大資料、雲計算和人工智慧是當下比較熱的it方向，bat都有了雲，都有了ai部門，各有優勢，也不可避免的產品功能同質化。
移動網際網路產生的大量資料，促使大資料的發展，大資料的發展又和雲計算相互促進，這兩個的技術進步又帶動ai的發展。技術相互促進，不一定什麼時候應用到某個領域就是乙個風口。
資本和**的介入，大公司的積極推廣，把這些技術炒的火熱，從it的行業擴充套件到各個行業。阿里的dt，阿爾法狗的勝利，帶動普通人了解這個行業，更讓這個行業充滿浮躁。
趨勢就在那裡，技術難點有大公司解決，普通的公司在和市場結合的應用場景上下功夫，比如教育ai的趣味，娛樂等。
技術的追求是永無止境的。技術的熱點也是變化的，這個技術要不要花時間精力去學，取捨問題，個人需要去思考。
做這個總結，比較務虛，留待以後自己回過頭來檢視。
人工智慧與大資料
現在，沒有什麼流行詞比大資料和人工智慧更常見了。無數的分析家向我們保證，將從根本上重塑我們的日常生活。事實上，對於圍繞人工智慧和大資料的所有討論，很少有人提到這兩種新興技術的融合，尤其是在解釋人工智慧為什麼迫切需要大資料以取得成功的時候。這是人工智慧和大資料操作之間的秘密聯絡，以及這兩種新興趨勢將如...
雲計算 大資料和人工智慧
參考 一 雲計算最初的目標 1 理解網路資源 儲存資源概念 2 對於一台電腦是這個樣子的，對於乙個資料中心也是同樣的。想象你有乙個非常非常大的機房，裡面堆了很多的伺服器，這些伺服器也是有cpu 記憶體 硬碟的，也是通過類似路由器的裝置上網的。這時的問題就是 運營資料中心的人是怎麼把這些裝置統一的管理...
大資料未來 超級人工智慧？
一 理解大資料 1 當前 大資料的四大特徵 規模大 變化快 種類雜 價值密度低。2 產業成果 二 大資料到大資料計算 1 大資料膨脹，如何處理演算法以及資料的問題？上面提到的是通過改變演算法來達到遍歷資料的目的，但是在真正處理資料時依然是無法做到高效的，畢竟機器cpu的運算瓶頸擺在那裡，演算法工程師...