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  • WMI技术介绍和应用——总结(完)

    万次阅读 多人点赞 2016-02-08 15:58:15
    记得最开始时接触该技术,是因为传统获取CPU序列号的方法总是出错。于是接触了这种已经很老的技术。本着打破砂锅问到底的想法,我决定稍微研究一下,结果越来越深。正好借着年前这点时间,把该主题完结。 (转载请...

            断断续续的,历经三年将WMI这个主题给写完了。记得最开始时接触该技术,是因为传统获取CPU序列号的方法总是出错。于是接触了这种已经很老的技术。本着打破砂锅问到底的想法,我决定稍微研究一下,结果越来越深。正好借着年前这点时间,把该主题完结。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)

            《WMI技术介绍和应用——WMI概述》一文主要翻译了MSDN上对WMI的介绍,有了这个介绍,我们将对WMI结构有个粗略的认识。

            《WMI技术介绍和应用——VC开发WMI应用的基本步骤》《WMI技术介绍和应用——使用VC编写一个半同步查询WMI服务的类》两篇文章讲解了如何使用C++编写一个使用WMI的基础类以及一个查询类。

            下列文章则罗列了使用WMI查询信息的WQL语句写法

            《WMI技术介绍和应用——查询正在运行的进程信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询正在运行的线程信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询桌面信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询环境变量》
            《WMI技术介绍和应用——查询驱动信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询文件夹信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询磁盘分区和逻辑磁盘信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询快捷方式、映射磁盘和虚拟内存信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询系统信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询系统信息和补丁包信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询时间信息》
            《WMI技术介绍和应用——查询系统服务》
            《WMI技术介绍和应用——查询本地用户和组》
            《WMI技术介绍和应用——查询硬件信息》

           以上内容是一个分水岭,基本都是3年前写的。最近则主要研究WMI的其他使用方法和Provider的编写。其中研究Provider是最困难的,因为资料太少且非常不全面,导致我一度想放弃。但是好在最最失望的时候找到了一个好书《Developing WMI Solutions》。

            《WMI技术介绍和应用——接收事件》一文讲解了如何编写WQL接收WMI事件。

            《WMI技术介绍和应用——执行方法》一文介绍了如何执行WMI已注册类提供的方法。

            《WMI技术介绍和应用——事件通知》一文介绍了WMI事件的类型,并提供了一种使用C++查询和接收事件的类。

            《WMI技术介绍和应用——Instance/Method Provider》一文介绍了如何生成和编写一个WMI Instance Provider和Method Provider的方法。

            《WMI技术介绍和应用——Event Provider》一文介绍了如何生成和编写intrinsic event  provider和extrinsic event provider的方法。

            《WMI技术介绍和应用——Event Consumer Provider》一文介绍了如何编写一个事件永久消费者的方法。

            在开发中,我们还是需要一些工具的。比如微软提供的“WMI Administrative Tools”。很可惜,我的环境下用不了其CIM Studio、Object Browser等工具。还好我找到了替代工具“WMI Explorer”。还有个工具非常重要——wbemtest(C:\Windows\System32\wbem下)。它可以用于删除我们之前注册的实例以及类,这对我们开发调试WMI Provider时非常重要。

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  • 区块链技术基础

    万次阅读 多人点赞 2019-06-14 21:20:07
    区块链可以理解为是基于区块链技术形成的公共数据库。而区块链技术是比特币的底层技术,包含现代密码学、分布式一致性协议、点对点网络通信等技术,这些技术通过一定的规则协议,最终形成区块链技术......

    一、区块链技术特点

    区块链可以理解为是基于区块链技术形成的公共数据库。而区块链技术是比特币的底层技术,包含现代密码学、分布式一致性协议、点对点网络通信等技术,这些技术通过一定的规则协议,最终形成区块链技术。有如下特点

    • 去中心化——区块链数据的存储、传输、验证等过程均基于分布式的系统结构,整个网络中不依赖一个中心节点。公共链网络中所有参与的节点都可以具有同等的权利与义务。
    • 可靠数据库——区块链系统中的数据库采用分布式存储,任一参与节点都可以拥有一份完整的拷贝。在比特币中,除非能控制系统中超过一半以上的算力,否则在节点上对数据库的修改都将是无效的。
    • 安全可信——区块链技术采用非对称密码对交易进行签名,使得交易不能被伪造;同时利用哈希算法保证交易数据不能被轻易篡改,最后借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成强大的算力来抵御破坏者的攻击,保证区块链中的区块及区块内的交易数据不可篡改和不可伪造,因此具有极高的安全性。

    著名的开源项目有比特币以太坊Hyperledger等。

    二、区块链技术基础

    1、数据区块

    在区块链技术中,数据以区块的方式永久储存。区块按时间顺序逐个先后生成并连接成链,每一个区块记录了创建期间发生的所有交易信息。区块的数据结构一般分为区块头和区块体。其中,区块头用于链接到前一个区块并且通过时间戳特性保证历史数据的完整性;区块体则包含了经过验证的、区块创建过程中产生的所有交易信息。
    这里写图片描述

    //这段代码摘自比特币源代码中区块头的定义
    /** Nodes collect new transactions into a block, hash them into a hash tree,
     * and scan through nonce values to make the block's hash satisfy proof-of-work
     * requirements.  When they solve the proof-of-work, they broadcast the block
     * to everyone and the block is added to the block chain.  The first transaction
     * in the block is a special one that creates a new coin owned by the creator
     * of the block.
     */
     class CBlockHeader
    {
    public:
        // header
        int32_t nVersion;
        uint256 hashPrevBlock;
        uint256 hashMerkleRoot;
        uint32_t nTime;
        uint32_t nBits;
        uint32_t nNonce;
    	.......
    

    2、挖矿

    并不是所有的区块链都有挖矿这个概念,一般公有链才有挖矿,区块在挖矿过程中产生。挖矿,实际上就是穷举随机数算法,找到一个随机数Nonce使得计算出来的哈希值满足一定的条件,以获得该区块的记账权,同时获取系统给的一定数量的比特币奖励。

    3、哈希函数

    参考另一篇博文:哈希算法及在区块链中的应用

    4、双重支付(double-spending)

    双重支付问题又称为“双花”问题,即利用货币的数字特性用“同一笔钱”完成两次或多次支付。这个问题引申出来的就是如何保证每一笔数字现金都只会被花掉一次,避免重复支出。比特币运行的底层技术区块链技术很大程度上就是在解决这个问题以及“拜占庭将军问题”。这里只简述相关概念。

    在传统的金融和货币体系中,由于金钱货币是物理实体,具有客观唯一存在的属性,所以可以避免双重支付的情况。但在其他的电子货币系统中,则需要可信的第三方管理机构提供保证。区块链技术则在去中心化的系统中不借助任何第三方机构而只通过分布式节点之间的相互验证和共识机制,有效地解决了双重支付问题,在信息传输的同时完成了价值转移。

    5、P2P网络

    P2P网络技术是区块链系统连接各对等节点的组网技术,在比特币出现之前,P2P网络计算技术已被广泛用于开发各种应用,如即时通讯软件、文件共享和下载软件、网络视频播放软件、计算资源共享软件等。

    三、区块链运作的核心技术

    1、区块链的链接

    区块链是由一个个区块组成的链,每个区块分为区块头和区块体两部分。区块主体只负责记录前一段时间内的所有交易信息,区块链的大部分功能都由区块都实现。
    这里写图片描述

    2、共识机制

    区块链是分布式的,如何在没有中心控制的情况下,在互相没有信息基础的个体之间就交易的合法性等达成共识?这里就需要共识机制去解决。区块链的共识机制目前主要有4类:PoW、PoS、DPoS、分布式一致性算法。这里只简要概述,详见:http://blog.csdn.net/s_lisheng/article/details/78022645

    2.1 PoW

    PoW,比特币中采用的就是这个,矿工通过把网络尚未记录的现有交易打包到一个区块,然后不断遍历尝试来寻找一个随机数Nonce,使得新区块加上随机数的哈希值满足一定的难度条件。找到满足条件的随机数,就确定了区块链最新的一个区块,获得了区块链的本轮记账权。矿工把满足难度条件的区块在网络中广播出去,全网其他节点在验证该区块满足挖矿难度条件,同时区块里的交易数据符合协议规范后,将各自把该区块链接到自己版本的区块链上,从而在全网形成对当前网络状态的共识。

    • 优点:完全去中心化,节点自由进出,避免了建立和维护中心化信用机构的成本。只有网络破坏者的算力不超过网络总算力的50%,网络的交易状态就能达成一致。
    • 缺点:目前比特币挖矿造成了大量的资源浪费;挖矿的激励机制也造成了矿池算力的高度集中,背离了去中心化的初衷。更大的问题是PoW机制的共识达成的周期较长,每秒最多做7笔交易,不适合商业应用。
    2.2 PoS

    PoS权益证明,要求节点提供拥有一定数量的代币证明来获得竞争区块链记账权的一种分布式共识机制。如果单纯依靠代币余额来决定记账者必然使得富有者胜出,导致记账权的中心化,降低共识的公正性,因此不同的PoS机制在权益证明的基础上,采用不同的方式来增加记账权的随机性来避免中心化。例如点点币PoS机制中,拥有最长链龄的比特币获得记账权的几率就越大。

    • 优点:在一定程度上缩短了共识达成的时间,降低了PoW机制的资源浪费。
    • 缺点:破坏者对网络攻击的成本低,网络安全性有待验证。另外拥有代币数量大的节点获得记账权的几率更大会使得网络的共识受少数富裕账户支配,从而失去公正性。
    2.3 DPoS

    与PoS的主要区别在于节点选举若干代理人,由代理人验证和记账。

    • 优点:大幅缩小参与验证和记账节点的数量,可以达到秒级的共识验证。
    • 缺点:有可能不适用于完全去中心化的场景。在网络节点数少的场景,选举的见证人的代表性不强。
    2.4 分布式一致性算法

    分布式一致性算法是基于传统的分布式一致性技术。其中有分为解决拜占庭将军问题的拜占庭容错算法,如PBFT。另外解决非拜占庭问题的分布式一致性算法(Paxos、Raft),该类算法目前是联盟链和私有链场景中的常用的共识机制。

    • 优点:实现秒级的快速共识机制,保证一致性。
    • 缺点:去中心化程度不如公有链上的共识机制;更适合多方参与的多中心商业模式。

    3、Merkle证明

    比特币的Merkle树

    这里写图片描述

    Merkle树的一个重要应用是快速支付验证。轻量级节点不用下载每一笔交易以及每一个区块,可以仅下载链的区块头,如下面这段代码,数据块头部大小为80字节。如果一个轻客户端希望确定一笔交易的状态,它可以简单地要求一个Merkle证明,显示出一个在Merkle树特定的交易。

    //摘自比特币源码
    class CBlockHeader
    {
    public:
        // header
        int32_t nVersion;
        uint256 hashPrevBlock;
        uint256 hashMerkleRoot;
        uint32_t nTime;
        uint32_t nBits;
        uint32_t nNonce;
    
        CBlockHeader()
        {
            SetNull();
        }
    
        ADD_SERIALIZE_METHODS;
    
        template <typename Stream, typename Operation>
        inline void SerializationOp(Stream& s, Operation ser_action) {
            READWRITE(this->nVersion);
            READWRITE(hashPrevBlock);
            READWRITE(hashMerkleRoot);
            READWRITE(nTime);
            READWRITE(nBits);
            READWRITE(nNonce);
        }
    
        void SetNull()
        {
            nVersion = 0;
            hashPrevBlock.SetNull();
            hashMerkleRoot.SetNull();
            nTime = 0;
            nBits = 0;
            nNonce = 0;
        }
    
        bool IsNull() const
        {
            return (nBits == 0);
        }
    
        uint256 GetHash() const;
    
        int64_t GetBlockTime() const
        {
            return (int64_t)nTime;
        }
    };
    
    

    (如果对比特币源码感兴趣,在这里:https://github.com/bitcoin)

    以太坊中的就复杂些,以太坊的每一个区块头中并非只包含一棵Merkle树,而是包含了3棵Merkle树。下图是以太坊的Merkle证明树:
    这里写图片描述

    这里还没有理解,深入理解可以参考这篇博文——Merkle Patricia Tree详解

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  • 技术架构

    千次阅读 2020-05-12 22:55:58
    上一篇文章介绍了什么是架构和架构的分类,作为开发人员的关注点首先是从技术架构开始的,这篇文章的重点就是在技术架构,在技术架构中会涉及到架构风格、架构模式和设计模式,这三者是一种什么关系,这三者和技术...

    上一篇文章介绍了什么是架构和架构的分类,作为开发人员的关注点首先是从技术架构开始的,这篇文章的重点就是在技术架构,在技术架构中会涉及到架构风格、架构模式和设计模式,这三者是一种什么关系,这三者和技术架构又什么关系呢?先通过下图对这些关系有一大致的了解。
    在这里插入图片描述

    架构风格和模式

    主要引自:https://juejin.im/post/5decf93cf265da33d21e6d1d

    架构风格和模式最重要的区分是范围的区别,架构风格非常粗略地告诉我们应该如何组织代码。它的粒度比较大,说明了应用的分层和高层级的模块,这些模块和层次之间如何交互,以及它们的关系;解决反复出现的问题的常见方案就是模式。架构模式解决的就是和架构风格相关的问题。例如,“要实现一个特定层次组合的系统,我们需要哪些类,它们又如何交互”,架构模式对代码的影响相当大,通常会横向地(比如,如何组织同一个层次中的代码)或者纵向地(比如,请求是如何从外层进入到内层处理之后再返回的)影响整个应用。设计模式作用的范围和架构模式不同,它们更局限一些,它们对影响的是代码中某个肯定的部分,对代码的组织影响不多。

    1. 架构风格是最高抽象级别的应用设计; An Architectural Style is the application design at the highest level of abstraction;
    2. 架构模式是实现架构风格的一种方式; An Architectural Pattern is a way to implement an Architectural Style;
    3. 设计模式是解决局部问题的方法。 A Design Pattern is a way to solve a localised problem.

    下图列举了架构模式和架构风格的一些例子:
    在这里插入图片描述

    你会发现,架构风格中有「Multilayered」这个架构风格,架构模式里也有「Multilayered」架构模式!好像分层架构既是架构风格,也是架构模式!实际上架构模式中的「分层架构」是架构风格中的「分层架构」的实际应用。
    更具有说服力的是CS架构风格,可以看到此架构风格后面有个阐述「2-tier, 3-tier, n-tier exhibit this style」,意思是两层架构、三层架构、n层架构都是CS架构风格的一种表现形式。而可以看到,三层架构是一个架构模式!
    这三者整体的关系就如上图那样

    技术架构

    主要引自:https://www.infoq.cn/article/iNbgrQm2liV1EdZeIFyD

    弄明白了上述三者的关系后,我们顺着图向上看,什么是技术架构呢:技术架构 = 解决业务上的技术问题 + 技术方案 + 技术组件 ,下面再细化一下:

    解决业务上的技术问题: 业务除了基本的功能之外,在运行环境中,它也是一种系统,系统还有一种重要的特征就是涌现,什么意思呢?本来平时不是问题的问题现在变成问题了,举一个简单的例子,简单的登录功能,根据用户名和密码在后台进行验证,验证成功就跳转到首页,失败跳到错误页。这个功能太简单不过了,放在普通的业务场景下,这样肯定没有问题,但用在淘宝登录上,你看看,还是之前的操作吗?到这里大家可能就明白了,技术架构一定是解决目前业务上的技术问题,一般而言,技术架构要解决的问题有:高并发、高可用、高性能、高扩展…。

    技术方案:针对上面的技术问题,再设计技术方案,这里的方案应该是系统性的方案,绝对不是用一个或者几个中间件就能解决的问题。所以在设计方案时,要找到问题的本质,拿高并发来讲,笔者认为它是有限的资源应对大量的请求,矛盾很明显了,就是有限的资源和大量的请求,如果去解决这个问题呢?从矛盾出发,分别在资源和请求处理上做文章,这样从前端、网络、后端可以设计出一套系统化的方案出来。

    技术组件:技术方案中会涉及到使用哪些技术组件,如分布式缓存、消息队列、分布式定时任务、网络通信等,这些都是一个个技术组件,技术方案会根据需要选择一个或多个技术组件来完成目标。单纯的技术组件本身是没有技术价值的,它应该是放在相应的业务场景下才会体现出价值来的。

    参考:

    https://www.infoq.cn/article/iNbgrQm2liV1EdZeIFyD
    https://blog.csdn.net/maoyeqiu/article/details/106062438
    https://segmentfault.com/a/1190000016702398
    https://www.jianshu.com/p/d8dce27f279f
    https://juejin.im/post/5decf93cf265da33d21e6d1d
    https://github.com/davideuler/architecture.wechat-tencent

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  • 从语音识别到智能家居,从人机大战到无人驾驶,人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节,带来了一次又一次的惊喜,未来更多智能产品依托的人工智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018人工智能标准化...

    从语音识别到智能家居,从人机大战到无人驾驶,人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节,带来了一次又一次的惊喜,未来更多智能产品依托的人工智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018人工智能标准化白皮书里面,对人工智能关键技术的定义。

    人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域,它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

    一、机器学习

    机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。

    根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

    根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

    二、知识图谱

    知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

    知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。

    三、自然语言处理

    自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

    机器翻译

    机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

    语义理解

    语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。

    问答系统

    问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

    自然语言处理面临四大挑战:

    一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

    二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

    三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

    四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述,语义计算需要参数庞大的非线性计算

    四、人机交互

    人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

    五、计算机视觉

    计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

    目前,计算机视觉技术发展迅速,已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战:

    一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合,计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据,已经逐渐成熟并且可以超过人类,而在某些问题上却无法达到很高的精度;

    二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本,目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注,需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

    三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

    六、生物特征识别

    生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。

    识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取,然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析,完成识别。从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程,是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对,确定身份的过程,是一对一的问题。

    生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

    七、VR/AR

    虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

    虚拟现实/增强现实从技术特征角度,按照不同处理阶段,可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化,难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法,其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等,其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法,以期提高人对复杂信息的认知能力,其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

    目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    在网络大时代背景下,人工智能技术是如何应用的
    http://www.duozhishidai.com/article-15277-1.html
    未来人工智能技术,主要包含哪几种?
    http://www.duozhishidai.com/article-4938-1.html
    人工智能时代,你需要了解的9大技术领域
    http://www.duozhishidai.com/article-3845-1.html


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  • 物联网涉及感知、控制、网络通信、微电子、软件、嵌入式系统、微机电等技术领域,因此物联网涵盖的关键技术也非常多,为了系统分析物联网技术体系,将物联网技术体系划分为感知关键技术、网络通信关键技术、应用关键...
  • 技术博客写作

    万次阅读 2020-10-24 09:14:26
    https://gitee.com/DIY_PLUS/topic_record 延续孤尽老师 DIY 一期的精神。 DIY班: 其一,Deeply Inspire Yourself 深度激发自己 其二,Do It Yourself 实践出真知 新人成长困境: 工作中都是自己探索,很...
  • 区块链技术的四大核心技术

    千次阅读 2020-09-26 10:21:24
    1.点对点分布式技术(P2P):点对点技术(peer-to-peer,简称P2P)也称为对等互联网技术,依赖于网络参加者的计算能力和带宽,不是将依赖集中在少数服务器上。P2P技术优势明显。点对点网络的分布特性,通过多节点复制数据...
  • 物联网已经在全世界得到了很大的重视,随着“物联网十二五”发展规划“、”中国制造2025“等政策提出,已经升级为国家层面技术及产业创新的重点方向。可能很多人不了解,物联网到底是什么?物联网的关键技术是什么?...
  • 物联网的关键技术有识别和感知技术,网络与通信技术,数据挖掘与融合技术。 1.识别和感知技术 最常见的就是生活的的二维码了。 通过二维码,我们可以和图片,网址,软件,整个世界联系起来。 2.网络与通信技术 ...
  • 经历了近10年的技术发展变革,物联网是如何不知不觉间正在改变着人们的生活,看看以下最新的物联网10大深度技术汇总,具体如下: 1.IoT军事技术 物联网军事技术是一项利用IoT感知技术在军事活动中获取人、装备、作战...
  • 技术

    千次阅读 2019-03-08 16:54:00
    https://jspang.com/archives/ 转载于:https://www.cnblogs.com/lhuser/articles/10496838.html
  • 云计算的关键技术包括虚拟化,分布式存储,分布式计算,多租户。 物联网中存在的大量数据需要与云计算和大数据结合 1.虚拟化 将一台计算机虚拟成多台计算机,多个应用程序在相互独立的空间运行,显著提高计算机...
  • 云计算技术,主要包含哪些关键技术

    万次阅读 多人点赞 2019-03-05 19:48:18
    云计算的关键技术有三大点:    ⑴虚拟化技术:云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化,它是涵盖整个IT架构的,包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化,它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和...
  • 技术(Cloud technology)基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称,可以组成资源池,按需所用,灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要...
  • 以最常使用的Hadoop为例: ...http://www.duozhishidai.com/article-1823-1.html 多智时代- 人工智能 和 大数据 学习入门网站|人工智能、大数据、 物联网 、 云计算 的学习交流网站  
  • 如何正确的做技术选型

    万次阅读 多人点赞 2018-10-07 21:26:30
    技术选型是项目的根基,如果选择了不适合自己业务场景的技术。初期由于业务复杂程度和业务量都比较小,所以可能感受不是十分明显,但是到了后期这将会是一个噩梦。会导致系统问题频发,极不稳定,甚至导致项目迭代...
  • 国内有哪些顶级技术团队的博客值得推荐?

    千次阅读 多人点赞 2021-03-03 22:22:55
    「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所...突然想到很多小伙伴都非常好奇我都订阅了哪些技术团队的博客。于是,我便写下了这篇文章。 我的 RSS 订阅器用的是 NetNewsWire (支持 macOS 和 iOS)。 另外.
  • 人工智能技术及其应用初探

    万次阅读 2019-02-15 08:46:24
    https://www.toutiao.com/a6657044003764044299/ ...人工智能技术将成为推动社会经济发展的重要基础支撑,将与互联网一样,通过与实体经济的融合,通过各种技术、产品和工具,融入各行各业中,不断改造各...
  • 数据库新技术前沿总结

    万次阅读 多人点赞 2018-12-31 08:14:26
    (1)面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远数据库研究人员借鉴和吸收了面向对象的方法和技术,提出了面向对象数据模型(简称对象模型)。该模型克服了传统数据模型的局限性,促进了数据库技术在一个新的...
  • 2020年江西信息技术高考考点知识点、历年真题解析 复习资料 /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 2020年江西信息技术第一...
  • 技术栈(technology stack)

    万次阅读 2019-06-12 19:45:38
    技术栈: 产品实现上依赖的软件基础组件, 包括 1、 系统 2、 中间件 3、 数据库 4、 应用软件 5、 开发语言 6、 框架 一、前端技术 笔者认为后台开发人员掌握一定的前端技术是必要的,作为JAVA开发最起码...
  • 常用的技术如条形码技术、射频识别卡RFID技术(Radio-FrequencyIdentification)等。标识技术已经被广泛用于商业库存和供应链管理。 3.通信网络(CommunicationNetwork) 网络技术彻底改变了我们的生活方式和生存...
  • 射频识别(RFID)技术与ETC技术简介

    千次阅读 2019-09-02 14:50:39
    射频识别RFID技术 射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)技术是指通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的...
  • 几个常用的技术类型网站

    万次阅读 2017-10-18 09:26:45
    https://slideslive.com会议视频和PPThttp://llvmweekly.org/LLVM周报https://www.coursera.org/公开课平台https://stackoverflow.com技术问答社区https://github.com开源代码库社区http://www.diffblue.com/AI for
  • 优秀程序猿写技术文档的正确姿势

    万次阅读 多人点赞 2019-06-12 20:21:41
    一、背景 写文档是程序猿进阶的一个...最近有小伙伴问怎么写技术文档,结合了多个优秀的技术文档的范例,总结了技术文档的框架。 二、框架 话不多说,直接上干货。 2.1 技术文档的架构 关键是能够条理清...
  • 同样是技术最高负责人,为什么有人叫CTO、有人叫技术总监、技术VP,有人叫首席架构师?他们之间的差别是什么?怎样才能成为一个合格的CTO? § 五种能力 各职位之间的差异,从以下技术管理者需要的五个核心能力来...
  • 2020注定是不平凡的一年,在这特殊的一年里,字节跳动技术团队依旧在技术人身边,分享字节跳动的技术实践。本年度字节跳动技术团队共发布了50篇技术干货,其中许多都受到读者的喜爱。值此元旦...

空空如也

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