学大数据专业后悔死了，做手机维修有前途吗？
首先对于这个手机维修行业还是有一些了解的，其实相对来说，手机维修行业还是挺不错的，到目前为止，利润十分的高，当然对技术的要求也十分的，前景很好。以下就是我的一些观点：
1.服务人群多。
现在这个社会玩手机的人实在太多了，随着时代的发展，科技的进步，几乎每个人离不开手机。现在的小学生都开始有自己的手机了，中国13亿人口，还有外国也有许多人的手机都需要去维修，所以说这个手机维修行业所服务的人群是很广的，基本上不会发生事业的这种情况，所以说手机维修行业前景也十分的好。
2.手机换代速度快，技术需求高。
近几年经官方统计可得，手机维修行业中的工作人员在总体上开始呈现了一种下降的趋势。总体人员在前几年有800万人左右，但是在现在基本上只有600万人，因为这个数据是政府进行普查的，所以说可信度还是很高的，为什么从业人员会不断的下降呢？因为手机的更新换代速度太快了，对技术需求的要求十分的高，如果只是墨守成规的话，对手机的维修技术是远远跟不上的，而且做低端机维修手机，利润空间又太低了，但是高端机对维修的技术要求却又太高了。可以说说现在的手机维修行业的从事人员正陷入了一种骑虎难下的尴尬局面。所以说现在的手机维修从业人员数目越来越低了，但是如果你掌握了核心技术，不断的学习新技术，拥有过硬的技术的话，我相信面对这些问题都可以迎刃而解。所以说，如果掌握了核心技术的话，手机维修行业对于你来说还是十分可观的。
3.技术培训
手机维修行业入门是十分困难的，可是如果你想自学手机维修的话，基本上是不可能的，尤其是那些高端机的维修，而且自学的成本实在是太高了，在这种趋势下一种行业手机维修培训行业就诞生了，手机维修行业业在现在正在发展中，因为现在的国产手机利润不断降低，国产手机维修的利润不断下降了，但是其他的一些国外产品的手机维修利润r还是十分高的，比如说苹果手机等。而且这种手机对技术的要求也很高，导致了这种培训学校的不断增多，所以说开设这种学校也是十分有前景的。
以上就是我对手机维修行业前景的一些看法和建议，我希望我的一些看法和建议能够对大家有一定的帮助，很了解，谢谢大家！
我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？
美国NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……
其实，大数据不是突然出现的，在过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。
大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
当我们最初谈大数据的时候，谈的最多的可能是用户行为分析，即通过各种用户行为，包括浏览记录，消费记录，交往和购物娱乐，行动轨迹等各种用户行为产生的数据。由于这些数据本身符合海量，异构的特征，同时通过分析这些数据之间的关联性容易匹配某些结果现象。即有一堆的行为因子x，同时又有一堆的结果构成y，我们找寻到了某种相关性，有利于我们调整后续的各种策略。
为何Google能够做大数据？你思考过吗？因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口，即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力。搜索引擎做大数据的弱势在哪里？即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立，而更多是本身行为之间的相关性。从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通，疾病，气象等方面的大数据分析和预测。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。接下来，本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。
一、医疗大数据看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据改良基因
自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。
三、金融大数据理财利器
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
四、零售大数据最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。
想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。
五、电商大数据精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。
电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。
六、农牧大数据量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。
由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。
七、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
八、教育大数据因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。
大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。
毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
九、体育大数据夺冠精灵
从《点球成金》这部电影开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。
尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”
十、环保大数据对抗PM2.5
前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。
尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。
由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。
十一、食品大数据舌尖上的安全
民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。
近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。
当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、政府调控和财政支出大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。
十三、舆情监控大数据名探柯南
《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？
答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。
我想问女生寝室到底能黑暗到什么程度？
周末李晓蓉老师在吉林大学开了一场直播分享会，主要是跟大学生一起讨论关于寝室的整理收纳逻辑，以及跟学生们分享一些折叠技巧、收纳用品的选择、收纳整理思维的方法。帮助学生们解决寝室杂乱无序，个人物品与他人物品之间存在的重叠误差，以及如何在良好的寝室环境里与室友建立亲密友谊。
大学寝室一直是“重灾区”众所周知，大学生寝室一直是一个“重灾区”，很多同学是放任自流的态度，几乎属于懒得收纳。这对于勤快的室友来说无疑是一种“伤害”。要知道大学生寝室属于一个集体，我们每一个人整理好自己的物品，本质上是对室友的一种尊重。吉林大学的寝室有的是四人间，相比较其他大学来说已经算很宽敞了。最核心的是每个学生都有属于自己的衣柜、小书桌、以及休息的“小卧室”，尽管每个同学就只有那么“一亩三分地”的地方，如果我们充分运用整理收纳的思维模式，不仅会让自己“小地方”变得宽敞，也会跟室友保持良好的关系。什么是整理收纳的思维呢？我们在全屋整理收纳中一直是以12大空间作为生活的动线，我们做大学生寝室整理的时候其实是按照个人生活动线的三七法则在划分。能够藏的东西，尽量就不要摆在桌面上；常用的东西一定要摆在显眼的位置，如果是天天用的零碎物品，就该找一个收纳盒把他装起来给他归类。在大学生做自己衣橱整理的时候，尽量选择能够挂很多衣服的植绒衣架，衣服能够挂起来就减少折叠，特别是在衣橱很小的情况下。把衣服挂起来，尽量给自己衣橱找更多的挂起来的空间，不会让自己的床铺显得狭窄。毕竟很多人喜欢把衣服放在床上，特别是早上上课的时候，你都不清楚你哪些衣服是穿的，哪些衣服是需要去洗的。大学生宿舍一直有共有空间和私人领地大学生宿舍总会有公共空间摆放自己洗漱用品，以及共同存储物品的空间。这时候我们一定要按照每个人生活的动线，然后做出有序的摆放，这样能够保证彼此在疫情期间不因为拿出对方私人物品而尴尬。同时翻不乱还为吉林大学的学生准备了一系列的收纳技巧，以及各种寝室物品怎么摆放，包括个体物品书籍小物件的整理收纳技巧，我们希望大家学有所长，即学即用。唐朝诗人刘禹锡在《陋室铭》中说到：“一屋不扫， 何以扫天下”。志存高远，勤修立身之美德。整理好自己的寝室，在某个时候整理自己的内心。整理收纳在某个时候是整理自己的逻辑思维，收纳的不仅仅是自己的物品，更是自己浮躁的内心。我们翻不乱愿意帮更多大学的学生一起共享寝室整理收纳的美好时光，为大家尽一点社会责任。为什么买油电混动的车主？
大家好，欢迎来到远方观世界，这里关注买车、用车、保养和车评，关于汽车内容我会不定时更新，喜欢的话可以关注我。
为什么买油电混动的车主，现在都后悔了？这个问题有些绝对，也有些大了，并不是所有油电混合车主都后悔了，相反的是，很多车主都觉得油电混合还是不错的。
我是比亚迪的车主，但我不是比亚迪混动车主。今年8月份我刚入手了一辆比亚迪宋燃油版，当时买车之前也考虑过买混动车型，但由于种种原因最终放弃了，而我放弃的原因只有一个，那就是相比燃油版车型，混动版价格要高很多。
之前的混动技术无论是插电混动还是油电混动在使用效果上都有明显的不足，包括噪音大、亏电油耗高、动力不足和震动等，但最近一段时间的混动车型包括本田、丰田和国货之光比亚迪都很好的解决了以上缺点，所以价格就成了唯一考虑因素。
买混动车的主要目的就是为了省油。大家都知道，网络上评测比亚迪混动的视频满天飞，包括车主采访和评论得知，其混动车型油耗比较低，一般在5L以内，不可谓不香，在加上我是比亚迪的老车主，就选择还是购买比亚迪。当时看中了宋plus车型，混动版比燃油版贵3万以上，由于预算捉襟见肘，并没有急于拿下，在媳妇的提醒下拿着价格回家自己算了一笔账。
我平时用车就是上下班代步，偶尔跑个长途回媳妇娘家，平均一年1万公里的样子。如果仅仅是为了省油的话，按照目前汽油价格7元/L算，燃油车百公里8L，混动车百公里5L，那么想要省回多花的3万块，需要行驶15万公里，也就是要开15年。
我上一辆车是手动挡开了8年，自己感觉时间太长了，各方面性能也都有所下降，再加上媳妇不会开手动挡，所以想要赶紧换一辆。8年换车的频率太久了，大部分人都选择在5-7年就会更换，所以15年那更不可能，所以最终放弃了混动车型。
还有一点重要的原因，混动车型的保值率比较低，同样3年的车比燃油版便宜大几千甚至上万元，而且不易脱手，可以说是卖的贵卖的便宜，并不划算。
但是混动车也有混动车的好处，它有几个非常重要的优点不容忽视：1. 动力效果好
开过混动车的人应该都能感受到，混动车的低扭强，起步阶段尤为突出，同一车型开起来比燃油版更好一些。
2. 省油
混动车的设计目的之一就是省油，电机和电池的加持可以让车辆低速时只用电机驱动，这可以使发动机一直保持经济转速，从而达到节油的目的。
3. 牌照问题
一二线大城市基本上都有牌照限制，想要获取一块蓝牌没有几万块下不来，而买一台不受限制的混动车型就很好的解决了这一问题。
4. 舒适
混动车开起来确实比燃油车要舒适许多，或许这可能是自身重量有所增加，动力有所增强的原因吧，具体暂不讨论。
所以，并不是买有点混动的车主都后悔了，如果你资金预算充足，又长年在拥堵路段行驶的话，选择混动车型还是不错的。
大学计算机老师说未来不需要程序员？
未来还需不需要程序员，我的回答是需要，但是不需要那么多了。
当下我们的社会有大量的程序员，很多之前干其它行业的受软件行业高薪的诱惑，也加入到了培训班大军，什么三个月学会编程，轻轻松松月薪过万。这一类的培训机构多如牛毛，他们经常夸大软件行业轻轻松松月薪两三万，并且通过他们培训班两三个月到半年的时间就可以掌握这么技术。这一类培训机构出来的程序员不是特别受待见，因为他们接触过一些底层的东西，比如操作系统的原理、算法、网络的底层原理等，有人会反对，软件开发不就是复制粘贴吗？有什么难的，没错，目前我们很多的软件开发确实不需要懂什么高深的原理，甚至直接照葫芦画瓢即可，比如网站的开发，有现成的模板，可以直接生成，只需要动手修改一下即可。所以未来社会，这一类很简单的编程工作，并不需要程序员花大力气去从头到尾的开发一遍。比如小程序、APP、网站之内的公司，他们会给客户提供现成的样例，客户喜欢用哪个类型的，公司只需要花很少的时间修改一下即可。
那未来需要什么样的程序员呢？
底层设计人员我想一个软件公司地位以及工资比较高的职位，非架构师莫属他们相当于大楼建立之前的图纸设计师。他们通常根据公司的经营范围，常规的业务需求，设计出一套比较通用的框架，这些框架包括公司产品的前端展示，后端处理逻辑，前后端请求与反馈的方式以及数据库的设计。公司只需要再招一些刚毕业没多久的人在这套框架下，按照客户的客制化要求进行开发即可，他们无需考虑页面怎么展示，特效怎么生成、无需考虑sping、hibernate、mybaties等怎么搭建更高效合适、他们也无需考虑如果一个表数量过亿怎么去建立索引更好。他们唯一需要做的就是当前端新增一个页面的时候，他复制一下架构师写好的模板实体类、action然后修改一下名字即可。所以这些工作会让大部分人误以为程序员的工作非常简单，确实这一类类似于搬砖的工作确实很简单，他们大部分不需要懂深层次的原理，只需要经过很简单的培训，在别人的框架下干活即可。他们工资一般不会很高，可能有公司会给到10k，但是大部分还是7 、8k左右。随着年龄的增长，如果他们一直干的是这类的“搬砖”的工作，他会很强的焦虑感，因为他也出去别的公司面试过，别人问的问题都是很底层问题，比如冒泡排序这类简单的算法，经过深度学习研究过的同学还是很清楚的，但是培训班出生的可能都没怎么听过，他们会很懊恼，觉得为什么问这些问题，平时工作压根用不到呀。可能平时工作确实用不到，但也许公司面对庞大的程序员们，还是愿意招那一批懂一点底层原理、算法基础的同学，毕竟随着公司的发展，也需要一些懂的多一点的人来研究新的技术或者做一些更困难的工作。所以慢慢的这一类一直只懂增删改查的同学将会面临被淘汰，而不断学习的同学，即使年龄大一点，他们也不用担心找不到工作，甚至平时会有很多人给他介绍一点私活。
基础知识扎实、学习能力强的人我们期望的未来，大概可以设想一下：通过植入脑部皮下的芯片，私人助理【机器人，会通过手环或者眼镜等形式伴随你左右，她可以控制你家里的一切电器，她会看到听到你遇到的所有事情和人，并根据自己的学习判断给你最适合的建议，她甚至比你更懂你】通过对你这一天的安排，在早上6点向正在熟睡的你发送了一条甜甜的唤醒语音。在得到你脑电波积极的回应之后，助理开始播放你喜欢的舒缓的音乐，并打开窗帘、灯光调制柔和、助理根据对你以往的习惯，判断你98%的概率会先洗个澡，然后开始加热水，八宝粥在两个小时的烹煮后已经香味四溢、烤箱里的面包已经烤好并处于保温状态。吃完以后，“助理”查看到你上午10点要约会一个女孩子，自动为你挑选了适合约会的衣服。出门之后，车辆自动从车库开出，在指定位置停下并打开车门，外面寒风萧萧，车内温度在你未上车之前就已经调好，你无需告诉车辆去哪里，你的私人“助理”已经设定好指令。你的衣服内置了芯片，会根据温度的变化调整保温级别，并且可以抵御狙击枪级别的危害，甚至根据你的心情和选择还可以变换颜色。和姑娘聊天的时候，根本不用担心不会撩妹，助理已经帮你设置好了一套顶级撩妹的话术，通过脑电波形式传输进入你的大脑。日常的工作由于在助理的帮助下将会变得非常轻松愉快，甚至很多工作，无需你的参加，助理就可以远程操控进行完成。这里简单的聊聊这个私人助理，她是人工智能公司在2035年春季发布会发布的一款私人定制产品，她可以控制家里所有的智能家电，并且可以自主上网学习、了解新鲜事情、通过内置在你大脑皮层下的芯片和你通过脑电波进行沟通，并且实现你发出的脑电波指令。她可以选择性别年龄，如果需要，她可以以机器人的形式出现在你的面前，她可以陪你做任何事情。这块产品根据学习能力分为普通款、智能款以及旗舰款，普通款就是你让她干什么她就干什么，她不会主动去帮你做事情，她也没办法学习新的技能和知识。智能款就是除了普通款的功能以外，他可以网络，不断的丰富自己的知识库，然后协助你日常的工作生活和学习。旗舰款的学习能力就很恐怖了，她可以通过外置的眼镜、佩戴的手环等设备实时地看到和听到一切你看到和听到的事物，并且会阅读你的内心活动和想法，来不断的进行学习纠正，时间久了，她的办事分格和想法会和你基本一样。但是她的知识库比你强大n倍，很多日常的工作她可以远程帮你处理，无需你的参与。每个私人助理的数据保密级别是顶级的，甚至公司承诺一旦发生数据泄露或者被黑客攻击，将会获得一个亿的赔偿。
意淫了那么多，我们来分析一下这款产品将会用到哪些技术，是否需要程序员。首先是芯片的开发，里面是需要植入程序的，包括控制智能家电、汽车、电脑、投影仪、等等。另外，就是她不断的学习能力以及自我纠错能力，这就需要大量具备神经网络知识以及算法的工程师了。另外还需要数据分析工程师对每日海量的数据开发出一套数据分析算法。只有这样才能使这位机器人助手更加的智能。
综上所述，未来，社会将会淘汰一大批普通程序员，但是极度缺乏大批顶尖的算法工程师。他们的日常工作就是写出一个个算法程序来去做那些重复且可以代替的工作。
