❶ web前端的前景如何前端工程师如何才能走上自主创业的道路恳请专业人士，指点道路。
Web前端，一般是网站设计的第二个环节，目前的网站开发，主要是三个阶段，第一个阶段是页面设计，第二个阶段是Web前端开发，第三个阶段是程序设计。个人觉得WEB的前景，如果只是打工，肯定是不明朗的，如你要创业，建议有这么一个项目团队，平常可以接接外单，条件成熟了，就可以成立自己的小公司，慢慢做大做强！
目前来说，企业需要网站，还需要网络营销服务，期望你能提供网络营销相关服务。从技术的角度来说就上面这些，但是要自主创业，你更应该多关注多学习营销方面的知识，并付出实践。
不过，创业不是那么简单的事，一步一个脚印，相信自己会有所成就！加油！
❷ 建筑产业化是什么
http://ke..com/link?url=hJpi6r4fexkIwAioncPL5N61_MR9Z1QxCg90Pzz1gBGQ-TB1JhUt3REcJjcg623leW-jf4MMFQdkEKvGoaAkWa
看一下这儿网站吧，挺全面的
基本内容
建筑产业化是指运用现代化管理模式，通过标准化的建筑设计以及模数化、工厂化的部品生产，实现建筑构部件的通用化和现场施工的装配化、机械化。发展建筑产业化是建筑生产方式从粗放型生产向集约型生产的根本转变，是产业现代化的必然途径和发展方向。
建筑产业化的核心是建筑生产工业化，建筑生产工业化的本质是：生产标准化，生产过程机械化，建设管理规范化，建设过程集成化，技术生产科研一体化。建筑生产工业化在美国、日本和新加坡等工业发达国家已有近50年的发展历史，其建筑工业化的程度也达到了相当高的水平，一栋住宅有一半用预制构件组装完成，预制构件率最高达到80%以上。我国的建筑产业化研究起步比较晚，但由于受整个社会经济发展水平的限制和市场不成熟，企业不成熟、没有形成规模，产业集中度不高等方面因素的影响，一直以来成效不太大。
❸ 一名合格的前端工程师的知识结构是怎样的
第一，必须掌握基本的Web前端开发技术，其中包括：CSS、HTML、DOM、BOM、Ajax、Java等，在掌握这些技术的同时，还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug。
第二，在一名合格的前端工程师的知识结构中，网站性能优化、SEO和服务器端的基础知识也是必须掌握的。
第三，必须学会运用各种工具进行辅助开发。
第四，除了要掌握技术层面的知识，还要掌握理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持等等。
可见，看似简单的网页制作，如果要做得更好、更专业，真的是不简单。这就是前端开发的特点，也是让很多人困惑的原因。如此繁杂的知识体系让新手学习起来无从下手，对于老手来说，也时常不知道下一步该学什么，这里的关键影响因素就是代码质量。CSS、HTML、Java这三种前端开发语言的特点是不同的，对代码质量的要求也不同，但它们之间又有着千丝万缕的联系。
对于新手，在Web前端开发培训班学习一定要给自己制定一系列的学习和成长计划，制定的方法如下：
第一、梳理知识架构
梳理知识架构的目的在于，要了解清楚，哪些技术是前置、哪些技术是后继，哪些技术是深度、哪些技术是广度，按照这两个维度梳理好知识架构之后，才能准确地制定清晰的成长目标、高效的成长计划。
第二、分解目标
大抵可分解为三个阶段，包括：起步阶段、提升阶段、成型阶段。这三个阶段分别对应着不同的目标：起步、提升、成型阶段。
成为一名合格的前端开发工程师，学习是必不可少的。
❹ （二）工业化中期：地质工作的成熟与发展
在工业化阶段，由于经济快速增长，促进了地质工作的快速发展。在这一时期，实际上形成了公益性和商业性地质工作的体系，矿产勘查取得了重大突破。
1.公益性地质工作体系的建立与发展
世界各国创立的国家地质调查机构，基本上都是政府所属的事业机构，由政府出资，为政府工作决策提供信息支撑。地质调查机构主要围绕基础地质调查、矿产和环境调查与评价三个方面开展工作。
在这一时期，开展了广泛的区域地质调查工作，完成了全国性小比例尺地质编图（1:250万～1:100万或1:50万），并不同程度地开展了中比例尺1:25万（或1:20万）地质填图。例如，美国在1932年出版了1:250万全国地质图，到了20世纪70年代中期，完成的全国1:25万地质填图面积，为其全国面积的44%；加拿大于20世纪70年代完成了1:100万和1:50万基础地质填图。
在地质填图工作的基础上，物探、化探和遥感等技术相继得到了发展，成为地质调查工作的重要支撑。地球物理、地球化学和遥感地质调查和应用成为区域地质调查的重要组成部分。例如，英国在20世纪60～70年代，先后在英格兰和威尔士、北爱尔兰开展了区域地球化学调查，于70年代初出版了区域地球化学图集；美国于1959年出版了1:250万全国绝对重力和均衡图，1964年出版了1:250万布格重力图；20世纪70年代，美国以“铀资源评价计划”为名，开展了全国性区域化探扫面工作。
在这一时期，矿产勘查在地质调查机构的工作中占有重要地位，这是由国家需求决定的。不同国家在不同时期对矿产勘查工作的部署也是不同的。像美国、加拿大、澳大利亚这样的国家，矿产资源丰富，在工业化的早期阶段，国家地质调查机构承担着大量的矿产勘查工作。后来，随着本国私营矿业公司的成长和外国矿业公司的进入，地质调查机构将具体的矿产勘查工作分化出去，转而主要从事区域矿产资源评价工作。
2.商业性矿产勘查工作体系的建立与矿产勘查重大突破
快速的工业化进程，促使经济与社会对矿产资源有强劲的需求。在这个阶段的早期和中期，以美国为代表的发达国家建立了与市场经济相适应的商业性矿产勘查体系，它由地勘企业、市场环境和政府行为三部分组成。
在勘查市场中活动的企业，按照其业务范围，可将它们划分为三类：矿业公司、服务公司、投资主体。矿业公司又可分为三类：找矿人（或称个体找矿者）、初级矿业公司、高级矿业公司。找矿人凭借现有资料和找矿经验，灵活机动地发现矿点、矿化带或其他找矿线索，将它们卖给初级矿业公司，有时也卖给高级矿业公司，大大降低了找矿风险，提高了找矿效果。找矿人的成果往往是各种更大规模后续勘查活动的起点。初级矿业公司的主要工作包括：一是寻求优良的探矿权资产，特别是有前景（不一定工作程度高）的探矿权资产；二是寻求资本，主要是从风险资本市场上寻求勘查资本；三是制订勘查活动计划，寻求实施计划的合同单位，通过计划的实施，取得找矿发现，将勘查资本转化为增值的探矿权资产；最后，再将公司增值的探矿权资产转化为勘查资本，再去寻找新的探矿权资产，或者参股高级矿业公司，分享矿山开发的利润。高级矿业公司是指矿产勘查、开发一体化的公司。在市场经济条件下，这三者都是核心勘查主体，它们完成了从最前端到最后端的全部矿产勘查工作。这些勘查主体之间，既有分工，也有重叠。图2-1表示了三类矿业公司之间的衔接关系，这种明确的分工与合作关系，构成了覆盖全过程的勘查链。这种商业性勘查模式表明，接力式而不是一站式的勘查模式，有利于勘查要素的优化配置，有利于矿床的迅速发现，有利于减少勘查风险，有利于勘查效率的提高和勘查资本的增值。
勘查服务公司是商业性勘查市场上十分重要的成员和活跃的主体。勘查服务公司包括两类：中介服务公司和技术服务公司。
勘查投资主体的成分很复杂：有独立的投资公司，但很少单做勘查投资业务，一般是在开展其他领域投资活动时兼做勘查投资项目；有矿业公司，它本身就可以是该公司的投资者，也可是另一矿业公司勘查项目的投资者。有的是非矿企业，可能涉足勘查投资；有的是独立的个人，通过证券市场进入勘查投资者行列。证券交易所在勘查投资中发挥着重要的作用。实际上，投资公司的筹资、公司之间的参股、个体的投资多是通过股票认购或交易的形式操作的。从这个意义上讲，股市是勘查资本的最主要来源。
图2-1 市场经济条件下的勘查主体系列
（引自李裕伟，2005，未发表）
矿产勘查市场要素、市场规则、市场形态、要素在市场中的配置与流通、政府的市场监管与市场服务等构成了矿产勘查市场环境。
矿产勘查市场要素包括探矿权资产、勘查资本、勘查技术（包括简单劳动和复杂劳动）、勘查中介（复杂劳动力）、勘查信息等等。
西方国家的市场规则主要由行业协会制订。涉及勘查的市场规则主要有：探矿权交易规则、矿业公司上市特定要求、储量与资产评估规则、矿产地质工作质量标准、执业专家资格审查与执业行为规则、服务机构资格审查与执业行为规则等。由于篇幅所限，这些不再一一赘述，详细内容读者可参考李裕伟（2005）的文章。
探矿权、资本与服务是矿产勘查市场的三大要素。要素在市场中的配置遵循三个原则：以探矿权要素为核心，以勘查资本要素为驱动力，以服务要素为条件。在矿产勘查市场中，探矿权是最核心、最实质的要素，没有探矿权，其市场就不是一个矿产勘查市场。资本、服务都是围绕探矿权这个核心要素配置的。因此，市场上的探矿权越多，流转越顺畅，则矿产勘查市场就越繁荣。
政府需围绕矿业权这个核心为矿产勘查市场提供特定的监管与服务，包括矿业权流转的合法性、矿业资本筹集的合法性、中介服务与技术服务的合法性与规范性，等等。此外，政府为矿产勘查发布投资指南、统计信息和推动展览交易活动等。
在这个时期，许多地质科学理论取得重大突破。例如，建立了岩浆分异理论、成矿理论和成矿模式以及油气成藏理论等等，并初步建立了板块构造学说，使地质学的理论思维从固定论转变为活动论，带动了地学所有领域和地质科学各分支学科向前发展，也标志着地质科学理论趋于成熟。
在西方发达国家，随着公益性与商业性地质工作体系的建立，公益性地质工作为商业性地质工作提供了重要的基础，而商业性地质工作又为公益性地质工作提出了更明确的要求，两者相辅相成，构成地质工作总体。由于国家经济社会发展对矿产资源的需求，随着地质工作体系的建立，大量社会资金进入矿产勘查与开发市场，使得矿产勘查活动异常活跃。同时，由于成矿理论、找矿方法和技术发展，矿产勘查取得了重大突破，并缩短了矿床发现的周期。
P.拉兹尼卡（1997）对世界上337个巨型、超巨型（世界级、超世界级）矿床的发现时间做了统计分析（图2-2）。从图2-2可以看出，从1845年到1975年，共发现世界级矿床约201个，占全球发现的超巨型矿床的60%，这说明这一时期的矿产勘查工作十分活跃。工业化对矿产资源的需求和科技进步大大加快了矿床发现的速率，尤其是第二次世界大战以后，成矿理论、勘查技术的飞速发展，大大缩短了矿床发现所需要的时间。
图2-2 世界上337个巨型矿床和超巨型矿床的发现随时间变化的直方图和累积曲线图
（据P.拉兹尼卡，1997；转引自施俊法等，2005）
❺ 发展装配式建筑对于建筑工业化和住宅产业化的意义
建筑产业化，指整个建筑产业链的产业化，把建筑工业化向前端的产品开发、下游的建筑材料、建筑能源甚至建筑产品的销售延伸，是整个建筑行业在产业链条内资源的更优化配置。
建筑工业化，指通过现代化的制造、运输、安装和科学管理的大工业的生产方式，来代替传统建筑业中分散的、低水平的、低效率的手工业生产方式。
装配式建筑，指用预制的构件在工地装配而成的建筑。这种建筑的优点是建造速度快，受气候条件制约小，节约劳动力并可提高建筑质量。
话说建筑产业化在发达国家开展的比较早，那咱再看看它们是怎么做的？
发达国家的建筑产业化是从二战后逐渐发展起来的，并以住宅产业化为主要表现形式。二战中，欧美和日本等国家的城市建筑遭到大规模破坏，导致房屋大量短缺，各国对住宅的需求量都急速增加，住房不足成为当时最严重的社会问题之一。为解决居住问题，欧美等国家率先开始用工业化的生产方式大量建造住宅，这时的工业化主要是指预制装配式，并形成一套完整的住宅建筑体系，大大提高了住宅产品的生产效率。
❻ 介绍有关计算机的一种前端技术
大数据基础概念
“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲
本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》
各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）
Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。（感谢知友安阳提供的补充链接资料）
大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
(2).第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。
随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Instrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.
又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。
第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业
德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。
工业自动化软件商（Wonderware ），工业
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。
了解更多：
大数据在电力行业的应用前景有哪些？
(3).第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。
视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.
交通：《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。
政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
电信： 美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。
二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
看看专家们怎么说。
舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)
不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。
如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它
And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。
祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）
❼ 什么是粪便污水前端处理设施
从工业化处理的角度出发，粪便污水处理包括：混合搅拌——固液分离——厌氧发酵——沼渣处置几个部分，化粪池只是简单的污水储存装置。
❽ CTP与CTCP有什么区别啊
CTcP是一款可以采用传统PS版进行直接制版的设备，而CTP则需要特殊的CTP板材，其造价比传统的PS版造价高很多，但是CTcP却并没有在市场上出现强劲势头。
❾ 有哪些目前流行的前端框架
Bootstrap、html5-boilerplate、Meteor、Semantic UI、Foundation、Materialize、Vue、Skeleton、Amaze UI、UIkit、Yui、kissy、MUI、Arale、JX、GMU、ZUI、Clouda Touch.js这些是目前比较流行的框架