1.20 物联网的主要特征和体系结构

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。

大数据的关键技术

大数据的核心技术体系涉及数据的全生命周期，从初始的数据接入，如视频监控和RFID到最终的数据治理与安全。数据接入作为基础层，负责原始数据的抽取和搬运。在数据质量方面，预处理技术派上用场，包含数据清洗、标准化，旨在提高数据质量以便后续操作。存储解决方案则针对不同数据类型提供分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术。数据处理通过多种方法从杂乱数据中提炼信息，而数据可视化则将分析结果通过易于理解的形式呈现。数据治理整合这些技术，确保数据从采集到应用的全链路管理。安全与隐私保护则是贯穿整个数据流程的重要环节，确保数据在每个步骤都得到妥善保护。这些内容针对大数据工程师、数据分析师、数据科学家、信息安全专家、IT项目经理等技术人员深入了解。

系统集成项目管理工程师：信息技术基础

薛大楼老师在视频中为考生提供了软考高效备考的建议。通过利用28法则，即抓住20%的高频考点以达到80%的得分效率，老师强调了有针对性的学习比盲目全面地学习更为高效。此外，老师详细解释了国家信息化体系的六大要素并介绍了易于记忆的速记技巧，这不仅帮助考生明确考试要点，也加深了对信息化领域的理解。视频适合即将参加软考或对信息化领域有兴趣的学员观看。

软考上午题难点5分钟攻克(一)

本课程内容中心在于教授如何计算内存编址问题，特别是如何从16进制地址确定内存的存储容量大小。针对具体的题目实例，讲解了16进制数的加减法以及转换成十进制数的方法，并通过这些技术手段来计算特定内存区域的容量，最终确定答案。内容旨在巩固学习者对内存编址和数制转换的理解，非常适合刚入门计算机科学或参与计算机相关专业考试的学生进行学习和复习。

质量保证与质量控制的区别

视频讨论了区分质量保证和质量控制的关键点。质量保证侧重于预防手段，确保产品或服务在制作过程中符合标准规范，关注整体质量体系的构建。而质量控制则聚焦于产品完成后的检查和测试，通过统计抽样来评定是否满足既定的质量要求。此内容阐明，检测测试不会提高质量，而问题的发现和后期的修改才是提升质量的关键。技术专家指出，通过建立健全的体系和及时纠正具体问题，可以有效提升产品或项目的最终质量。

软考施行机考，选择题如何高效备考呢？

面对同学们关于软考上机考试的变化询问，目前尚无官方通知，但合理预测下来，题目数量可能保持不变，而题目来源可能在4到6套题库之间进行随机抽取。全国范围内的上机考试通常有5套题库，预计软考也将类似。考试系统的题目将不在各省单独进行，而是直接连接北京中央系统，这样既确保题目的多样性也有效避免了作弊可能性。此外，即使是同一题目，其出现顺序也有所不同，增加了考试的难度。建议考生们拓宽知识面，提高复习效率。

软考备考的四阶段学习模型

要想高效备考软考，可以采用四阶段学习模型。首先，深入学习基础理论是至关重要的，因为软考经常涉及理论概念题；接着，专攻软考中频繁出现的题型，确保这些题目能够熟练解答。挑选合适的教辅资料同样重要，例如选择专为网络工程师准备的专业书籍。最后，考前务必进行全面复习，针对自身薄弱的知识点进行加强训练。通过这四个步骤，通关软考不再是难题。