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摘要： 量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式，它利用量子比特（qubits）来进行信息处理。与经典计算机使用二进制的0和1来表示数据不同，量子计算机利用量子比特的量子叠加和量子纠缠特性，可以在同一时间处理大量的计算。 阅读全文

摘要： 伪造官方的网站或wifi，进行目标进行数据窃取 阅读全文

摘要： 利用恶意流量淹没网站和其他网络资源、中断正常活动并拒绝合法用户访问。通俗将就是一个饭馆突然来了很多人，他们都不点餐就是坐在饭馆里。让正常吃饭的人无法就餐的行为。 阅读全文

摘要： 简单来讲BI就是数据可视化大屏 阅读全文

摘要： 数据中心是一个物理房间、一座建筑物或一处设施，其中容纳用于构建、运行和交付应用程序和服务的 IT 基础架构。在没有云计算出现前，数据中心使用方式是通过物理租用的方式使用。 阅读全文

摘要： 就是函数即服务，通过云化IDE成为web浏览器代码编辑器，实现代码的云端执行 阅读全文

摘要： 就是不带有内核的轻量级的操作系统虚拟机 阅读全文

摘要： 云计算是指让计算机的所有资源分配可以像家里的自来水一样随开随用，随关随停，按量计费。 阅读全文

摘要： 云原生（Cloud Native）是一种利用云计算平台及其服务的特性来构建和运行应用程序的现代软件开发方法。云原生的核心思想是利用云的灵活性、可扩展性和自动化能力，构建能够快速交付、高效运行和轻松扩展的应用程序。云原生应用通常设计为微服务架构，运行在容器中，并通过持续集成和持续交付（CI/CD）管道 阅读全文

摘要： 随着容器的广泛应用，如今一个组织可能拥有数百甚至数千个容器。运维团队需要针对容器部署、联网、可扩展性和可用性进行调度和自动化。容器编排市场应运而生。容器编排系统的一个实例就是Kubernetes 阅读全文

摘要： 监督学习（Supervised Learning）是一种机器学习方法，其中模型在带有已知标签（目标或输出）的训练数据上进行训练。通过学习数据输入和输出之间的关系，模型能够对新的、未见过的数据进行预测。监督学习的目标是让模型能够从训练数据中学习映射规则，然后对新数据进行准确的预测或分类。 无监督学习（ 阅读全文

摘要： 计算机擅长数学计算，而人脑擅长学习和逻辑推理。为了消除这种差异，模拟人类智能来解决实际问题能力的技术。人工智能本质就是一个黑盒程序。黑盒程序内部可以是非常复杂的数学函数。黑盒程序的输入端可以是人的文字，图片，视频，音频，文件，输出也是文字，图片，视频，音频，文件。输入和输出间是具有一定逻辑关系的。比 阅读全文

摘要： 将api接口进行标准化，实现对某一个资源的增删改查操作。比如我要增加一个用户，我就要发送post /api/user/add 。 阅读全文

摘要： 微服务就是将原本单一的应用程序，按提供的不同服务拆分为一个一个可单独部署的应用程序。它们之间通过api进行通信，完成这个业务。 阅读全文

摘要： 持续集成（Continuous Integration, CI）： CI 是 CICD 的第一部分，通俗解释，CI就是使用一系列可选工具测试更新后代码的可用性，比如我要测试代码的安全性，我用安全工具和代码仓库关联起来自动测试。CI 的主要目标是快速发现集成问题，确保每次代码更改不会破坏已有的功能。 阅读全文

摘要： 早期软件开发是瀑布式开发，就是一次把所有功能开发好，在一次性交给测试、安全、部署人员，耗时巨长。 敏捷软件就是一次开发一个功能，及时更新到代码仓库中，然后自动集成、测试和准备部署到生产环境。 阅读全文

摘要： 敏捷开发包含DevOps，DevOps包含CICD DevOps即开发运维，就是将开发全流程中所有步骤缝合在一起的工具，减少软件开发流程撕裂感的痛苦。不是一个技术而是一个统称，指代一系列软件。开发人员在开发时发现我开发好一个软件后又要重新部署应用，能不能将手动部署软件的的过程自动化。 阅读全文

摘要： IaaS、PaaS 和 SaaS 是三种最受欢迎的云服务。 它们有时被称为云服务模式或云计算服务模式。 IaaS 即基础架构即服务，通俗将就是将一堆服务器资源，网络资源，存储资源集中到一个资源池池，向上可以通过配置文件重新定义自己的服务器资源，网络资源，存储资源。比如我在云服务商购买了一个4核心4g 阅读全文

摘要： 数据集市对数据维度的细化，就是是数据仓库的一个子集。用于加速数据分析而无需浪费时间来搜索整个数据仓库。数据集市可在部门层级为重要的业务决策提供指导。 例如，营销团队可使用数据集市分析消费者行为，而销售人员可使用数据集市编制季度销售报告。 由于这些任务都发生在各自的部门内部，因此团队不需要访问所有企业 阅读全文

摘要： 数据仓库或企业数据仓库 (EDW) 是一种系统，需要通过ETL（抽取、转换、加载）过程从多个数据源（包括RDBMS、ERP、CRM等）提取数据，汇聚到一个统一的数据存储中，从而为数据分析、数据挖掘、人工智能 (AI) 和机器学习提供支持。通过数据仓库系统，组织能以标准数据库无法企及的方式对大量数据（ 阅读全文