本帖最后由 霁月 于 2018-1-16 15:38 编辑9011 云硬盘下午茶时光，Day 8--2018/1/16 【下午茶时光——业界热点陪你喝咖啡】【不只是降速门 苹果因芯片门在美国遭遇首起集体诉讼】据AppleInsider北京时间1月16日报道，苹果因其A系列芯片中的Meltdown和Spectre漏洞在位于加利福尼亚州的一家美国联邦地方法院面临集体诉讼。这起集体诉讼是是律师事务所Wolf Haldenstein Adler Freeman & Herz于当地时间1月8日在位于圣何塞的美国联邦地方法院提起的。原告诉称，所有苹果设计的处理器都存在缺陷，因为它们的设计使得黑客和恶意软件能获取存储在苹果设备中的机密信息。原告承认苹果发布了封堵Meltdown漏洞的补丁软件，但声称补丁软件会导致芯片性能降低。苹果至少在2017年6月就知晓这两处漏洞的存在。起诉书称，苹果理应在更早的时间知晓芯片存在漏洞，并迅速地向公众披露这些漏洞。9012吃瓜群众说：安全测试很重要~ 【民航局发布评估指南 飞机上使用手机成为可能】1月16日消息，民航局网站刚刚公布了《机上便携式电子设备(PED)使用评估指南》。飞机上使用便携电子设备，尤其是手机成为可能。指南中指出，中国民用航空局为了满足广大旅客需求，根据中国国情，经过技术测试、规章修订等一系列工作，认为开放机上便携电子设备使用的条件已基本成熟。“开放使用100mW以下低发射功率的无线传输功能（包括蓝牙、 紫蜂和工作在2.4GHz 波段的Wi-Fi）的T-PED。”我们使用的手机就属于这类T-PED设备，但在空中使用时应关闭便携电子设备的蜂窝移动通信功能（语言和数据）。9013吃瓜群众说：终于阔以在飞机上打农药了~ 【未来10年狗将可以与人说话 这要拜人工智能所赐】据《每日邮报》北京时间1月16日报道，据知名专家称，未来短短10年内，狗就可以通过说话与主人沟通了，不必再依靠吠叫表达自己的情绪。人工智能和机器学习技术的进步，意味着“杜立德医生”（电影《怪医杜立德》中的主角）与动物交流的梦想将很快梦想成真。一名研究人员目前正在收集大量内容为狗吠叫、咆哮和四处走动的视频，利用它们训练一种人工智能算法，理解狗是如何交流的。北亚利桑那大学教授康·斯洛博奇科夫（Con Slobodchikoff）正在开发一种新技术，解读草原犬鼠的叫声，并表示，这一技术最终可以用来解读其他动物的叫声。草原犬鼠利用一种复杂的方式召唤群体成员，并警告它们有危险来临。它们能详细地向其他成员通报潜在的危险——甚至能以下述方式描述威胁：一只很瘦的棕色郊狼正在迅速逼近。已经研究动物逾30年的斯洛博奇科夫向CNBC表示，“我认为，如果我们能解读草原犬鼠的叫声，当然也能解读狗和猫的叫声。”斯洛博奇科夫认为，大量与狗有关的视频，有助于破译它们的真实行为，并帮助人们翻译这类想法：我现在想进食了、我想出去遛遛。9014吃瓜群众说：等这技术成熟了，我就能知道我加那小崽子每天在想啥了~ 【2017 AI手机性能榜：华为笑傲江湖】2017年手机圈什么最火？一个是全面屏，另一个就是AI人工智能。鲁大师今天公布了2017年度最智能手机排行榜，AI加持的华为、苹果成为大赢家，高通也在虎视眈眈。首次集成独立神经处理单元(NPU)的麒麟970成为最大赢家，由它支撑的Mate 10、荣耀V10分别以233分、232分拿下冠亚军，而且优势明显。基于A11仿生处理器的iPhone X、iPhone 8 Plus分列三四名，得分为184、181，距离华为有超过20％的差距。这里所说的AI芯片，是指整合于手机芯片的一个协处理器，专注于处理音频、图像、语言能力，进行人类活动的预测，加速数据库搜索、加密等。鲁大师AI性能评测使用目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，对机器给出的图片内容进行识别，按照概率高低输出可能的结果列表。作为Google开发的一个开源神经网络模型，Inception可以扩大整个网络结构的宽度和深度，能够带来2-3倍的性能提升。9015吃瓜群众说：这地位真是一骑绝尘啊~ 【华为云助力金蝶 打造安全可信的金蝶云】2018年1月11日，华为技术有限公司与金蝶国际软件集团有限公司签署战略合作协议，这标志着金蝶集团旗下金蝶云和华为云展开全面深入合作。金蝶国际软件集团有限公司创始人、董事会主席徐少春，金蝶软件（中国）有限公司总裁孙雁飞、华为轮值CEO徐直军、华为云BU总裁郑叶来等共同出席战略合作协议签署仪式。此次合作，华为云将为金蝶云提供安全、可信、可持续发展的IaaS资源和供应用/服务开发的PaaS服务，金蝶云还将通过华为云的大数据/EI企业智能服务能力，开发面向用户的人工智能解决方案，为用户带去更好的体验。在此次签约仪式前，金蝶已经有来自不同行业的一批用户在金蝶与华为建立的合作基础上提前体验到了华为云强大的IaaS服务支撑。9021吃瓜群众说：厉害了{:2_26:} 【冷静下来的现金贷，2018怎样的姿态发展】随着普惠金融的号角吹响，在刚刚过去的2017年，现金贷无疑是最吸引人眼球的。而这一年对于现金贷来说真可称得上是跌宕起伏，原本是中国互联网金融的一大创新，其小额短期普惠的产品特点满足了很多人的金融消费需求，对于普惠金融的发展也确实起到了一定的推动作用。然而，到了下半年却风向突转，野蛮生长往往使得行业鱼龙混杂，尤其是处在高收益的金融行业里更是尤为如此，高利率、暴力催收、多头借贷等负面传闻层出不穷，甚至一度被舆论冠以“嗜血”的称号。从极其繁盛到如履薄冰也只是经历了短短数月而已，而随着监管政策的重拳出击，将现金贷吹下暴利的风口，整个行业也开始了大粛清。新的一年刚刚到来，现金贷又将会以怎样的姿态继续前行呢?9022吃瓜群众说：发展太快，却如同巨婴，重拳之下“挣快钱”的时代快要落幕了~~ 【往期下午茶回顾】[下午茶时光] 【Day 7--2018/1/15】区块链、比特币、ICO：全都是庞氏骗局[下午茶时光] 【Day 6--2018/1/11】CPU内核高危漏洞爆发，华为云将与客户共进退[下午茶时光] 【Day 5--2018/1/10】国内智造实力惊艳CES展 华为等巨头让人眼前一亮[下午茶时光] 【Day 4--2018/1/9】钉钉无招内部动员信：高管全部下沉服务一亿用户[下午茶时光] 【Day 3--2018/1/8】回首云计算的2017年，华为云高调发力公有云市场[下午茶时光] 【Day 2--2018/1/5】任正非强调低端机重要性，称不能轻视穷人[下午茶时光] 【Day 1--2018/1/4】2018 年科技趋势预测

本帖最后由 数峰科技 于 2018-1-15 16:36 编辑8965 人脸关键点技术主要是定位并返回人脸五官与轮廓的关键点坐标位置。关键点包括人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子轮廓。除了助力人脸识别，这项应用还可以实现3D贴纸，美颜等P图功能，KANKAN AI可以为您提供人脸关键点技术，同时我们也在研发3D贴纸+美颜功能，预计月底上线。KANKAN AI为您提供高精度的关键点，可达110点。无论是静态图片还是动态视频流，KANKAN AI人脸关键点均能完美贴合人脸。高精度的人脸关键点使得您的应用能够对人脸图像进行各类复杂变换操作，例如人脸妆容、滤镜贴纸和3D动画模型等。 ​选择我们的理由：①适应性强：基于KANKAN AI领先的深度学习算法，可以适应各类常见影响（如遮挡、视频晃动、光照或头部姿态）等。②高精度关键点：KANKAN AI提供高精度人脸关键点，最多可达110点，即便在快速移动的视频流中，关键点依然能完美贴合人脸。③成本低：KANKAN AI独有的图像处理算法，与异构计算平台相辅相成，大量减少残差网络性能开销，大大降低了使用成本。8967 华为云市场产品链接：https://app.huaweicloud.com/product/00301-75008-0--0 KANKAN AI开放平台：www.datapeak.com.cn

随着物联网(IoT)市场与应用日益成长，开启了一连串需要特定物联网技能的工作岗位——而今，我们已经看到了市场上开始出现适合的物联网人才短缺现象。 　　根据Zebra Technologies发布的《智慧企业指数》(Intelligent Enterprise Index)调查，62%的公司计划未来将在整个公司部署物联网计划，还有42%的企业预计每年至少会在物联网上花费310万美元。因此，为了迎头赶上这一波物联网的人才与技能需求，加速培训与教育目前已是迫在眉睫。 　　物联网的远景(来源：Zebra Technologies) 　　业界目前正历经物联网专业人才的严重短缺，而这一现象还可能持续五到七年。这种短缺现象在人工智能(artificial intelligence;AI)以及开发与维运(DevOps)还更明显，而且也变得来越严重。 　　缓解物联网人才危机的第一步是针对这一新趋势和高需求的角色提供专业的认证以及密集培训营。这将有助于填补一些目前迫切需要和最重要的职位。 　　由于物联网和人工智能也涉及处理一些敏感数据和人道主义的问题，因此这些领域要求具有软技能的备选人才。这些被推荐的人才可能比那些纯粹在技术方面熟练的人更有成就。 　　我认为，我们应该着眼于那些缺乏传统“科学、技术、工程、数学”(STEM)等学科背景的人才。通过培养具有文科或人文背景的人才，为他们在开发或信息技术(IT)方面提供机会，应该有机会创造出一些具有坚强实力的候选人才。 　　美国东北大学(Northeastern University)近期针对500名IEEE成员进行调查发现，38%的受访者将资料汇整和分析列为最大的求职挑战。然而，他们认为与其成功最有关系的职业能力在于沟通的技巧，尤其是清楚且有效地解释原理或概念的能力。 　　特别是在硅谷，我们看到许多具有人文科学背景的人才，只要能接受必要的培训与教育后，他们也能在技术角色方面展现成功。随着住房的成本不断上涨，越来越多的候选人才到了转型至技术角色的好处远远超过其现有职业生涯的可能性。 　　特别是新的IT领导人才将拥有引导复杂对话的智能，避免新的数字与传统文化的冲突。随着我们的生活变得与技术越来越密不可分，以及产生越来越多的敏感数据之际，这正是这个产业需要的人才类型。 华为云软件开发云Classroom推出实践训练营，带你敏捷实践物联网项目开发，做IOT大牛拿高薪！ 参与链接：http://www.huaweicloud.com/devcloud/practical/index.html

大会网址：https://www.microsoft.com/china/techsummit/2017/whymsts.aspx 主会场介绍：一年过得真快，又到了每年一度的微软技术盛宴，如果说国内有2个大会对于我来说不容错过，第一个是华为的HC大会，第二个一定是它了。遥想2012年以前，微软的年度大会算得上是国内的顶级盛宴，其影响绝对是前三。最近几年虽然被国内的互联公司抢了风采，但随着微软云在世界上综合影响力的提升，我们越来越难以忽视微软正在通过Azure改变着云计算的生态模式（微软云2017年每季度净利润同比增长率平均在90%以上！）。 华为HC大会是为了推广自己的RDS SQL SERVER产品；而微软是我的导师，此去是为了明确未来RDS SQL SERVER 技术的发展方向。 根据我去年的报道和对微软云的评估，依然小看了这家传统巨头的潜力，在明确了主航道，确认了新方向之后，微软正在以势不可挡的姿态一年超越谷歌，两年看齐亚马逊的速度震惊业界（跟我司的口号真像！）。从整体思路来看微软很可能成为云计算界的IOS，而亚马逊则是Android（纯属个人意见）。 言归正传，如果去年Azure是主场，则今年就是专场了，微软的传统产品如果不倚云而生则活不下去（Dynamic 365已经上线了）。 但是有一个重大的转变正在发生！去年摩拜在主会场上去Bibi了15分钟，而今年只有2分30秒的简单介绍，并且，微软今年邀请站台的公司全是传统企业，其中包括我司！不搞小鲜肉了，这里面深层的微软中国Azure策略令人细思极恐，以微软深耕多年的尿性，怕是要狼来了。如果说2017年我们推广的最大阻塞是阿里，那明年可能就会加上微软了。 时根据现场各合作商的推广介绍，可以明确的分为三类：1.基于微软产品的定制商，微软传统产品目前已经全部上云，所以这些定制服务和产品都具有强大的微软基因，算是铁粉；2.基于微软Azure的三方Saas服务开发商，这些公司基于微软云的平台，快速开发部署自己的应用，倚云而生但是可以跳槽，可以考虑华为云接入合作（后面我会将再会企业进行分类列出），但一般都是新兴公司体量较小，恐难入我司法眼；3.最后是给微软云做解决方案的供应商，这些公司主要给传统企业迁移上云做咨询，做方案，也接项目，有奶就是娘，而这些企业也是华为可以主要*** 团结并付诸发展的好下线，毕竟利益均分才是生态发展的好道路，可以重点考虑接洽。 虽然云是主场，整个后面的分会场主题演讲都是基于云平台进行的开发，维护，行业解决方案，安全部署，成功案例，blah, blah, blah…但是，其中BI & AI可以看到是本次大会的主题重点，AI可以很好理解是风口；那BI这个老名词主要面对的就是我们广大的企业用户拉，可见微软和阿里今年都把目光瞄向了中国的传统企业，传统才是大肥肉啊，小鲜肉活不长滴。 后续主要参会课题总结如下：SQL SERVER 2017 新特性，我的本职工作肯定要参与，新特性如下：1.支持图数据库，不过仅是逻辑层的关系创建，在查询上并不比传统关系查询性能高，是个鸡肋。2.索引重建支持断点续传了，恩越来越像迅雷了3.AI上面支持R & Python，恩这算是进步，不过目前没几个人玩的溜4.对Linux有更好的支撑，好吧他自己也说Linux版本不支持SSIS，SSRS，SSAS，还有很多服务不支持，仅有基本的SQL Engine准备好了，容器劝我们别上正式环境，我懂了5.不过总算还有一个亮点让我聊以*** ，SQL 2017查询优化引擎支持自适应AI分析功能，简单来说以前就3秒的查询语句，在你多次执行后可能变成2.9秒，2.8秒，神奇不！不过用久了不维护依然会变慢，AI&数据库引擎的集成的确是一个不错的发展方向，大家重点关照下。总结：2017没撒新玩意，目测是为了补上SQL2016在Linux上埋的坑，好吧我的小目标达成了，SQL 2017仍然只能在Windows上搭建，容器化目前技术尚不成熟。 微软云容灾介绍：主要是拿传统容灾和云环境容灾优劣进行对比，并没有跟友商横向对比，好吧你当然赢了，但并没有什么鸟用，看来微软云的容灾上也没撒特点。 给阿里云用户的一堂 Azure 课：听这个名字我以为微软有态度要表达，结果...只是呼吁大家别屌丝在一棵树上，用用微软云也挺好，我们的解决方案萌萌哒...你能有点狼性吗(#‵′)凸 后面主要参加了一系列的AI相关课程：主要是讲微软给新创AI公司，提供平台，提供技术，提供代金卷，提供XXX，总之微软让大家人人都能AI，记得以前是人人都能大数据，再之前是人人都能BI，再之前是…总之这个套路真好用。最后我们看到AI与数据库引擎，可以碰撞出很多智慧的火花，前有AWS数据库场景适配性能提升服务；现有SQL SERVER AI智能查询优化；我们试想是不是可以通过深度建模训练，直接根据用户的数据库实例历史记录给出最佳参数模型呢？ 好吧去年微软是拼命自己的命；今年别人已经准备开始革我们的命了 云计算正式进入下半场，从事务发展的辩证理论上来看，奇点正在靠近，请华为做好迎接前方高能的准备。

本帖最后由 蓉城鹏少 于 2017-11-16 19:40 编辑大会网址：https://www.microsoft.com/china/techsummit/2017/whymsts.aspx 主会场介绍：一年过得真快，又到了每年一度的微软技术盛宴，如果说国内有2个大会对于我来说不容错过，第一个是华为的HC大会，第二个一定是它了。遥想2012年以前，微软的年度大会算得上是国内的顶级盛宴，其影响绝对是前三。最近几年虽然被国内的互联公司抢了风采，但随着微软云在世界上综合影响力的提升，我们越来越难以忽视微软正在通过Azure改变着云计算的生态模式（微软云2017年每季度净利润同比增长率平均在90%以上！）。 华为HC大会是为了推广自己的RDS SQL SERVER产品；而微软是我的导师，此去是为了明确未来RDS SQL SERVER 技术的发展方向。 根据我去年的报道和对微软云的评估，依然小看了这家传统巨头的潜力，在明确了主航道，确认了新方向之后，微软正在以势不可挡的姿态一年超越谷歌，两年看齐亚马逊的速度震惊业界（跟我司的口号真像！）。从整体思路来看微软很可能成为云计算界的IOS，而亚马逊则是Android（纯属个人意见）。 言归正传，如果去年Azure是主场，则今年就是专场了，微软的传统产品如果不倚云而生则活不下去（Dynamic 365已经上线了）。 但是有一个重大的转变正在发生！去年摩拜在主会场上去Bibi了15分钟，而今年只有2分30秒的简单介绍，并且，微软今年邀请站台的公司全是传统企业，其中包括我司！不搞小鲜肉了，这里面深层的微软中国Azure策略令人细思极恐，以微软深耕多年的尿性，怕是要狼来了。如果说2017年我们推广的最大阻塞是阿里，那明年可能就会加上微软了。 时根据现场各合作商的推广介绍，可以明确的分为三类：1.基于微软产品的定制商，微软传统产品目前已经全部上云，所以这些定制服务和产品都具有强大的微软基因，算是铁粉；2.基于微软Azure的三方Saas服务开发商，这些公司基于微软云的平台，快速开发部署自己的应用，倚云而生但是可以跳槽，可以考虑华为云接入合作（后面我会将再会企业进行分类列出），但一般都是新兴公司体量较小，恐难入我司法眼；3.最后是给微软云做解决方案的供应商，这些公司主要给传统企业迁移上云做咨询，做方案，也接项目，有奶就是娘，而这些企业也是华为可以主要*** 团结并付诸发展的好下线，毕竟利益均分才是生态发展的好道路，可以重点考虑接洽。 虽然云是主场，整个后面的分会场主题演讲都是基于云平台进行的开发，维护，行业解决方案，安全部署，成功案例，blah, blah, blah…但是，其中BI & AI可以看到是本次大会的主题重点，AI可以很好理解是风口；那BI这个老名词主要面对的就是我们广大的企业用户拉，可见微软和阿里今年都把目光瞄向了中国的传统企业，传统才是大肥肉啊，小鲜肉活不长滴。 后续主要参会课题总结如下：SQL SERVER 2017 新特性，我的本职工作肯定要参与，新特性如下：1.支持图数据库，不过仅是逻辑层的关系创建，在查询上并不比传统关系查询性能高，是个鸡肋。2.索引重建支持断点续传了，恩越来越像迅雷了3.AI上面支持R & Python，恩这算是进步，不过目前没几个人玩的溜4.对Linux有更好的支撑，好吧他自己也说Linux版本不支持SSIS，SSRS，SSAS，还有很多服务不支持，仅有基本的SQL Engine准备好了，容器劝我们别上正式环境，我懂了5.不过总算还有一个亮点让我聊以*** ，SQL 2017查询优化引擎支持自适应AI分析功能，简单来说以前就3秒的查询语句，在你多次执行后可能变成2.9秒，2.8秒，神奇不！不过用久了不维护依然会变慢，AI&数据库引擎的集成的确是一个不错的发展方向，大家重点关照下。总结：2017没撒新玩意，目测是为了补上SQL2016在Linux上埋的坑，好吧我的小目标达成了，SQL 2017仍然只能在Windows上搭建，容器化目前技术尚不成熟。微软云容灾介绍：主要是拿传统容灾和云环境容灾优劣进行对比，并没有跟友商横向对比，好吧你当然赢了，但并没有什么鸟用，看来微软云的容灾上也没撒特点。 给阿里云用户的一堂 Azure 课：听这个名字我以为微软有态度要表达，结果...只是呼吁大家别屌丝在一棵树上，用用微软云也挺好，我们的解决方案萌萌哒...你能有点狼性吗(#‵′)凸后面主要参加了一系列的AI相关课程：主要是讲微软给新创AI公司，提供平台，提供技术，提供代金卷，提供XXX，总之微软让大家人人都能AI，记得以前是人人都能大数据，再之前是人人都能BI，再之前是…总之这个套路真好用。最后我们看到AI与数据库引擎，可以碰撞出很多智慧的火花，前有AWS数据库场景适配性能提升服务；现有SQL SERVER AI 智能查询优化；我们试想是不是可以通过深度建模训练，直接根据用户的数据库实例历史记录给出最佳参数模型呢？ 好吧去年微软是拼命自己的命；今年别人已经准备开始革我们的命了云计算正式进入下半场，从事务发展的辩证理论上来看，奇点正在靠近，请华为做好迎接前方高能的准备。

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原文出处：solidot AI 崛起的未来会发生什么很难预测，对程序员来说，最迫在眉睫的问题是软件工程师的工作是否会受到威胁？ 这取决于你问的时间线。未来十年？完全不可能，但它最终肯定会取代人类。AI 系统的神经操作是一个黑匣子。程序员将成为 AI 的教练。他们将教导汽车自动驾驶，教计算机识别照片中的脸部，教智能手机识别支票上的手写书，等等。AI 和机器学习的可能性是无限的，但通过机器学习 AI 的能力虽然令人惊讶但不会领先太多。尝试将人工智能应用于编程任务将会导致知识和自动推理的进一步发展。因此程序员必须重新定义他们的角色。软件开发工作不会很快过时，人与计算机之间将需要进行更多的协作。工程师创建、测试和研究 AI 系统的需求将增加。在长期内 AI 和机器学习不会领先到自动化和统治一切，所以工程师将依然是技术的仆人。

原文出处：中新网、央视新闻 新趋向！我国中小学将要设置这些课程近日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。2030年发展为世界主要人工智能创新中心在我国人工智能技术的总体发展规划中，也明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略：2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。中小学设置人工智能课程 推广编程教育《规划》提出，实施全民智能教育项目，在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。其中，在2017年《义务教育小学科学课程标准》中就曾提出，为进一步加强小学科学教育，2017年秋季开始，小学科学课程起始年级调整为一年级。原则上按照小学一、二年级每周不少于1课时安排课程，三至六年级的课时数保持不变。高校增加硕博培养 形成“人工智能+X”模式《规划》指出，要进一步完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，培育高水平人工智能创新人才和团队。普及智能交互式教育 开放研发平台《规划》还提出，在人才培养计划中，全面的智能教育不可忽视。通过开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用，建立以学习者为中心的交互式教育环境，提供精准推送的教育服务，以期实现日常教育和终身教育定制化。另外，布局建设科技创新基地，完善人工智能科普基础设施，面向公众开放人工智能研发平台等，也是整个智能教育发展规划中不容忽视的重要组成部分。人工智能的发展是大势所趋，未来所有行业都将随着人工智能而带来升级与变革。会有更多的产业和新兴商业模式诞生。对于孩子的教育需要紧跟时代潮流，毕竟我们现在培养的孩子，要考虑10年-20年后的工作和竞争格局。{:4_87:}不要觉得编码苦逼，以后你们家的娃娃都应在起跑线啦。。。

本帖最后由 DevCloud 于 2017-9-22 14:41 编辑本文是笔者多年来积累和收集的知识技能图谱，有的是笔者原创总结的最佳实践，有的是小伙伴们的分享，其中每个秘籍图谱里面的内容都是互联网高并发架构师应该了解和掌握的知识，笔者索性把这些图谱收集在一起，并且归类便于查找和学习，希望能够帮助到每一位想成为架构师或者已经是架构师的小伙伴，这里我们的标题“史上最全的架构师图谱”是本文的目标，作者计划把这篇文章作为一个开放性的文章，如果读者发现更多的图谱，请联系作者本人，我们把更多的图谱、思维导图汇集在其一起，最终一定能成为互联网上“史上最全的架构师图谱”。 1 架构师系列 650 架构师图谱 651 Java架构师图谱 652 微服务架构秘籍 653 一致性图谱 654 互联网大流量的方法 655 安全秘籍 656 架构方法论图谱 623 设计模式秘籍图谱 2 Java系列 624 JVM垃圾回图谱 625 Java并发图谱 626 Java集he图谱 627 Java集he类图 628 Java List类图 629 Java Map类图 630 Java Set类图 3 大数据系列 631 Hadoop技能图谱 632 大数据技能图谱 4 云计算系列 633 云计算图谱 634 云计算技能图谱 5 其他 635 IOS技能图谱 636 OpenResty技能图谱 637 前端技能图谱 638 容器技能图谱 639 嵌入式开发技能图谱 640 开发语言宝典 641 移动端测试图谱 642 运维技能图谱 643 软件工程 644 DevOps 645 前端开发 646 后端开发 647 软件发布流程 648 Java TCP IP 转自：简书 所有原图download链接： [hide]download地址： https://pan.baidu.com/s/1dEDS2bB 提取密码： 8vq4[/hide]