由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：



（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子

（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。

人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。

大数据时代早早就到来了，大数据是信息高新技术高速发展趋势的物质，要全面掌握大数据，就必须根据大数据的情况把握时代的特征，大数据以前被认为是废物，现在又被视为财产，它是大数据时代的关键转型。
大家必须开朗而实干地对待大数据改革，你要是抬头看周围产生的大转变，便会搞清楚这次改革早已刚开始，更大的转变将要而成。
大数据时代创建在根据互联网技术、物联网技术等当代互联网方式普遍搜集很多数据資源基本上的数据储存、使用价值提炼出、智能化解决和展现的信息时期，在这个时期，大家基本上可以从一切数据中得到可变换为促进大家生活习惯转变的有使用价值的专业知识，大数据时代的本质特征，关键反映在下列好多个层面：
1.社会认知，在大数据时代，从社会发展角度观察，全球范畴的电子计算机连接网络使愈来愈多的行业以数据商品流通替代商品商品流通，将生产制造转变成服务项目，将工业生产劳动者转变成信息劳，信息劳动者的商品不用离它的初始占有者，就可以被交易和互换，这产品可以根据计算机网很多拷贝和分派，不用附加提升花费，其使用价值提升是根据专业知识而不是手工制做来完成的，完成这一使用价值的关键专用工具便是计算机技术。
2.丰富性，在大数据时代，伴随着大数据技术的快速兴起与普及化，电子信息技术不但推动社会科学和人文学科各行各业的发展趋势，并且全方位融进大家的社会发展日常生活，大家在不一样行业收集到数据量之在，做到了史无前例的水平。另外，数据的造成、储存和处理方法发生了颠覆性的转变，大家的工作中与生活大部分都能够完成智能化。
3.公开化，大数据时代展现了从信息公布到数据技术性演变的多维度画轴，在大数据时代也有愈来愈多的数据被对外开放，被交叉式应用。在这个全过程中，尽管会考虑到针对客户隐私保护的维护，但对外开放的、公共性的网络空间是必然趋势。这类公开化和文化性的完成在于数个互联网开发者平台或云计算技术及其一系列遭受法律法规适用或社会发展认可的数据规范和标准。
4.动态性，大家依靠电子计算机能过互联网技术进到大数据时代，集中体现了大数据是根据互联网技术的实时动态数据，而不是历史时间的或严控自然环境下造成的內容。因为数据材料能够随时造成，因而，不但数据材料的搜集具备动态性，并且数据的存储系统、数据解决技术性还可以随时随地升级，即解决数据的专用工具也具备动态性。
大家也了解到，零售业、金融行业、诊疗业、政府部门等公与私行业，均存有数据。根据大数据就可以讲解和预测分析成千上万的状况，包含青少年儿童是不是未婚怀孕，帮助确诊早产婴儿的健康情况，帮助整体规划快递公司的配送线路等。
大数据有哪些基本特征.中琛魔方大数据分析平台表示大数据将全面改变我们的日常生活，这将对经济发展、社会发展和科学研究造成很大危害。在这种新的方式下，我们也必须认识到如何保护自己不受自身数据和隐私保护遭受损害。只有将信息拥有人朝信息客户方位变化才可以融入大数据时代的要求。

面向对象的基本特征：

有三个基本特征：封装，继承，多态

封装：

    将把客观事物封装成一个高度自治和相对封闭的抽象的类，对象属性由这个对象自己的方法（get，set方法）来读取和改变。封装实际上使用方法将类的数据隐藏起来，控制用户对类的修改和访问数据的程度。他可以把自己的属性和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。 适当的封装可以让程式码更容易理解和维护，也加强了程式码的安全性。

    例：有一个人赵四，他有名字，性别等属性（private  name），要有自己提供的获取或改变的方法操作（getname，setname）

继承：

    在定义和实现一个类的时候，可以在一个已经存在的类的基础之上，把这个已经存在的类所定义的内容作为自己的内容，并可以加入若干新的内容，或修改原来的方法使之更适合特殊的需要。

例如：父亲存在的财富，儿子可以继承。

多态：

 

    多态是指程序中定义的引用变量所指向的具体类型和通过该引用变量发出的方法调用在编程时并不确定，而是在程序运行期间才确定，即一个引用变量到底会指向哪个类的实例对象，该引用变量发出的方法调用到底是哪个类中实现的方法，必须在由程序运行期间才能决定。
    一个类实例的相同方法在不同情形有不同表现形式。多态机制使具有不同内部结构的对象可以共享相同的外部接口。这意味着，虽然针对不同对象的具体操作不同，但通过一个公共的类，它们（那些操作）可以通过相同的方式予以调用。

    多态存在的三个重要条件：1.要有继承关系，2.子类要重写父类的方法，3.父类引用指向子类对象 

 

 

 

 

 

区块链的五个基本特征
去中心化，开放性，自治性，信息不可篡改，匿名性
1.去中心化

区块链采用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或者管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中数据由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
2.开放性
区块链系统时开放的，除交易各方的是有信息加密外，区块链数据对所有人公开，任何人都能通过公开的接口对区块链数据进行查询，并能开发相应应用，整个系统信息高度透明。
3.自治性
区块链的自治性建立在规范和协议的基础上。区块链采用协商一致的规范和协议（如公开透明的算法），系统中所有节点都能在去信任的环境中自由安全地交换数据，让对人的信任转变为对机器的信任，任何人为的干预都无法发挥作用。
4.信息不可篡改
一旦信息经过验证兵添加到区块链，就会被永久存储起来，除非同时控制系统中超过51%的节点，单个节点对数据的修改是无效的。基于这点，区块链数据的稳定性和安全性非常高，区块链技术从根本上改变了中心化的信用创建方式，通过数学原理而非中心化信用机构来低成本地建立信用，出生证，结婚证等都可以在区块链上进行公证，拥有全球性的中心节点，变成全球都信任的东西。
5.匿名性
节点之间的交换遵循固定算法，其数据交互是无须信任的，交易对手不用通过公开身份的方式让对方对自己产生信任，有利于信用的积累。