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    千次阅读 2017-11-14 01:55:00
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    优势比反映了从 发生比来看, 一个特定事件在一个组发生的可能性对于另一个组发生的可能性大小

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     结果概率:B组中结果为“是”的总计 / B组结果总计 = B组中“是”的概率 = 90/100 = 0.9

     发生比:两个结果概率的比
     B组中“是”的概率 0.9 / B组中“否”的概率 0.10 ==> B组中‘是’的发生比 = 0.9/0.10 =9
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     优势比:两个发生比相比
     B组中‘是’的发生比 = 9 / A组中‘是’的发生比 =3 ==> Odds Ratio,B 对 A = 9/3=3
     

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  • 计算机专业的人的优势

    千次阅读 2020-11-11 15:05:15
    计算机专业的人的优势 前言 今天上课的时候,碰巧是讲管理课的领导部分,而且还是领导者特质理论,因为我是计算机专业毕业的,所以我就自然而然地联想到了计算机行业的领导情况。《第一届前端早早聊笔记——前端转...

    计算机专业的人的优势

    前言

    今天上课的时候,碰巧是讲管理课的领导部分,而且还是领导者特质理论,因为我是计算机专业毕业的,所以我就自然而然地联想到了计算机行业的领导情况。《第一届前端早早聊笔记——前端转管理》。进而联想到了学计算机的人都有哪些特质。

    学计算机的人有许多特质,我就讲讲我想到的特质。(有可能自圆其说,牵强附会,需要选择性的理解)

    笔记

    计算机专业

    从编程体现的特质

    计算机的人进行写程序,写程序需要有抽象能力,面对具体问题,需要抽出要点内容,然后建立数学模型,最后对数学模型进行分析。这个过程体现了知识迁移能力,抽象能力,洞察能力。

    程序有时候会报错,计算机的人会寻找原因,找到原因会相处解决方案,最终实施解决方案。这个过程体现了缜密的分析能力。

    综上所述,计算机的人思维很缜密,做事情稳当;计算机的人抽象能力强,归纳总结能力强;

    计算机带来的效率的提升

    计算机还有一个好处就是帮助人操作,也就是一个好的脑力工具。

    学计算机的人由于是开发人员,所以经常会使用到前言的脑力工具,在进行脑力劳动的时候,会比其他专业的人更有效率。就好比别人在用扁担运粮食,计算机的人用卡车运粮食;

    工具我简单分为三类

    简单工具:通用的工具(如打印机、手机、电脑、仪器;截图工具,视频下载工具)

    生产力工具:专业人士使用的工具(如美术生使用PS,剪辑师使用PR,建模师使用3ds max,动画师使用Maya,会计使用Excel)

    自动化工具:Python的爬虫、自动化测试等;

    计算机的人的优势就是比其他专业的人更懂计算机,也跟能快速上手新的工具。使用工具告诉提高工作效率。

    讲讲缺点

    参考2018年9月29日我写的《计算机专业真的那么完美吗?

    1.高负荷的持久工作,不进则退的文化模式;
    例如996的工作制度,总能遇到新问题。学习不仅需要天赋,还需要时间。

    这个的确是个问题,不过应该可以用上班时间学习研究来提高技术。

    2.计算机红利已过,并不理想的就业前景
    许多自由职业者抢饭碗;开发的软件越来越多,越来越容易操作。

    这个其实和工业革命一样,工业革命解放体力,但是还是需要用体力的,技术革命解放脑力,但还是需要脑力的。

    3.拉低情商
    不像金融,聊天聊各种期货,贸易,股票,潜规则等等。而计算机就只能聊各种bug。

    计算机也可以谈天说地,无处不编程。十四五计划说未来五年推进数字化。未来计算机永远存在,并且不可或缺。

    4.没社会地位
    不管是老师,医生还是城管,哪怕薪资比程序员低,但是以后三十来岁后,程序员除了有钱外,一无是处,甚至连钱都不一定比其他人多。

    各行各业都不容易。

    我个人

    我的优势

    正如我在《CSDN博客规划(第一期)》所说:

    做广度的专家或者做深度的专家都有缺陷,做广度的专家有大局观,但是蜻蜓点水,不懂细节;做深度的专家逻辑紧密,但是角度单一,容易短视;

    祸福相依,广度的人擅长多角度看问题,深度的人擅长从底层剖析。

    最终殊途同归。广度足够广,在知识面上的研究就足够深,深度足够深,最终追求到了本质。如果说广度最终是万剑归一,那么深度最终就是一生万物。

    我本科是数字媒体专业,本来就是综合学科,现在就读工商管理专业,又是一个综合学科。不过发现多学科有一个好处,那就是触类旁通很容易。很多知识最后发现都是相同的,并且最终一块关联反而认识深刻。

    数字媒体专业让我既接触了媒体又接触了计算机。我既会写策划、P图、剪视频、建模型、做游戏;又会编程、做网站、做图形处理;

    工商管理专业让我接触了管理和经济学。而且管理虽然和经济学相关,但是在数字媒体专业中也有大量的管理思想,无论是软件工程、还是操作系统都可以找到借鉴的地方。经济学其实和数字媒体专业的媒体有关联,经济行为无外乎生产和销售。生产这个不多说,销售这一块其实就和渠道和宣传相关。数字媒体专业的媒体就是研究宣传,数字媒体专业的数字就是研究渠道。

    现在的经济行为已经平台化了,而这个平台就是计算机开发出来的。

    我在10月9号梳理了一下自己的《个人技能矩阵

    内容运营:文案功底、活动策划思维、热点敏感、洞察力、创新能力;

    产品经理:office;创意、策划;

    美工设计:PS、C4D、创造力和想象力、文字理解能力和表达能力;

    UI设计:产品设计、网站设计、APP设计;PS、sketch、AE;审美;

    视频动画:AE、PR、3dmax、PS、C4D、Maya;动画、镜头语言、色彩、排版;关注热点、分析视频内容和观众心理;

    前端开发工程师:HTML、CSS、JavaScript、vue、elementUI、node.js、webpack;

    后端开发工程师:Java、计算机原理、良好的数据结构和算法基础、系统设计能力、数据库、消息队列、分布式、高并发;

    运维工程师:Linux、shell、docker;TCP/IP网络等知识;

    数据挖掘工程师:Excel、SQL、Python、统计、NLP、spark;

    学过上述的基础部分,有过一定的经历。

    目前根据自己的优势,我写了《我对产学研的认识

    产:生产文章、视频、工具;

    学:学习经济学以及数据分析;

    研:研究最前沿的内容;

    我的缺点

    很显然,博而不精就是最大的局限。所以目前我要有一个精通的领域,体现自己的不可或缺性。

    因为我会p图,但是我没有美术生p得好;

    我会剪辑,但是没剪辑师剪辑得好;

    我会建模,但是没有专业建模师建模建得好;

    此外我会后端,但是许多地方没花时间推进,只知道概念不知道操作细节。如果让我现在接收某个项目的后端,我一时半会奈何不了;

    我会前端,但是同样有大量地方我没花时间推进,只知道概念,开发起来需要翻阅文档。

    这学期又了解了一点点会计,但是显然没有会计的懂得多,毕竟会计还需要最新的经济法、税法的知识;

    了解了一点点金融学,但是显然没有投行信托的基金经理懂得多,毕竟这一行还需要深入了解几个行业以及市场行情。

    时间是公平的,有舍有得。

    虽然我比许多专业人士差,但是我庆幸自己可以多角度看问题。

    我可以自己一个人形成军队,形成公司。我可以大胆试错。在生产上面我可以生产知识(文字、视频)、制作工具(网站、爬虫),在运营上,我可以独立制作宣传内容(策划、图片、视频)、进行渠道推广(各个平台)

    因为学过计算机,所以能很好理解各种平台的技术选型,知道如何开发平台,如何制作爬虫自动推广,也很好理解各种平台的推荐机制,知道如何通过推荐机制推广自己的内容。也很好的能在技术圈的领域找到最前沿的工具,开始提高自己的工作效率。

    同时因为学过管理学,能较好地懂得团队配合,可以加入其它团队,找到自己的定位。

    学过经济学,能较好看懂经济行为的背后是什么。不然总是看热闹,看不出门道就很没意思。

    《2020失业潮,普通人能否出奇制胜?》笔记

    《就业乱世,如何正面应战!【所长】》笔记

    总结

    我就突然想到这方面,于是思考一下。

    本来还想和管理学的组织分析框架、微观经济学的企业分析框架结合起来。但是内容很大。

    之前写了十四五的分析,但是CSDN说内容不当,没发布出来。也想结合最前沿谈一谈自己的未来一年以及未来五年。

    本来还想总结一下我数字媒体大学四年的知识体系。但是需要花不少时间,就以后再弄。

    暂时写到这。

    更新地址:GitHub

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  • 解析边缘计算的四大优势

    千次阅读 2020-02-19 15:16:06
    边缘计算是网络架构的未来。它将帮助您打破旧的基于云的网络的限制。云计算在现代IT网络体系架构中扮演着非常重要的角色。 但是,物联网设备正迫使企业寻找更好的网络架构。根据Gartner的报告,到2020年,物联网...

    边缘计算是网络架构的未来。它将帮助您打破旧的基于云的网络的限制。云计算在现代IT网络体系架构中扮演着非常重要的角色。

    但是,物联网设备正迫使企业寻找更好的网络架构。根据Gartner的报告,到2020年,物联网设备将超过250亿台。物联网设备最大的挑战是我们需要收集和处理数据。大多数物联网专业人员认为他们收集数据的速度很慢。制造商目前正在收集物联网数据并将其传输到数据中心或云。数据在数据中心中进行分析和处理。这个过程非常可靠。但是,这也是非常耗时的。因此,越来越多的公司正在致力于边缘计算,把数据在边缘处理。大多数人认为边缘计算是IT行业中的下一个大事件。边缘计算使用简单的原理来收集和处理数据。而且使用边缘计算还有多种好处。


    什么是边缘计算?

    在云计算中,所有数据都集中在网络的边缘,都在主服务器上处理。云架构之所以闻名,是因为大多数设备(如智能手机)都位于边缘附近,没有足够的存储容量和计算能力。大多数设备无法处理或分析收集的数据。我们可以在大多数设备上使用WiFi或其他高速网络。但是,它们的硬件能力仍然有限。因此,我们不能使用普通的设备来处理或分析数据。

    但是,近年来这种情况已经改变。随着时间的推移,存储技术得到了迅速的改进。物联网设备具有足够的存储和计算能力。它们可以存储、分析和处理更多数据。企业正在使用物联网设备来优化其网络。它们希望将处理功能定位在网络边缘。这将使他们能够实时分析和处理数据。

    在边缘计算中,数据不需要传回服务器。因此,它可以帮助我们减少延迟并提高性能。边缘计算有助于优化网络的数据驱动功能。它通过收集、分析和处理接近最终用户的数据来做到这一点。边缘计算可用于数据中心、智能城市、自动驾驶汽车和医疗保健行业。


    边缘计算的优势

    1.速度
    对于大多数公司而言,速度是最重要的。使用交易算法的金融公司在很大程度上依赖于快速计算。公司可能因经济放缓而损失数百万美元。医疗保健行业也高度依赖网络速度。几毫秒就足以决定一个人的命运。如果您的企业提供的是数据驱动的服务,那么速度缓慢可能会使您的客户失望。这会损害您企业的声誉。

    边缘计算最好的地方是它非常快,它将帮助您减少网络延迟。如果您使用边缘计算,则物联网设备将在边缘数据中心或本地处理数据。因此,数据无需传输回中央服务器。

    2.安全
    如果所有数据都传输回主服务器,则您的操作过程和数据极易受到攻击。一次DDoS攻击足以扰乱您的整个业务。边缘计算将在不同的数据中心和设备之间分配数据处理工作。因此,对您的网络会很难受到DDoS攻击,这也将增加攻击的总面积。因此,黑客无法通过攻击一台设备来影响您的整个网络。如果数据是在本地存储和分析的,那么安全团队可以轻松地对其进行监视。这也将帮助您的公司克服隐私法规。

    3.可扩展性
    扩展IT基础架构的成本非常昂贵。您需要为你的基础架构购买新的设备。另外,您需要为设备找到额外的空间。因此,扩展数据中心变得非常困难。

    但是,您可以使用边缘计算轻松扩展基础架构。您可以购买具有足够计算能力的设备来扩展边缘网络。企业无需为其数据需求建立自己的私有或集中式数据中心。您可以将边缘计算与托管服务结合使用来扩展边缘网络。另外,您无需花钱购买新设备。您可以购买物联网设备来扩展网络。因此,您无需投入大量资金即可扩展网络。

    4.可靠性
    与云计算相比,边缘计算提供了更好的可靠性。所有的边缘数据中心和物联网设备都位于用户附近。因此,网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用,则物联网设备将自动处理该请求。他们可以自行处理大多数功能。每个传统的数据中心在可传输的数据量上也都有一些限制。您很快就会达到带宽限制。之后,您需要投入更多资金来改善带宽基础设施。


    结论

    边缘计算是现代数据中心的未来。现在是每个公司转向边缘计算的最佳时机。您可以利用物联网设备,边缘计算将提高您的网络速度。因此,它将自动帮助您改善客户体验。您可以轻松扩展您的网络。因此,边缘计算非常适合成长迅速的公司。如果您已经在使用云基础架构和托管服务,那么这是切换到边缘计算的最佳时机。您可以使用边缘计算来优化网络。如果您需要更多关于边缘计算的信息,您可以关注微信公众号边缘计算社区。
     

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