有关网站空间不正确的说法是，大数据有哪些技术呢？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
都有哪些好的动漫网站？
动漫网站：
1.哔哩哔哩动画，动画弹幕网，个人认为最好的动漫网站。资源丰富，还有许多大佬投递的视频，看动漫最优选的网站。
2.嘀哩嘀哩，可在线观看，可下载。
3.风车动漫，可在线观看，可下载。
还有些网站不支持在线观看，但是支持下载，比如动漫花园，极影，爱恋动漫等。
色彩中的空间关系构成关系冷暖关系和虚实关系等？
各位吃瓜群众好，今天的前言先来回应一个很多人询问的问题，就是艺术入门看什么书。我曾经在第五期的时候推荐过两本，随着专栏关注的人数越来越多，在这里就再发一次给新加入的吃瓜群众参考：
贡布里希《艺术的故事》
（图片来源：艺术的故事 (豆瓣)）
买的时候请一定认准是[英]贡布里希著的，并且部头一定是很大的，其他假借本书之名或同名的都不是一回事。此书是最经典的艺术入门书，正经又通俗，在知乎上靠谱的艺术类问题回答者大多都会推荐它，连中国著名雕塑家向京sama在知乎答题时都称它为最好的入门书（当代艺术需要被公众理解吗？ - 向京的回答 - 知乎）
PS：刚刚查Phaidon出版社网站看到他们新出了一版精装的，煞是馋人……79.95刀，英语无压力的壕请随意……我准备勒勒腰带來一发！
翁贝托·艾柯《美的历史》
（图片来源：美的历史 (豆瓣)）
个人建议，至少应该阅读了《艺术的故事》之后再来看这本会更有帮助，如果没有太多基础知识直接上这本可能会觉得有点虚。湾湾人翻译，文笔优雅，装帧精美，挺适合睡前阅读的。艾柯（小说《玫瑰之名》的作者）是当代少见的文哲美学集大成者，本书也更适合除了艺术品本身外，对艺术背后蕴含的西方思想体系流变更感兴趣的读者。
《美的历史》后来出了一本姐妹篇叫做《丑的历史》，这本的话我个人感觉不太适合入门，而适合进阶阅读，如果有兴趣大家可以先在书店试读一下看看感觉，觉得OK再买，或者是阅读完《美的历史》觉得适合你之后再决定，毕竟价格不是特别便宜。
下面是新增的一本推荐书：
The Art Book: New Edition (Phaidon)
（图片来源：The Art Book: New Edition | Art | Phaidon Store）
这本书是大出版社Phaidon的一个艺术精选画册，已经出了好多年了，在美国很多一线美术馆的商店里都必定有它。上面这个图是最新的版本，加入了一些新近的艺术家作品。我记得它以前是有中文版的，但是时隔多年我也不记得中文叫什么了，如果你有一定的英语基础，我推荐你直接去读英文原版，四级水平应该足够了，有生词还可以顺便学。
它的特色就是一个艺术家只用一页去简单介绍，加上一幅他的作品（不一定是代表作，但基本能反映出这个艺术家的特点）：
如上图，它的好处在于博览众长，艺术家和作品（将近600个）年代跨度极大，而且介绍非常简洁，同时留下跟此艺术家或作品相关的一些关键词供读者扩展阅读，非常契合我在专栏第一期讲到的顺藤摸瓜精神。我还是学生的时候看这本书认识了好多之前不知道的艺术家，可算是大开眼界。同时，通过大量看图，读者也可以慢慢总结出自己是否偏好某一类型或风格的作品，在此基础上再通过书里提供的关键词连接去看更多的东西。如果读英文原版，还可以顺便记忆著名艺术家的英文名字，对以后查找资料很有帮助。
我也推荐不出来更多的艺术入门书了，一是我居国外多年，全然不知国内这段时间都出版了什么书；二是我以前读的书大多是绘画技法和美术理论等专业内容的，不适合不搞专业的人阅读。以后有机会可能会专门开一个针对艺术生的书单，到时再说吧。
我的另外一个建议是，入门的时候不需要一门深入。艺术是一个非常综合的学科，落实到西方绘画这个分支上，有时候单单去看艺术类的书籍未必就能一下子领会到其中的奥妙。西方历史的各种主义很多都是在各个文艺领域广泛存在的，所以不妨多看看西方的文学和诗歌，多听听西方的音乐……举几个例子，你是不是对巴洛克风格和洛可可风格傻傻分不清楚？这时候你去听听巴洛克时期的古典乐，马上那种宏大流畅回旋的典型巴洛克感觉就有了；看不懂抽象艺术？去听听某些氛围Ambience电子乐（不是叫你去听迪斯科）里面那种冰冷合成器的声响，你就可能明白了：你听到的声音都是电子合成的，你会不会拿这些声音跟真实乐器的声音比较，比如说：这声音弹得不像钢琴的声音？如果你不会这样去比较，觉得这种抽离了真实乐器的声音是成立的、自洽的，那为什么同样是抽离了具体对象的抽象画就总会用像不像的方法去评判呢？这时候看抽象画可能就又进一步了。
最后一个建议，请不要因为学习了西方的艺术和文化，就认为东方的艺术和文化是落后的。恰恰相反，我建议大家有机会都应该通读一下西方艺术体系以外的东西，比如国画、浮世绘、佛教造像、中东装饰艺术、东方各民族的古代艺术品等。东方的美术体系能够为你在学习西方绘画的时候提供一个参照系，为你提供一个艺术多样化的视角，所以千万不要抱着一个甜瓜一吃到底，偶尔要吃吃别的瓜。
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今天的主题是还是色彩。那么看过前三期的吃瓜群众很多都会问，你讲的我都懂了，可是鸽子为什么这么大？到底在艺术里它们都是干甚的？
首先，还是那冷冰冰的两个字：空间。
空间在西方绘画中的重要性实在是太高了，甚至可以说是最高的。放眼世界各文化的绘画艺术，有哪一种真正创造出了平面上的空间幻觉？只有西方绘画做到了，而且更牛的是，在把这个三维空间的幻觉做绝了之后，自己又跑回来开始讨论绘画的二维空间了，就像被二向箔打回了原形一样。所以当我们讨论绘画空间的时候，吃瓜群众的脑子里除了有三维幻觉空间，还要有“二维也是绘画空间”的意识。
但是我们现阶段还是仅仅先讨论二维平面塑造三维空间幻觉的问题。在最开始的几期我已经简单地讲过如何用线条和形状创造空间，那么用色彩，也是创造空间的一个手段，与线条和形状一起服用疗效更佳噢。（参考阅读：找北指南（三）：真的假的？ 以及 找北指南（四）：满头黑线？）
看画之前，先用照片解释一些简单理论：
明度：大部分情况下，明度越高，在空间上的感觉越靠前；明度越低，在空间上的感觉就越靠后。因为：1，人的眼睛有感光和趋光的特性，哪里更亮（明度高）就比较容易先看哪里。2，明度高的物体常常由于光照产生更多的细节，容易被人首先注意到。
比如下图，你第一眼看到的肯定是最前面那个苹果被光照射的地方，然后是其他苹果的亮部和木桶的亮部，最后才会注意到暗部和背景。
（图片来源：Green Apples Tablet Phone Wallpaper Background - Album Art for Musicians & Wallpapers Backgrounds for iPhone, Android）
纯度：大部分情况下，纯度越高，在空间上的感觉越靠前；纯度越低，在空间上在空间上的感觉就越靠后。因为：1，纯度高就是通常说的鲜艳，鲜艳的颜色容易吸引人的注意力；2，在自然环境里，空间越往后的物体显得发灰、发蓝，等于说它们原本的颜色随着空间的退后而降低了原本的纯度，这是因为空气里面的灰尘等微粒干涉了光的折射。这个原理叫做空气透视，第一个提出这个原理的人就是传说中的达芬奇。以后讲透视会专门讲到。
这个现象在大尺度上非常容易观察到，比如群山，覆盖了绿树的山原本的颜色应该跟右下方的树木一样，但是随着空间的退后越来越蓝、越来越灰（纯度由高到低）：
（图片来源：Another Informal Location-Logger Test, Including Google Latitude）
色相和冷暖：色相和冷暖要放在一块说，因为在绘画里较少单独去谈论某一个色相单独的功能，而多数是把这个色相归入冷暖属性的范围去讨论。那么上期也说到了冷暖色给人的心理感受，套用在空间上就很好联想了：大部分情况下，暖色在空间上有向前的感觉，冷色在空间上有退后的感觉。这不仅是主观的心理感受，也是客观的自然规律，与纯度一节所讲的空气透视同理。
另外，脱离明度和纯度去谈色相和冷暖是没有意义的，比如说纯黄色，本身明度就非常高，所以你很不能说黄色之所以显得很“跳”单纯是因为它是暖色，而是因为它的暖、亮、以及纯三者是同时作用的，并且与画面的其他颜色联系产生更多关系。
（图片来源：作者摄于Norton Simon Museum, Pasadena）
由上面这张梵高的画，除了色彩三要素和冷暖关系之外，我们可以看到另一个建造空间的方法，就是色彩的对比。
对比，属于色彩关系的一种。色彩可以有各种对比，明度的、纯度的、冷暖的，但是绝大部分情况下都是综合运用。比如上图，它的效果为什么看上去那么强烈，那么震撼？厚实的笔触是一方面，另一方面就是极端的冷暖对比。
为什么说是极端的冷暖对比呢？吃瓜群众还记得我们的十二色环君吗？
任意一个颜色对面的那个颜色就是它的互补色。黄色的互补色是紫色，橙色的互补色是蓝色。上面这张画，主体人物是橘黄-橘红区间的颜色，那么艺术家就用蓝绿区间的颜色在背景进行互补，达到一种最大化的对比。
这张画最妙的地方一个是黄色的帽子，另一个是那条非常不起眼的、紫灰色的领巾以及一小块白色的领子。这个紫灰色和小小白色块的存在，十分好地平衡了张扬的黄色和强烈的对比度，你现在试试拉回照片处，把这个紫灰色领巾用手指或者别的东西遮挡一下，看看画面其他的颜色，马上就显得不如原来色彩关系丰富，其他的颜色少了这块紫灰就会变得略为单调。相信我，这不是胡说八道也不是马后炮，好画是有好画的道理的。为什么呢？因为这个紫灰色作为画面里纯度最低的颜色，白色作为画面里明度最高的颜色，它们实际上把整张画的色彩区间推进了一层，这样其他的颜色就可以跟这两个低纯度和高明度的颜色进行对比，对比出更加有层次和丰富的关系。这些关系，不是传统写实那样一个令人信服的空间，它是一种色彩本身由对比产生的空间。
色彩区间这个概念，怎么理解呢？举个栗子，我喝果汁，选择了一杯西瓜汁。西瓜汁喝着挺好，但是觉得这个甜甜的味道有点单调，于是我往里面加了一份橙汁。橙汁加进来之后，味道就由仅仅是甜，变成了酸酸甜甜，那么这杯果汁给我们带来的味觉区间就扩展了。喝着喝着，我觉得果汁又不够香，于是我又加了一份芒果汁，这下子除了酸甜之外，又加了一个香的感觉，味觉区间又扩展了。
所以色彩区间跟喝果汁就是一个意思，画面单有几个颜色不足以产生足够多的层次和关系，于是就往里面加入更多的元素，使得每种元素都因为更多元素的参与而拓展出更多的互相关联，这样就构成了更为丰富而有层次的色彩联系和对比，产生更好的画面视觉效果。
这样的一种方法，或者说是理念，是不是梵高拍了个脑袋瓜就能想出来的呢？显然不是，在这之前，写实的绘画已经把这些东西都研究得十分深刻了。我们回过头来看一张写实的作品。你会看到一种符合视觉逻辑也同时符合色彩理论的色彩关系。
我选了一张同样是蓝色和黄色为主色调的画，它是我的男神-安格尔的作品。回想起我学美术的时候，大家似乎都有一种迷思，就是安格尔的画只有素描关系，色彩关系很弱，所以很多喜欢印象派的人不喜欢安格尔的作品。我个人作为安格尔的脑残粉，亲眼看到这张曾经印在无数画册上的重要作品原作的时候差点就流眼泪了，去N的素描关系色彩关系，能吃吗？质感啊！技术啊！冷静啊！藏起来的笔触啊！复兴古典的理想模型啊！直到这个时刻才真正理解了温克尔曼所说的新古典主义“高贵的单纯，静穆的伟大”啊！
（图片来源：作者摄于纽约大都会博物馆）
感慨完毕，回到正题。其实上面梵高的那张画，跟这一张在色彩关系上的套路是一样一样的。各位吃瓜群众能否运用上面的知识来稍微分析一下这张画的色彩关系？
没错，梵高那张有白领子和紫灰领巾，这张有白巾子白手套和黑色的帽子（？），这几个元素对于画面的作用基本上是一样的，白色作为明度最高的物件，把色彩对比推进了一个层次。
大家看人物手臂和黄色椅子、白色巾子交界的地方，这里是除了头部之外的第二个视觉中心，人物的肤色作为一个中间色，去跟黄色和白色发生色彩上的联系。仔细体会一下：肤色与黄色的对比，黄色偏暖偏纯，肤色就因为对比而呈现出偏冷偏灰的粉色；跟白色对比，又能对比显出肤色的深浅，略等于拍照对白平衡。同样的，大家试试把右下角这块遮住，假设人物就只穿了一个大蓝裙子什么道具都没有加进去，是不是色彩马上就显得很简单？
黑色的帽子作为画面最重的颜色，放在右下角这个重要位置，一来在构图上把纯度和明度都很高的黄色椅子和白巾子往右泄的力量挡回画面里，二来有点“一锤定音”的意思，把画面的明度最低点定格在这里，跟白巾子的作用是类似的，白色提供最高明度的参考，黑色提供最低明度的参考，其他颜色就在这个广阔的区间去建立关系。
另外背景的暗蓝色的色块和暗黄色的线条，完美遵循了空间越往后纯度越低的原则，大家跟前景的裙子和椅子对比着看看体会一下。
我发觉QQ空间的说说变少？
1、QQ空间说说字数上限是10000字。
2、QQ空间说说墙内容上限是500字；说说评论内容上限是500字；说说内容还可插入最多4首歌曲和9张图片。3、QQ空间（Qzone）具有博客(blog)的功能，在QQ空间上可以书写日志、写说说，上传用户个人的图片，听音乐，写心情，.通过多种方式展现自己。除此之外，用户还可以根据个人的喜爱设定空间的背景、小挂件等，从而使每个空间都有自己的特色。QQ空间还为精通网页的用户还提供了高级的功能：可以通过编写各种各样的代码来打造个人主页。曾经很火如今却没落或消失的软件和网站有哪些？
我是八零后，从2003年开始第一次接触计算机，那时玩的最多的就是“扫雷”了，哥哥他们玩红警，星际。随着时间推移，曾经热门过的很多网站和软件慢慢被公众遗忘，那些网站和软件，承载的是我们那一代人的年轻往事。
那些年我们熟悉的网站QQ空间：QQ空间2004年左右开始兴起，当时的QQ空间可以自由个性装扮，每天大家乐此不疲的互踩空间，找自己喜欢的装扮代码，上传用网吧摄像头自拍的照片，网吧包夜写空间日志。
现在我已经有三年左右没有打开QQ空间了，只是偶尔会想起曾经一起约定晚上互踩空间，分享代码的朋友。
51空间：当年身边所有人都喜欢把照片上传到51空间上去，虽然当年的网速很慢，照片像素很渣。
现在的51空间已经成了历史，以前大家上传的照片都没有了，账号密码也忘记了，51空间网站登录界面也消失了。
互联星空：高中时期利用中午午休的时候，约上三五个同学一起去网吧刷Q币，就是去互联星空上充值，我同学每次都能刷几十个，而我们总是只有羡慕的份。
QQ农场：QQ农场最流行的时候，上到六七十岁的老人，下到十二三岁的学生都在“偷菜”，风靡全国。有些人半夜定好几次闹钟，就是为了蔬菜成熟了第一时间收菜，顺手偷偷别人的菜。
现在QQ农场也已经成为过去式了，大家人手一部手机，刷着搞笑短视频，QQ农场就像枯黄的落叶，慢慢消逝。
人人网：最开始叫校内网，由当时清华大学和天津大学的几位大学生创建，火遍全国高校，后来被收购改名人人网后逐渐没落，如今人人网已经变成了人人APP。
当初注册的人人网账号密码找不到了，在上面认识的朋友后来也慢慢没有了联系，大家各自有了自己的生活圈子。
那些记忆中的软件智能ABC输入法：以前大家只会两款杀毒软件，王码五笔输入法和智能ABC输入法，智能ABC输入法占据了整个网吧输入法90%以上的比例，现在大家的电脑输入法早已被搜狗、百度、万能五笔等输入法占据，智能ABC输入法早已被大家抛弃。
ADSL密码查看器：最初软件作者是用来方便大家查看自家宽带密码的，因为那个时候需要电脑拨号上网。那个时候宽带是像电话费一样需要储值的，储值余额是可以用来冲Q币点卡的，那个时候的电脑漏洞很多的，直接输入某个IP段，开始扫描，通过XP自带远程工具就可以连接远程控制别人电脑，然后查看他的ADSL账号密码。
千千静听：去网吧打开电脑第一件事就是带上耳机打开千千静听，选择喜欢的歌曲随机播放，不管是聊天还是打游戏，千千静听陪伴了我整个网吧生涯。
如今千千静听已经被百度收购，成了百度音乐PC端，现在只有一些发烧友还在收集以前的经典版本。
QQ聊天室：曾经去网吧通宵，就是为了进QQ聊天室，里面有讲广东话的，有讲四川话的，各种方言交织在一起。后来QQ聊天室慢慢变了质，最后被腾讯强行关闭。
瑞星杀毒软件：估计现在很多人还记得那只曾经爱瞌睡，打呼噜的小狮子。曾经国内杀毒软件霸主，如今早已黯然隐退，瑞星曾经的核心研发团队现在开发了新的杀毒软件，火绒安全。
曾经很火的网站和软件远远不止上面这些，只是上面这些网站和软件承载了我们的青春回忆，虽然回忆总是会夹杂着些许遗憾，却又像醇厚的美酒，让我们总是忍不住去品。
