后续的检测工作往往都是通过事后数据审查才发现的。Farah表示他研究FRB的部分动机是,他们可以用来研究星系之间宇宙中较暗的部分,否则这部分几乎是看不到的。

  他在一份声明中表示:“发现宇宙中穿行的信号,经过长达数十亿年的旅程之后到达我们的望远镜,并显示出复杂的结构,并且相隔不到1毫秒,这是非常有趣的。”Farah的系统目前已在澳大利亚的Molonglo无线电观测台使用,并且已经确定了五个FRB,包括有史以来最强大的FRB之一和范围最广的FRB之一。

  详细信息已发表在2019年9月的“天文学会月刊”上。项目负责人Matthew Bailes表示:“Molonglo的实时检测系统使我们能够充分利用其高时间和频率分辨率,并探测以前无法获得的FRB特性。”

通过郭盛华老师

中国的AI芯片初创公司有多少能生存下来?

  根据统计,国内投资AI初创公司数量排名前三的公司分别是百度、腾讯、阿里。在初创公司创业的方向中,AI芯片是一个热门方向。不过,初创公司们面临着巨大的挑战,除了有来自资金和技术实力都很强的巨头之外,如何平衡市场、技术以及投入都是影响中国芯片初创公司成功的关键。

  BAT是中国投资人工智能创业公司最多的三家公司,这些资金大部分流向专注于应用层或算法的公司。这三家科技巨头目前只进行了战略投资,但该领域最近还获得了政府和风险投资的资金。值得关注的是,百度和阿里已经进入了芯片设计领域。

  这些芯片公司通常分为三大类,无晶圆厂模式初创公司(外包制造业),从算法领域进入芯片设计领域的初创公司,以及正在探索芯片设计的互联网公司。

  总的来说,中国至少有20家符合这些类别的新芯片公司,他们都在设计AI芯片。越来越多的传统无晶圆公司也开始设计自己的AI芯片,这使市场竞争更加激烈。

  像百度和阿里这样的非芯片公司进入芯片设计领域的现象不仅仅出现在中国。在美国,许多上市公司,包括特斯拉,谷歌,亚马逊,微软,Facebook和苹果,也正在设计AI芯片,专门针对他们所需的应用程序。中国和美国的AI芯片初创公司如果面临这些拥有技术和经济实力的巨头竞争,他们如何才能生存下去?

  这种垂直整合不仅对初创公司构成威胁,也对以前将互联网公司视为客户的传统芯片公司构成威胁。这种变化将在未来几年改变这两个行业。

  这些初创公司已迅速从烧钱转向架构创新,现在他们的任务是在竞争激烈的市场中找到客户。业内人士表示,他们越来越难以区分自己,而且任何一家初创企业都会努力将任何独特的、新的或不同的东西带摆出来。

  那些进行创新,并追求模拟计算、内存计算和神经形态计算等新兴技术的公司值得关注,但把产品商业化需要更长的时间。

  从硬件设计的角度来看,这些中国AI芯片并不一定都是自主设计。由于大多数公司都在紧迫的时间内工作,他们倾向购买IP而不是自主开发。多数人将购买的IP连接在一起,称为片上互连。他们还依赖编译工具进行芯片的开发,更不用说高端芯片主要使用TSMC进行制造。当然,很大一部分设计也使用Arm核心,有些公司已经开发了自研GPU或定制神经网络核心,但大多数公司没有。不过,VC希望快速看到回报!

  其他行业的回报更快。由于典型的半导体设计过程需要18个月,并且需要数千万美元来支撑设计,因此需要从一开始就寻找客户。

  中国也有一些了解这一特点,经验丰富且更有耐心,投资芯片为主的风险投资公司。但可以预期,随着风险投资的压力增加,未来几年这些创业公司将会有一些消失。不过,也会看到一些收购,预计行业领导者将抢购那些看起来最有希望的初创公司。FPGA公司Xilinx,去年收购北京芯片独角兽深鉴科技时,已经出现了这种趋势。其他参与者将采用收购作为进入市场的手段,就像阿里收购C-Sky(中天微)时那样。

  在这一点上,我认为有必要使用专用的AI硬件。现在,大多数芯片都具有某种AI功能,未来AI功能会增强。一些设计团队需要决定他们为AI投入多少精力,但考虑到现在几乎所有主要参与者都参与其中,很难看到这些功能不会成为未来设计的关键特征。

  对于中国的AI芯片初创公司来说,需要平衡市场、创新,并拥有耐心的投资者。最成功的将获得或获得更多的钱。另一方面,人工智能和半导体是中国政府重点推动的两个领域,能够将这两个领域结合的将获更多关注。尽管如此,市场仍然接近饱和,只有那些达到正确平衡的公司才能生存。