简介：今天，首席执行官注意到与您分享大数据和复杂网络的良好内容。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
大数据。
一种是要注意整个网络计划?另一个是专注于数据分析，但是目前，大数据一直在炸热，数据是信息时代的金钱。因此，大数据甚至更高。但是，如果没有网络，则只能使用硬盘测试更多数据。
撰写本文的原因有两个：
在观看了Li的“大数据研究的科学价值”之后，我感到有些感动。
我已经做了一段时间了，我有一些想法。
我以前还写过复杂的网络，但它们非常肤浅。我对复杂网络没有真正的理解。我最近阅读了一些信息，并有进一步的了解。
Li院士的文章是从科学家的角度理解大数据的价值。从这篇文章中，我了解了以下几点：
内部数据：将来，数据将数据转换为产品或服务。
分析是服务：AAAS.建立一个统一的数据分析平台，为数据分析师提供丰富的API，并挖掘JAID矿场。这是一个非常有用和丰富的职业。
大数据的存储，计算和发掘分析技术需要进一步开发。一些学生，计划自己的职业并将其用作储备，现在开始学习，这是一个很好的选择。我已经做到了之前的一些与存储相关的事物，并且存储仍然需要在多层层方向上开发。
大数据中的个体之间存在关系，大数据的本质是复杂网络的本质。
第四个范式：先前的研究需要模型。在大数据的背景下：所有模型都是错误的。再进一步，您无需模型就可以成功。
在文章中，Li提到了大数据的性质，这可能是复杂网络的本质。这是因为大数据个人是关系。网页，当然也可能有一个。互联网是一个复杂的网络。关系已被证实，意义很重要 - pagerank算法 - 搜索引擎的核心之一。另一方面，大数据的产生分为两类：1）在生物科学，人脑细胞，神经元，基因等中，它们都是大数据。2）也有社会群体。中国的热微博现在很热。每天都会生成很多数据。在这两个类别中，我们必须考虑个人之间的关系，并且有一些参数和属性：平均路径长度，度分布，聚合系数，核数和中号。归因于e对复杂网络的研究。但是，大数据的研究才刚刚开始，很难说是否可以解释复杂网络的本质。复杂的网络本身也在开发和进化过程中。几年后，当时的复杂网络不在现在。方向。
很长一段时间以来一直说的复杂网络是什么？在这里，我只谈论我对复杂网络的简单理解。您也欢迎提供指示和讨论。我们通常说复杂的网络具有两个特征：
没有 - 规模
小世界
它看起来非常神秘，所以如何理解？没有尺度的概念更好地理解：网络分布符合权力法的分布。权力法的分布可以理解分布程度。我们将Sina Weibo作为一个例子。拥有数千万粉丝的人很少，很少有数百万人的粉丝。坦率地说，粉丝很少，而且很少有人非常专心。粉丝少，而且分布相对较宽，更宽。，您可以与我进一步讨论。我还可以找到以前的统计数据。
我认为需要从两个角度考虑小世界：第一个是网络中两个点上的平均最短路径很小。在我们的世界中，您想与任何人联系。如果您不知道，您需要平均找到5到6人。在社会的发展中，Facebook等社交网络已经上升，并且该学位越来越小，据报道它已经是4.5人们。这更有趣。几天前，开发人员提出了微博应用程序来计算您与某个星星的距离。小。在同一时间，即使您在线阅读并专注于深度搜索中的暴力解决方案，这是快速的。第二条不仅是最短的路径。如果新闻在网络中传播，它将通过最短的路径传播到目的地。这很重要，这是基本的。这是微博上微博营销的基础。没有此功能，通过转发，甚至大型转发，它是很难传播爆发，很难让更多的人知道。这非常重要，这也是MIL Gram测试的第二个重要结果。
实际上，以上两个结果具有相应的模型，这些模型可以很好地证明，并且在实际的社交网络中也获得了验证。每个人都感兴趣，并且可以自己研究。
那么，作为程序员和研究人员，我们该怎么办？实际上，我之前说，主要是三点：
贮存
计算
算法
我们围绕着这三件。无论是工程开发人员还是研究人员，我们都可以在此过程中发现问题，总结通用性，完善本质，然后提高到科学的高度。
我还没有李老师的身高，我也对微博进行了一些相关的网络研究。我希望将来，我的工作也可以在大数据的科学进步中发挥作用。真的很有价值。
以下是我感兴趣的一些观点，欢迎大家讨论：
复杂网络社区结构的发现对应于社交网络中圈子的发掘。
在社交网络中，特定领域的排名，性格影响。
在社交网络中，信息传播的研究
社交网络用户关系的存储
其中，我在1、2和4中做了很多尝试。1和2的效果还不错。4没有好的方法。3目前，我只是理解舞台，尚未开始。
在本文中，您可以吸引砖块。
【超过】
应该说，两者都是未来发展的重点。再加上人工智能，我个人认为这将是互联网甚至行业的一场革命。
1.大数据。大数据范围很广，每个行业都有相应的应用程序，但是投资也很大，例如铁路系统，违反车辆监控系统等。都应用了大数据。这些大数据将被完善并用于精炼，以用于精炼它，以用于精炼以用于精炼。基本分析，客户指导，智能管理等，用于改善政府的功能，减少能源消耗，开源节流和人工援助等，它们都有大量的深度应用。总的来说，大数据中的所有数据都是有价值的，但是有很多方法可以收集数据，还有更多需要合作的方法物联网和人工智能。
2.网络安全。这应该是整个社会中的一个突出问题。网络改变了人们的使用方式并促进了一系列变化，但问题也非常突出。这是一把双刃剑，对缺点是有益的，但总利润大于缺点。
3.人工智能。夫人人工智能应该是未来发展的重点和亮点。兵工智能主要使用语言，图像识别，传感器和其他设备来执行操作以执行其特定作用以执行任务。
如果是专家，我建议您仍然拥有更好的计算机网络技术，因为范围很广，而且很容易找到工作。大数据的概念太宽了，其应用太宽了。找工作。
由于工业互联网（IIOT）在制造公司中完全滚动，因此安全专家必须准备了解这些网络应该拥有的内容。同时，所有安全计划都需要具有足够的弹性，并且他们必须能够携带各种弹性面对面的攻击。未来十年对网络安全的影响最大？简而言之，有两个方向可以解决这个问题：人工智能（AI）和大数据分析。
鉴于这些技术开发的开发，未来的安全环境将取决于如何将AI和分析集成到网络和物理安全性中的全面灵活安全计划中。
网络安全工业互联网
至于如何构建这个整体安全项目，这是一个很好的开始，可以为制造商的资产清单和网络可见性提供。由于公司的企业越来越依赖于数字环境，因此拥有整体的整体已经变得越来越重要安全性的概念。如果十年内发生的攻击类似于乌克兰遇到的巨大休息时间，或者挪威铝巨头诺尔苏姆·诺尔斯海德罗（Norskhydro）遇到的勒索软件攻击，该公司必须为备用工厂准备手动运营的备用工厂必要时攻击。
在接下来的5到10年中，物联网对工业运营变得越来越重要。工业系统还将访问5G网络，这些网络可以大大减少设备之间的延迟通信。因此，工业系统网络的增加几乎是必不可少的。物联网设备的安全通常不是很强。因此，当物联网设备大规模部署时，工业系统面临着非常困难的设备安全管理挑战。
网络安全工业操作
更糟糕的是，增加的连接意味着可以试图突破系统的黑客也有所增加。高端黑客可能能够间谍系统，网络安全问题也随着连接的增加而恶化。此外，如果许多工业系统以特定的方式操纵，它可能会损害生活，因此增加的连接不仅会影响管理层和保护工业系统，但也影响公共政策的制定。
网络安全 - 数字转换
工业网络安全的最大影响将是数字化转型的未预期。数字转换非常好和必要，但与此同时，它伴随着风险。随着我们介绍越来越多的数字终端，数据流程，被生成。数据流的快速增长将超过我们的处理范围，无法有效地分析该点上的所有数据。此外，我们将使用这些数据或什至驾驶过程本身来驱动该过程的决策。，我们可能会开始通过人工智能/机器学习来喂养这些分析数据产品的过程。
换句话说，该过程生成数据，数据离开过程流到云，雾，湖泊，场景，外部等，并进行分析，重复使用和返回。所有这些都会以我们开始考虑的方式引入新的风险控制/过程网络的过程数据和外部相关系统。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的有关大数据和复杂网络的最佳内容。感谢您花时间阅读内容，不要忘记在此网站上找到它。