大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux外包项目教程学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Linux外包项目教程学习的解答，让我们一起看看吧。
边缘计算的目前应用现状怎么样？未来发展前景如何？
楼主这个问题的确有点太过大了，有点不知从哪里说起，这里就走哪算哪吧，后续慢慢补充！当下我们经常会听到一个词叫做“云端协同”，即云和端相互合作、互相渗透和融合，这里的云指的是“云计算”或者说“云数据中心”，而端指的便是担当终端的“边缘计算”。
Linux基金会Philip DesAutels认为“将来，云端更像是扮演一个集中式协调管理的角色，成为一个具有分布式集体智慧的云端大脑。”边缘计算是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，边缘计算的运算既可以在大型运算设备内完成 也可以在中小型运算设备、本地端网络内完成。用于边缘运算的设备可以是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居等家用终端，也可以是ATM机、摄像头等终端。
关于边缘计算的应用现状和场景
在Microsoft Build 2017开发者大会上，微软首席执行官SatyaNadella宣布：“公司的云战略正在朝着边缘计算方向发展。”未来随着联网接入设备的倍增、大数据时代下数据的爆发式增长，云计算中心已经无法满足智能家居、无人驾驶等场景对低延迟的高要求，边缘计算取而代之将成为大势。
关于边缘计算整个行业的前景而言
IDC在其发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》[_a***_]指出，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚还不及10%。如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑！
关于很多人说，边缘计算会不会取代边缘计算？其实也大可不必担心，本质上而言二者都是处理大数据的计算运行方式，是互为补充的关系。只是边缘计算和云计算相比较而言，不同的是，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！现阶段而言，边缘计算距离规模化落地还是需要一段时间，相关的解决方案也需要进一步完善和优化，对于很多边缘计算云服务商而言，还是需要沉下心来，好好做产品！
边缘计算（Edge Computing）是一种新型的计算模式，它将计算和存储***尽可能地靠近数据源头，以减少数据传输延迟和网络带宽压力，提高数据处理的效率和实时性。边缘计算将计算和存储***分布在网络边缘的设备上，如智能手机、路由器、工业控制器等，使得设备之间可以进行协同计算和智能决策。
边缘计算的前景非常广阔，它可以提高物联网的效率和智能化水平，推动产业升级和数字化转型。在各种应用场景中都可以发挥重要作用，比如智能家居、智能城市、智能工厂、智能医疗等。
在智能家居领域，边缘计算可以通过将设备的智能处理能力下沉到设备本身，从而实现设备之间的协同和互动，提高用户体验。
在智能城市领域，边缘计算可以通过监测城市的各种设施和设备，提供更准确的城市数据和预测，从而提高城市的管理效率和市民生活质量。
在智能工厂领域，边缘计算可以通过监测设备和生产线的运行情况，实现智能化生产和优化管理，从而提高生产效率和质量。
在智能医疗领域，边缘计算可以通过监测患者的身体健康状况和医疗设备的运行情况，提供更精准的医疗服务和医疗决策，从而提高医疗效率和治疗效果。
总之，边缘计算是一种具有广泛应用前景的计算模式，可以为各行各业提供更高效、更智能、更安全的服务。
目前许多智能化的改造，边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上，例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑，很多都是边缘计算的场景。
在电力行业中的应用，举例来说电网有很多高压线、变电箱，人力的运维成本太大、危险系数也很高，传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生，数据传输过程中的安全性极其重要。
而落地边缘计算之后，借助于边缘智能技术，可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具***置，比方说在配电房内安装边缘计算装置，布置AI模型，边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备，实时***集每一个设备的状态，利用***夜视摄像头，还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理，效率能够得到极大的提升，同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理，无需全部传输上报至云端集中处理，因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面，数据安全性也自然得到了提升。
随着5G的快速推进，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好实现技术赋能提供了价值，未来应用前景较广阔。
边缘计算目前正处于产业爆发前夜，因其行业特点和发展阶段，决定了其正在经历一个百家争鸣、百花齐放的勃兴时期。边缘计算的发展前景也十分广阔，它能在提高物联网效率和智能化水平的同时，推动产业升级和数字化转型。在智能家居、智能工厂、智能医疗等各种应用场景中发挥重要作用。以移动云的5G+边缘计算解决方案→为例，它目前能实现在智慧工厂、智慧交通、智慧工业质检三大场景的应用。其中智慧工厂主要通过部署5G边缘网关***信工业现场生产数据，实现对人机物料法环各生产要素的泛在感知，并通过边缘云构建的数理模型、工业机理模型实现诸如预测性维护、工艺流程改进、能效分析、生产协同等；智慧交通是将相关业务部署在MEC平台上，形成“车-路-边-云-用”的整体架构。降低端到端数据传输时延，缓解终端、路侧智能设施、云端的计算与存储压力，减少海量数据回传造成的网络负荷；智慧工业质检则利用5G实现边缘机器视觉终端与云端系统对接，将***图像实时回传至质检云平台，经过图像识别后进行控制指令快速下发，实现多设备协同、远程操控，提高用户体验与保障数据安全。
拿工业AI视觉计数水泥包的案例举个例子。
水泥是现代工业重要的基础原料，我国的水泥工业近几年得到迅猛发展，袋装水泥在水泥产销总量中仍占有一定的比重，“袋装水泥计包问题如何解决”一直是这个行业技术人员探求的课题。
水泥厂实景
目前，水泥企业在计包环节主要通过红外器计数，并结合视频监控进行人工计数复合。然而，在实际应用中，仍存在一些问题较难解决，如：
· 红外计数方式误差概率高
红外计数硬件本身没有问题，它是经由红外感应物体的通过进行计数，计数逻辑简单。但它有一个致命缺点——只要有物体通过红外线，都计算为一件。不能识别物体是否符合出厂标准、是正常状态还是叠包、连包状态，误差概率高。
·事后追溯难
红外计数出现连包、叠包等情况产生误差时，现场工人进行预先蹲点与红外计数器一起计数，以核查是否错漏，耗时耗力。原本安装红外计数，就是想要实现自动化计数。结果因为无法区别连包、叠包，不但人手没有减少，还耗费更多时间去“监工“机器。
大数据女生可以学吗？
在很多人的印象中，女生似乎更适合学习一些文学类的科目，类似于大数据这种等偏理工类的学科似乎不适合她们，但这其实是一种偏见，许多女生就喜欢计算机，而且学的一点都不差。那么大数据女生到底能不能学，聊聊我个人的看法。
只要有兴趣，当然可以学
对于女生来说，如果你对大数据一点兴趣也没有，那真还不建议去学，为什么这样说呢？大家听过一句话吧，那就是“装睡的人谁能叫醒”。学习也是如此，对于没有兴趣的东西，学起来会非常的困难，学生学的累不说，老师教的也会很累。
为了好就业，当然要去学
现在的就业形势还是比较严峻的，想要找到一份好的工作，对于女生来说更难，所以女生就要付出比男生更多的努力。而现在对于大数据人才的需求是很大的，有着极大的缺口，在这样的情况下，女生为了未来好就业，当然要去学了。而且只要找到好的培训学校，学起来也并不是很累。好的培训学校有好的方法，能够理论联系实践，让学生通过实践将理论掌握扎实。所以女生为了自己的未来，努力去学习大数据不失为一个不错的选择。
大数据女生能学吗？当然可以。不要对未知的东西充满恐惧，事实上许多时候是没有那么可怕的，只要迈出第一步，坚持下来收获就会满满。
我的同事中也有女性的，不过程序员加班严重，尤其大数据，可能夜里都要起来处理告警，所以，对女性而言不是很友好
也有朋友公司明确说明不要女生的
相对而言，女的还是少，不过，有的话，也会被公司其他人当宝一样供起来，只要不是太菜，混的也还可以
那个专业不清楚
【蚂蚁观点】在学习能力上，女生并不比男生差，即使在工科也是这样。 蚂蚁先生念大学时，当时年段的学霸就是女生。
能否学，取决于你是否感兴趣。大数据还在起步阶段，接下去会有非常的多的应用。比如消费行为习惯分析，工业形式分析，加工数据分析等等。
近几年来，大数据是比较具有热点的编程技术，就目前IT技术行业的发展趋势来看，大数据的就业前景还是很大的。首先一点是，学习大数据开发技术没有性别之分，所以说女生也是可以学习大数据开发技术的。
随着市场的不断发展，大数据开发技术也逐渐成熟，正在有互联网产业向传统行业过渡。而且大数据行业所对应的岗位也是很多的，比如：大数据分析、大数据呈现、大数据运维、大数据平台开发等，而女生更倾向于大数据分析、大数据呈现等岗位。
那小伙伴该怎么去学习大数据开发技术呢？反过来讲，并不是每个女生都可以学习大数据开发的，学习大数据是需要一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的，所以说小伙伴要充分了解自己。
1.编程基础的积累
无论小伙伴是选择大数据培训还是自学大数据开发技术，都是需要进行积累编程基础知识的。尤其是在大数据培训班，老师会根据每个小伙伴的不同基础，将小伙伴分配到不同的班级进行学习编程基础，有了良好的编程基础才习大数据开发知识。
2.以用为学
在这一点学习当中，小伙伴要确定自己的发展方向，了解企业对大数据开发技术的需求，针对性学习，才能提高学习效率，在工作中能够提升职业价值。
3.多敲代码
小伙伴在大数据培训班学习的时候，不要只依靠培训班有限的上课时间去学习，在课下也要注重项目案例的练习，多练习代码是可以让小伙伴更快速的理解代码的含义，培养自身编程思路的过程。
4.多交流
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