云计算概论

《不确定性人工智能》课件之一
质疑
“科学需要重复，不能重复的一次性 现象，科学中 般不予承认 ？ 现象 科学中一般不予承认”？ 一个理论的一次失效是否意味这个 理论是错误的？
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不确定性人工智能
Artificial Intelligence with Uncertainty
李德毅
deyi_li@https://www.sodocs.net/doc/0715410572.html, 2009年02月19日 2009年02月19日
现 象
一个人不可能两次踏进相同的河流 将一杯水倒进海里，再也取不回相同的一杯水 将一杯水倒进海里 再也取不回相同的一杯水
《翁布拉斯·佛拉画像》1910
3
4
不确定性人工智能
自然中的每一个过程都是新创造， 没有绝对的重复。观察者创造的宇宙， 常常是时间反演的，可逆和确定仅仅是 常常是时间反演的 可逆和确定仅仅是 人们的一种理想或近似。我们所处的宇 宙是不可逆的、不确定的。
5 6
1. 2. 3.
人类智能中的不确定性 不确定性的度量——熵 不确定性的度量 熵 不确定性人工智能的任务
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一、人类智能中的不确定性
人的智能是客观世界在人 脑中的映像，人类智能中的 不确定性来自自然界的不确 定性。
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用云比喻不确定性
天空中大量云滴构成的云，远观有形， 近观无边，千姿百态，飘逸不定，有时 如朵朵棉花，有时一泻千里，或淡或浓， 或卷或舒，自在洒脱，在长空中漂浮着， 聚散着，变幻着，引发人类诸多遐想， 造就多少不朽诗句。
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度量的不确定性
连绵起伏的山峦轮廓、四通八达的江海河 川、蜿蜒曲折的海岸线，都不确定、不光滑、 不规则。其长度、面积、体积随测量的尺度而 变化。一旦尺度确定了，测量值才能确定，在 变 度确 值才 确 在 一定测量范围内, 尺度和测量值之间存在幂函 数关系。 问海岸线的长度,只有告诉用什么样的刻 尺去测量，才能得到确定的结果。
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维数的不确定性
从很远处看一个线团是个点；近一些看是三维 的球；再近一些贴近其表面，它是曲面；再近看 是根一维的毛线；再细看是三维的柱体；再近一 些它又是二维柱面或者平面；再接近看毛线上的 纤维，它又是一维的；再近则又变成三维的柱 了……
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维数的不确定性
在银河系外的宇宙空间看地球， 地球的大小 可忽略，是个点。进入太阳系后，好比乘航天飞机， 在太空沿地球轨道飞行，地球是个椭球。再近 些贴 在太空沿地球轨道飞行 地球是个椭球 再近一些贴 近地球表面，它是二维的球面。在飞机上看地球是二 维的面，倘若我们站在旷野上环顾左右或者站在草原 的小山丘上向四周眺望，则又是另一番景象。
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相互关系的不确定性
变量之间的依赖关系不确定，难以精 确地用解析函数表示。农产品产量与施 肥量(y1,x1)、血压与年龄(y2,x2)、强力与 , ) 压与年龄(y , ) 强力与 纤维长度(y3,x3)… 其中xi为可控变量， 可在一定范围指定数值。yi也许为随机变 量，有其概率分布，可观测不可控制； 如果是多个自变量，也许不独立、有依 附。 13
对称的不确定性
对称是就一定层次而言的。从整体上看人体 左右对称，但内脏并不对称。在人体尺度上左 右对称，在下一个尺度此对称性破缺了。 称 在 个 度此 称性 缺 纹理也一样，从大粒度上看它有若干对称性， 换一个粒度，有些对称性消失了，有些仍然保 留，而有些则是新生的。
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战争的不确定性
人类的任何活动都不像战争 那样给偶然性这个不速之客留有 这样广阔的活动天地。 —— 克劳塞维茨
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遗传的不确定性
你可能遗传祖父那样的鼻子和祖母那 样的耳垂，你的姐姐可能具有叔父那样 样的耳垂 你的姐姐可能具有叔父那样 的眼睛，而你们俩个可能都具有父亲那 样的额头， 但也未必。
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表象的不确定性
时间改变一切
人的脸皮的厚度大约为1 人的脸皮的厚度大约为1微米，头发的 直径50微米 指甲每10分钟会长1微米。 直径50微米 指甲每10分钟会长1微米 50微米，指甲每 微米，指甲每10 世上万人万物都有差别，而且都随时间 而变化，时间是不可逆的。
15岁
25岁
35岁
55岁
Who am I
？
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3

运动的不确定性
微粒之间的碰撞结果，导致微粒随机 的轨道运动，轨道具有统计的自相似性。 的轨道运动 轨道具有统计的自相似性 即轨道的某一小部分放大之后与某一较 大部分有相同的概率分布。
混沌现象
混沌是一种确定性系统中出现的类似 随机的过程。因为很难对初值确定得非 常精确，近似相同的初值产生很不相同 常精确 近似相同的初值产生很不相同 的貌似随机的结果。初值敏感性导致过 程的不确定性和不可预测性。开始差之 毫厘，结果失之千里。
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蝴蝶效应
巴西一只蝴蝶翅膀的拍打，导致美国 德克萨斯洲的一场龙卷风。由于对初始条 件极端敏感，发展为忘却初始条件的完全 件极端敏感 发展为忘却初始条件的完全 无规律的运动态，进入混沌，直到湍流。 大气研究的目的是做出最好的预报， 而不是完全正确的预报。
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复杂系统中的不确定性
复杂系统的本质是非线性，非线性意 味着不能运用叠加原理。 味着不能运用叠加原理 复杂系统涌现时表现出多样性和不确 定性。
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人类智能的载体是语言和文字
人类走向文明的四个重大里程碑中，语 言和文字占了两个位置，带声音的语言是 外部对象的 “符号”，文字是语言的编码， 传达的都是信息。有了语言，尤其是有了 文字，才有传承。语言和文字是人类思维 的载体，是人类特有的智能。
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人类智能和动物智能的不同
动物有知觉、有性格、有情感、 有意识、有语言、有智能 动物唯独没有文字 因此，动物的智能难以传承
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语言和文字的不确定性
语言和文字中的不确定性，无论是随机 性，还是模糊性，正是语言和文字的魅力 性 还是模糊性 正是语言和文字的魅力 所在。
语言文字中的不确定性
语音和文字的不确定：苏东坡的词 语音和文字的不确定：苏东坡的词没有 景德镇的瓷 景德镇的瓷好； 句义的不确定：中国队大败（胜）美国 句义的不确定：中 句 确 中国队大败 队； 词义的不确定：你不理财，财不理 词义的不确定：你不理财，财不理你； 切分的不确定：我不知道你知道她知道 切分的不确定：我不知道你知道她知道
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语言文字中不确定性的美
唐代王勃的诗句：
“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。” 落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。”
常识的不确定性
常识是不言而喻的知识。如：按照宽度 对高度来分类杯子、碗和盆子。人们的背 对高度来分类杯子 碗和盆子 人们的背 景知识是杯装水、碗装饭、盆装汤；杯有 把、碗无把、盆有边。常识是对共性知识 的抽象，其中有着太多的不确定性。
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曹雪芹笔下的林黛玉：
“两弯似蹙非蹙笼烟眉，一双似喜非喜含情目。” 两弯似蹙非蹙笼烟眉，一双似喜非喜含情目。”
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抽象层次的不确定性
问题：桌子上有一个物体，长方形，不到一斤， 问题：桌子上有一个物体，长方形，不到一斤， 有一个 硬的封面，包含很多印刷材料，并与凶杀故事有 关。你如何对这个物体进行归类？
不确定性的魅力
博 弈
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回答：1 回答：1）讲述一个传奇侦探的凶杀小说 2）书 3）阅读材料 —— 概括性越高，具体性越低。
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下 棋 程 序 和 人 工智
下棋程序和人工智能研究同步深入
1957年，IBM704成为第一台同人下棋的 1957年，IBM704成为第一台同人下棋的 计算机，思考速度200棋步/ 计算机，思考速度200棋步/秒；
能 研 究 同 步 深 入
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1988年， 深思” 1988年 “深思”计算机击败了丹麦国 年，“ 际象棋特级大师拉尔森，最高速度达到 200万步/ 200万步/秒；
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和计算机下棋
1997年，IBM“深蓝” 1997年，IBM“深蓝”计算机采用启发式 搜索方法，以2 搜索方法，以2胜3平1负的战绩战胜国际 象棋世界冠军加里· 象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 ； 2001年，德国的“更弗里茨” 2001年，德国的“更弗里茨”国际象棋 软件更是击败了当时世界排名前10位中 软件更是击败了当时世界排名前10位中 的9名棋手，速度达到创纪录的600万步/ 名棋手，速度达到创纪录的600万步/ 秒；
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和计算机下棋
人机大战展示人工智能。在与下国际象棋领域 具有类似复杂性的问题上，计算机具备有智能。 人机大战，电脑优势在于推理和速度，注重逻 辑思维；人脑优势在于直觉、想象力和新的战 略战术，注重形象思维。 电脑越来越象人脑。人机大战实质是“人机电脑越来越象人脑。人机大战实质是“人机机人”大战，人机大战的最终结果（长期的统 计的结果-数学期望) 计的结果-数学期望)，也许是平局。
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和 计 算 机 下 围 棋
黑 白 世 界 ， 棋 子 无功 能 之 分 ， 目 数 多 者 胜
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和计算机下围棋，会如何？
象棋有明确的最终目标状态；围棋没有。 电脑象棋可以从一个目标状态不断搜索 最合理的走法（推理）达到下 个目标 最合理的走法（推理）达到下一个目标 状态；围棋没有。 围棋在某个状态下应对的步骤比象棋要 多得多，更注重形象思维，更大局观。
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6

人类思维活动中的定性分析， 有助于抓住问题的本质，它常常 是各种理论的先导，并为定量研 究提供思路、模型和方法，严格 的逻辑证明和精确计算仅仅是定 性分析的数学加工和形式化而已。 虽然如此，严谨的数学论证仍然 是十分重要的。
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人类智能中的不确定性来 自客观世界的不确定性。智 能的不确定性具有普遍性， 能的不确定性具有普遍性 也许只有不确定性才是确定 的。
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存在与思维具有同一性，但 思维活动的抽象力、想象力和 任意性比存在更重要，导致人 类智能中的直觉、联想、类比、 类智能中的直觉 联想 类比 顿悟，导致发散和收敛的不确 定性，导致创造。创造没有确 定的模式。
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不确定性的基本种类
随机性 模糊性 随机性和模糊性的关联性
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精确数学是描述确定性规律的； 概率论是揭示随机现象的统计规律性，是对精 确数学的突破，一些概率统计模型可以转化为 精确数学模型去处理； 模糊集和粗糙集是揭示现象的亦此亦彼的规律 性，一些模糊学模型可以转化为概率统计模型 甚至精确数学模型去处理； 随机性和模糊性是不确定性的主要特征，两者 之间的关联性没有受到足够的重视。
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随机性和模糊性的关联性
随机性是或然性，模糊性是亦此亦彼性。 向一个巨大的目标射击，击中是必然的；设想 距离不断增大，起初击中还是必然的，但退到某 距离不断增大 起初击中还是必然的 但退到某 一限度后，击中目标便成为偶然事件了；再退到 相当远，击不中是必然的。这中间找不到一个必 然和偶然之间有明确边缘的、非此及彼的临界区。
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7

不确定性的最早度量
最初尝试度量不确定性的是贝叶斯，他 在一组可能的假设下介绍了先验分布的 概念。 概念 贝叶斯定理给出后验分布，即在已知观 测结果条件下关于所选假设的不确定性 的分布。
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研究不确定性的概率方法:
重要分布： 正态分布
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正态分布：
概率密度函数 分布函数 参数 变量范围 平均值 方差 f(x)= F(x)=
(t? u ) 2σ 2
2
正态密度分布函数的性质
1 2 ∏ σ
∫
x
?
? ∞
e
dt
位置参数：μ (实数) 分布幅度参数：σ2 (σ> 0的实数) x∈(-∞，+∞） μ σ2
? 正态曲线以x轴为渐近线 ? 随机变量的值主要分布在区间：[μ-3σ, μ+3σ]，称之为3σ规则 ? 图中的百分比，显示变量值分布在不同区间的概率分布情况
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正态密度分布函数随方差的变化曲线
美 国 公 路 交 通
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节点度服从泊松分布： 度分布和网络节点的规模N 度分布和网络节点的规模N有关；
中心极限定理成立的条件
许多随机因素所产生的总影响： 一个现实的量，如果是由大量独 立的 而且均匀小的随机变量相 的、而且 加而成，那么它的分布近似于正 态分布。
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正态分布举例
复杂网络和复杂系统研究的重大发现 复杂网络和复杂系统
地区成年男子的身高分布 地域小麦生长高度分布 人的智商、情商分布 情 测量误差分布 工厂生产产品的寿命分布 ……. …….
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小世界模型 无标度网络
(K. C. Claffy)
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WS 小世界模型（1998）
BA 无标度模型（1999）
PageRank算法(1998)
HITS算法(1998)
GN算法(2002)
Duncan Watts Albert Barabasi
Sergey Brin
Jon Kleinberg
Mark Newman
Steven Strogatz
Reka Albert
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Larry Page
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9

幂律分布和二八定律
幂律 P(x) = x -α的性质： P(kx) / P(x) = k -α 幂律无特征尺度，也称无尺度或无标度。
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幂律分布举例
80%的粮食是20%的人种出来的 80%的粮食是20%的人种出来的 80%的土地拥有者属于20%的人口 80%的土地拥有者属于20%的人口 80%的利润是由20%的人创造出来的 80%的利润是由20%的人创造出来的 的利润是由 0% 0%的人创造出来的 80%的消费投诉是由20%的消费者作出的 80%的消费投诉是由20%的消费者作出的 80%的社会决策是20%的人作出的 80%的社会决策是20%的人作出的 80%的犯罪行为是由20%的犯罪分子所为 80%的犯罪行为是由20%的犯罪分子所为 80%的存款是由20%的储户的贡献 80%的存款是由20%的储户的贡献 ……
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幂律分布的成因：
生长性 偏好依附性
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熵
二、不确定性度量的基本量—— 二、不确定性度量的基本量—— 熵
熵的概念起源于物理学家克劳修斯1865年创造的英 熵的概念起源于物理学家克劳修斯1865年创造的英 文“entropy”，与energy相近，表述热力学第二定 文“entropy”，与energy相近，表述热力学第二定 律的态函数熵：在孤立系统中任何变化不会导致熵 律的态函数熵：在孤立系统中任何变化不会导致熵 的总值减少。 的总值减少 1923年物理学家普朗克到中国南京讲学，胡刚复教 1923年物理学家普朗克到中国南京讲学，胡刚复教 授将此翻译为“熵”，熵dS等于热量dQ与温度T 授将此翻译为“熵”，熵dS等于热量dQ与温度T之 商，与火有关，象征热，于是，在商字上加火字旁， 从此汉字库中多一新字。
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什么是熵？没有什么问题在科学史 的进程中曾经被更为频繁地讨论过。
10

熵
一个生命体，在不断地增加正熵， 直至死亡； 直至死亡 人活着，就是从环境里汲取负熵； 赖负熵为生。
远离平衡的开放系统
生命是远离平衡的开放系统，是自组 织过程的最高表现。既有候鸟的秋去春来、 心脏的节拍起搏等反映生物世界的规律性 行为；又有许多不确定性，有序和无序交 织在一起，构成了一环套一环的不可逆的 生命过程。
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熵的泛化
熵是不确定性的度量 熵有几十种定义
一分为二：香农熵
自然界同一类问题，往往表现为两个状态或两 个极端，如生与死、男与女、美与丑等 可以用0 可以用0和1表示事物的两种状态 用香农熵1个比特表示{0，1}的不确定性: 用香农熵1个比特表示{0，1}的不确定性: log2(N) = log2(2) =1bit
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一分为三：出现中间状态
分类的不确定性
同一类问题表现的两个极端之间，如何过渡？两极 之间可以分为几个类别或阶梯？
生，不死不活，死 男，不男不女，女 男 不男不女 女 美，一般，丑 … … ...
出现中间态
要看在什么尺度上分类，无确定的说法，这是分类 的不确定性。 认知心理学告诉我们，在同一尺度上，类别数不宜 认知心理学告诉我们，在同一尺度上，类别数不宜 过多, 通常为：2/3/4/5/6/7。 过多, 通常为：2/3/4/5/6/7。 如果要进一步细分，就进入下一个尺度去分。
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一分为多
一分为二 一分为三 二分之中再二分，成为四分 二分之中再二分，成为四分 三分中间部分再三分，成为五分 三分中间部分再三分，成为五分 一分为二之中再三分，成为六分 一分为二之中再三分，成为六分 三分之中再三分，成为九分 三分之中再三分，成为九分 ……..
用自然数e表达自然熵
事件A在两极分化过程中间出现N种情况，一般N 事件A在两极分化过程中间出现N种情况，一般N趋 近于2 （约为6.58），A 近于2e（约为6.58），A的香农熵： g( ) g( H2 = log2(N) = log2(2e) = e ≈ 3 比特， 用自然数e=2.718284590…..表征两极分化的不确定 用自然数e=2.718284590…..表征两极分化的不确定 度：自然熵。
e=lim n->∞ (1+1/n)n or e=∑∞n=01/n!
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自然熵
定义一：事件有2 定义一：事件有2种可能的现象，其香农 熵用以2为底的对数Log (N)表示，单位 熵用以2为底的对数Log2(N)表示，单位 为1比特。 定义二：事件有e 定义二：事件有e种可能的现象，其自然 熵用以e为底的对数表示，单位为1 熵用以e为底的对数表示，单位为1个自 然比特（ Nb），相当于3个香农比特。 Nb），相当于3
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自然熵的应用
例如，人的性别的自然化分。香农熵是1 例如，人的性别的自然化分。香农熵是1 bit，男和女两个状态；自然熵是1 Nb，等 bit，男和女两个状态；自然熵是1 Nb，等 于e个香农熵 即e比特 占3 比特位 可 个香农熵，即e比特，占3 个香农熵，即 比特，占 比特位，可 即e 占3 以是8 以是8个状态。
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生物学看人性别的三要素
性别的纯生物学内容： 基因性别(genetic 基因性别(genetic sex) 生殖器性别(genital 生殖器性别(genital sex) 生育功能 人的性别化分的不确定度用自然熵表达是1 Nb， 人的性别化分的不确定度用自然熵表达是1 Nb， 近似为3 近似为3个比特位。
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生死如何划分？
“当死亡降临时，并不表示生命就此消逸， 还有极少数的细胞，常可寻找到不朽之道， 这当然就是那些可以结合起来创造出下 代 这当然就是那些可以结合起来创造出下一代 的精子和卵子。” 《Life Itself》by Boyce Rensberger Itself》 有些生命形式是不朽的，它们不曾面临 过死亡。例如，许多单细胞生物，通过分裂 逃避死亡。
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冷冻处理生命是死是活? 冷冻处理生命是死是活?
冷冻细胞不吃、不喝、无代谢 冷冻细胞不吃 不喝 无代谢
生死之间
生 隐生 假死 死 复活 永生
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地理如何划分？
南北极之间有寒带（2 南北极之间有寒带（2）、热带、亚热 带、温带（2 带、温带（2） 水陆之间七大洲：亚洲、欧洲、非洲、 南美洲、北美洲、澳洲、南极洲
天文节气如何划分
北斗七星 中国农历24节气，每个季度6 中国农历24节气，每个季度6节： 春季：立春、雨水、惊蜇、春分、清明、谷雨 春季：立春、雨水、惊蜇、春分、清明、谷雨 夏季：立夏、小满、芒种、夏至、小暑、大暑 夏季：立夏、小满、芒种、夏至、小暑、大暑 秋季：立秋、处暑、白露、秋分、寒露、霜降 秋季：立秋、处暑、白露、秋分、寒露、霜降 冬季：立冬、小雪、大雪、冬至、小寒、大寒 冬季：立冬、小雪、大雪、冬至、小寒、大寒
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常见的划分
气象：晴、雨、风、雪、雹、雾、霜 气象：晴、雨、风、雪、雹、雾、霜 音符：1 音符：1、2、3、4、5、6、7 颜色：赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫 颜色：赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫 颜色 赤 橙 黄 绿 青 蓝 紫 情感：喜、怒、哀、乐、爱、惡、愁 情感：喜、怒、哀、乐、爱、惡、愁 文学：诗歌、散文、小说、 文学：诗歌、散文、小说、 戏剧、传记、 杂文、报告文学
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自然科学如何划分？
科学门类：数、理、化、天、地、生
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数的划分
数系 数 实数 复数 有理数 无理数 整数 分数 自然数、0 負整数 自然数、 自然数 0、負整数
认知心理学认为：在同一个尺度上分类 不宜太多，自然语言中七八为之乱
乱七八糟；七扭八歪；七零八落；七颠八倒； 横七竖八；七拼八凑；七嘴八舌；零七八碎； 七长八短；杂七杂八；夹七夹八； 七弯八拐；七上八下；七手八脚；七高八低； 七窍生烟；七情六欲；七死八活；六神无主； 七姑八姨；六亲不认；七推八阻；七折八扣； 七擒七纵；七荤八素；七碟八碗； 五颜六色；七彩人生；七青八黄；
基本运算：加、减、乘、除、乘方、开方、对数 基本运算：加、减、乘、除、乘方、开方、对数 代数数：一个实数或复数叫代数数，如果它是某 一个整系 数方程的根 超越数：任何不是代数数的实数
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人工智能研究50年
先后出现了3个主流学派：
三、不确定性人工智能的任务
符号主义方法--逻辑学派 符号主义方法 逻辑学派 联结主义方法--仿生学派 行为主义方法--控制论学派
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人工智能研究的杰出人物
20世纪40位图灵奖获得者中有6名人 工智能学者，可见人工智能学科影响之 深远。 1969年：马文·明斯基 1971年：约翰·麦卡锡 1975年：赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔 1994年：爱德华·费根鲍姆和劳伊·雷迪
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人工智能离不开认知科学
至少六位认知科学家获得诺贝尔奖： 1962年：Francis H.C.Crick in Physiology or Medicine, 1963年： Sir John Eccles in Physiology or Biochemistry , 1978年： Herbert A.Simon in Economics, 1981年： 罗杰斯佩尔 生理心理学家，对左右恼功能作了解释, 2000年： Kandel 研究海兔的学习记忆和电生理活动, 2002年： Daniel Kahneman in Economics,
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诺贝尔奖获得者的贡献
Francis H.C.Crick in Consciousness and Neuroscience Sir John Eccles in The Self and Its Brain Herbert A.Simon in Reasoning, Daniel Kahneman in Decision Making with Uncertainty,
人工智能的核心科学问题是 分类和聚类，是研究分类和 聚类的不确定性！
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课程的基本任务
讨论人类知识和智能中不确定性存在的客 观性、普遍性和积极意义，并围绕不确定性人 工智能的数学基础、特征、表示、模型、推理 机制、不确定性思维活动中的确定性等进行了 机制 不确定性思维活动中的确定性等进行了 研究，从用于定性定量转换的云模型、认知的 物理学方法，到数据挖掘、知识发现和智能控 制逐层展开，寻找不确定性知识和智能处理中 的规律性，最后对不确定性人工智能研究的发 展方向进行展望。
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不确定人工智能的知识点
云模型 正向云发生器和逆向云发生器 云计算（词计算、软计算） 云水印 （数据库水印、文本水印 和软件水印） 云进化计算
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不确定人工智能的知识点
云控制 数据场 发现状态空间 拓扑势 网络化数据挖掘
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《不确定性人工智能》课程贯 穿的基本思想：
认知的物理学方法
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所有人的物理学
物理学是研究自然界最普遍规律的科 学，也是最成熟的自然科学 物理学的方法是科学方法的典型代表。 物理学强调科学的认知过程，因此物 理学和认知科学是不可分割的。
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原子的物理模型
科学家们千方百计地去分裂物质，试图去 打开原子、原子核、质子和电子等，原子 模型成为揭示基本粒子组成的有力武器， 成为人类认识世界的第一个里程碑。 构思物质组成模型是一种普遍有效的科学 方法。
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物理学中的场
牛顿万有引力定律认为在多质点系中存在 两两相互作用的引力场和引力势能。 库伦定律认为电荷之间通过电场相互作用， 库伦定律认为电荷之间通过电场相互作用 用电场线和等势线可使电场分布形象化。 具有相等电势的点构成等势面。
物理学中的场
核物理认为，核子之间、核子与介子之间，通过 夸克间交换胶子实现强相互作用，是力程甚短的 核力。 按照普适费米理论，弱相互作用是一种点作用， 不涉及到任何场。后来人们发现这一观点有问题。 1984年诺贝尔奖被授予鲁比亚 1984年诺贝尔奖被授予鲁比亚 (Carlo Rubbia) 和范得米尔（Simon 和范得米尔（Simon Van der Meer)以表彰他们 Meer)以表彰他们 发现弱作用场量子的杰出贡献。
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物理学的大统一趋势
物理学家一直企图将强相互作用、电磁相 互作用、弱相互作用和引力相互作用进行 统一。爱因斯坦努力了，但没有取得成果。 后来，量子电动力学解释了电磁相互作用； 量子色动力学解释了强相互作用，又将弱 相互作用与电磁相互作用进行统一，即温 伯格伯格-萨拉姆电弱统一理论。但大统一理论 到现在还缺乏实验验证。
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认知物理学
借鉴原子模型，建立语言文字中概念的定 性定量转换模型； 借鉴物理场，研究人类主观世界的认知场； 用物理学的方法研究人的认知过程，研究 不确定性智能中的规律性，研究智能中的 无序和有序、竞争和协同。
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如同我们不能从最基础的硅芯片的活动来 推测计算机网络上电子邮件的行为一样，我们 不可能从分析单个离子、神经元、突触的性质 去理解人们欣赏落日美景的感受。因此，我们 怎么能够设想从分析单个器官、细胞、基因、 怎么能够设想从分析单个器官 细胞 基因 蛋白质分子的性质和神经传导就能够推断人脑 的认知和思维活动呢？系统论关于系统整体特 征不是由低层元素加和而成的原理对还原论提 出质疑，要研究复杂系统和网络科学。
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粒子物理学 m 10 10 m 在微观范围内，粒子物理学所研究的对象已经涉及 10 m
22 -15 -14
原子物理学 10-12m 19 到10-15厘米和10-22秒数量级的物理尺度，而在宇观范 10 m 宏观物理学 分子物理学 10 m 围内，宇宙学却把我们带到 0 围内，宇宙学却把我们带到1016年的数量级，即所谓 10 m
12 -6
天体物理学
10 m
-9
“宇宙的年龄”。智能和自然的联系比以往任何时 候都更加紧密。生命科学和信息技术的新进展，将 使我们理解人的认知能力发生根本的变化。
10 m
4
10 经典物理学
-5
m
98
科学革命：新的自然观
经典科学描绘的是一幅静态的、可逆 的、确定性的自然图景，形成一种关于 “存在”的机械自然观。但是人们在自 存在 的机械自然观。但是人们在自 己生活的世界里看到的却是地质变迁、 生物进化、社会变革这样一幅动态的、 不可逆的、不确定的、千变万化的自然 图景，形成一种关于“演化”的自然观。
99 100
把人放回自然中去：人与自然的对话
人们对自然的看法，在经历了玻尔的原子模 型表述、爱因斯坦的统一场论等激动人心的普 遍图式之后，正向着多重性、暂时性和复杂性 发展的根本变化，我们所发现的都是演进的、 多样化和不稳定的。在所有层次上，无论在基 本粒子领域中，还是在生物学中，抑或在天体 物理学中（它研究膨胀的宇宙已经黑洞的形 成），情形都是如此。
101
共勉：
伟大艺术作品的美学鉴赏和伟大科学 的理解，都需要智能和智慧，都追求普 遍性、深刻性和富有意义，都追求真和 美。这正是不确定性人工智能研究的魅 力所在。领略哲学、物理学、数学、认 知心理学和人工智能的交汇所产生的奇 妙景观成为学习该课程的一种享受。
102
17

第一讲的知识点（8个）
不确定性的普遍性 泊松分布 幂率分布 热力学的熵 香农熵 自然熵 分类和聚类的不确定性 认知物理学思想
103 104
the Q & A time
18

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云计算概述课程大纲

云计算技术－培训课程方案 ——云计算培训之一：云计算概述 课程简介： 随着网络带宽的不断增长，通过网络访问非本地的计算服务（包括数据处理、存储和信息服务等）的条件越来越成熟，于是就有了今天我们称作“云计算”的技术。之所以称作“云”，是因为计算设施不在本地而在网络中，用户不需要关心它们所处的具体位置，于是我们就像以前画网络图那样，用“一朵云”来代替了。其实，云计算模式的形成由来已久（谷歌公司从诞生之初就采用了这种模式），但只有当宽带网普及到一定程度，且网格计算、虚拟化、SOA和容错技术等成熟到一定程度并融为一体，又有业界主要大公司的全力推动和吸引人的成功应用案例时，它才如同一颗新星闪亮登场。 — 李德毅院士指出云计算将会给信息产业带来巨大的影响，将使信息技术整体结构发生改变，今后更多的软件会逐步转移到云计算环境中，更多的用户也将受益于云计算服务。随着云计算的研究深入和应用发展，它将成未来主流应用模式。 由于云计算技术起源于企业界而非学术界，各种技术文献很难寻获，大多数书籍和报告会都还停留在概念阶段，目前还未见到对云计算技术进行全面、深入剖析的教科书式出版物和深度技术培训课程。我们理解相关IT从业人员渴望弄清云计算技术本质和细节的迫切心情，特策划了这个系列培训课程。 课程目标： 本课程旨在让大家弄清：云计算是什么云计算的产生背景和动力云计算系统架构主流云计算方案的技术原理是什么如何着手云计算技术研发什么是云数据管理技术云计算未来发展方向 & 课程知识点： 学员通过学习，将掌握和了解下列技能与知识点： 1.云计算概念与起源 2.云计算应用与发展现状 3.: 4.云计算的典型技术方案 5.云计算优势分析 6.云计算技术架构与关键技术 7.云计算产业及应用情况 8.电信运营商的云计算发展策略 9.) 10.Google云计算系统架构 11.IBM“蓝云”系统架构 12.Amazon云计算系统架构

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

4-云计算与大数据课时设计模板

云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。 云计算资源 云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。 （1）软性资源 云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。 云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。 表1-1 云计算前置内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项 如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。 在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。 四年制云计算课程： 表1-2 云计算相关内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划： 图1.1 四年制云计算学期设计 三年制云计算课程： 表1-3 云计算相关内容 对应学期课程开始计划：

图1.2 三年制云计算学期设计 大数据资源 大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。 （1）软性资源 软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到 的知识体系构成以及案例构成等内容。一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。 大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络 工程以及软件设计专业不同的需求。直接按照粗粒度的岗位进行划分，

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：

1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。

云计算概述知识讲解

管理科学前沿——云计算 1.云计算概念和分类 1.1云计算概念 云计算的概念仍未得到一致认可。一种说法是：云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 通俗的理解是，“云”是存储于互联网服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为用户提供需要的资源并将结果返回到本地计算机；即，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，用户（企业或个人）数据的运行将更与互联网相似。这使得用户能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理由云计算提供商提供的集群来完成。在云计算环境下，由于用户直接面对的不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务，因此使用观念会发生彻底变化：从“购买产品”转变到“购买服务”。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需支付相应费用，即可得到所需服务。 1.2云计算分类 (一)云计算可以按照多种维护方式分类。 常见的分类维度包括：按照运营和使用者来分类计算服务的运营和使用对象的不同，云计算可以分为公有云、私有云和混合云。 公有云是指企业使用其他单位运营的云计算服务；私有云是企业自己运营并

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

云计算与大数据学习报告

“大数据与云计算”学习报告 题目：谈谈对“大数据与云计算”技术的理解，及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响. 首先我想简单谈谈何为云计算，何为大数据。云计算，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，其侧重的是计算，而大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据，大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。 其次说说云计算与大数据的关系.可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，而云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力，大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。 最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势，对电信运营商而言，在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情

况下，大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

云计算的安全技术综述(改)教学内容

云计算的安全技术综 述(改)

云计算的安全技术综述 ** 摘要：云计算是一类新兴的计算方式，也是一种按使用量付费的全新交付模式，因其使快速 有效处理海量的数据变为可能，从而引起社会各界的广泛关注。本文首先论述了云计算的兴起渊源，分析了算法的优越性，并介绍了该技术带来的安全问题及其相应的技术，最后介绍了相关应有及未来的发展方向。 关键词：云计算；云计算安全；安全技术及应用 Keyword:Cloud Computing,Cloud Computing Security,Security Technology and application 0 引言 云是一种并行和分布式系统组成的一组相互关联和虚拟化的计算机，它基于服务层协议动态配置，作为一个或多个统一的计算资源，基于服务商和消费者之间通过谈判建立[9]。而所谓的云计算，是通过基Internet的计算方式，把共享的软硬件资源、信息按需供给计算机和其他设备，是一种按使用量付费的全新交付模式。 随着社会信息化与网络技术的快速发展，各种数据呈现出一种爆发式的增长，正是因为云计算的存在，使快速有效处理海量的数据变成可能。而云计算多用户、虚拟化、可扩展的特性使传统信息安全技术无法完全适用于云计算平台。因此，云计算的存在又带来了一个新的安全问题，它成为制约云计算发展的一大重要因素。本文首先阐述了云计算的理论依据，然后再对其带来的安全问题、关键技术及其应用进行讨论。 1云计算的理论依据 云计算的概念是由2006年Google提出的，它可认为是分布计算、并行计算、网格计算等多种计算模式混合的进一步演化[17]。 1.1云计算的服务模型 现如今，云计算主要提供以下三个层次的服务：IaaS、SaaS和 PaaS。 基础设施级服务（IaaS）是通过Internet向用户提供计算机、存储空间、网络连接、防火墙等等的基本的计算机资源，然后用户可以在此基础上随心所欲的部署和运行各种软件，其中包括OS和应用程序，通过网络，消费者可以从完善的计算机基础设施获得服务。 软件级服务（SaaS）是一种通过Internet提供软件的模式，用户可以直接向供应商租用基于Web的软件，用来管理企业的运营却不需要购买，但是，云用户没有管理软件运行的基础设施、平台的权限，只能做一些非常有限的应用程序的设置。 平台级服务（PaaS）是将软件研发平台作为一种服务以SaaS的模式交付给用户，因此，PaaS实际上也是SaaS应用的一种，但它主要面向的是进行开发的工作人员，并为其提供在互联网上的自主研发、检测、在线部署应用。 1.2云计算的成功优势

大数据处理与云计算教学大纲

大数据处理与云计算教学大纲 (总4页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分： 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具

4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解 Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用 4、了解 Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介

云计算技术综述

云计算技术综述 摘要： 云计算是“以互联网为载体，利用虚拟化等手段整合大规模分布式可配置的计算资源。使其以服务的方式提供给用户，满足用户按需使用的计算模式”，然后从计算模式、科学研究、社会发展等多个维度阐明了云计算作为现代计算技术发展的必然产物所具备的发展意义，总结了国内外产业界、学术界、政府机构等在云计算方面的最新研究进展，深入分析了云计算研究过程中的重点和难点，最后指出了云计算未来的发展趋势。 关键词：云计算；虚拟化；海量数据处理 引言 所谓云计算，简单地说就是以虚拟化技术为基础，以网络为载体，以用户为主体为其提供基础架构"平台"软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算"存储"数据"应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算服务模式虚拟化为云计算实现提供了很好技术支撑，而云计算可以看作是虚拟化技术应用的成果。在过去的几年里，已经出现了众多云计算研究开发小组，如谷歌、微软、亚马逊、华为、百度、阿里巴巴、中国电信等知名IT企业纷纷推出云计算解决方案，同时，国内外学术界也纷纷就云计算及其关键技术相关理论进行了深层次的研究。本文力图在对各种云计算定义综合分析的基础上，提出1个相对系统和综合的参考性定义，挖掘云计算的技术本质和发展意义，总结国内外最新研究进展，剖析研究过程中的重点和难点，指出未来的发展趋势。 1、云计算的内涵和本质 目前关于云计算的定义已有上百种而维基百科对云计算的定义也在不断更新，前后版本的差别非常大。 据2011年给出的最新定义：云计算是一种能够将动态易扩展的虚拟化资源软件和数据通过互联网提供给用户的计算方式，如同电网用电一样，用户不需要知道云内部的细节，也不必具有管理那些支持云计算的基础设施。 伯克利云计算白皮书的定义：云计算包括互联网上各种服务形式的应用以及数据中心中提供这些服务的软硬件设施。应用服务即Saas,而数据中心的软硬件设施即所谓的云。通过量入为出的方式提供给公众的云称为公共云，而不对公众开放的组织内部数据中心的云称为私有云。 美国标准化技术机构NIST定义云计算是一种资源利用模式，它能以方便、友好、按需

云计算与大数据处理技术知识讲解

云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？

4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境

云计算发展现状分析

1.云计算概述 云计算是2007年底正式提出的一个新的概念，至今为止，几乎所有的IT行业巨头都将云计算作为未来发展的主要战略之一，相关商业媒体也将云计算视为计算机未来发展的主要趋势，其商业前景和应用需求已勿庸置疑。 云计算是一种全新的商业模式，其核心部分依然是云后端的数据中心，它使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器，它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。企业和个人用户通过高速互联网得到计算能力，从而避免了大量的硬件投资。 云计算的基本原理是，通过将计算分布在大量的分布式计算机上，使企业数据中心的运行更加类似于使用互联网。从而使企业能够将随时资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。 2.云计算发展国内外现状 IBM于2007年8月高调推出“蓝云(Blue Cloud)一计划。IBM的Willy Chiu 透露，“云计算将是IBM接下来的一个重点业务。"这也是IBM扩张自身领地的绝佳机会，IBM具有发展云计算业务的一切有利因素：应用服务

器、存储、管理软件、中间件等等，IBM抓住了这样一个良好的机会，提出了“蓝云”计划。2008年8月，IBM斥资3．6亿美元在美国北卡罗来纳州开始建立云计算数据中心，并将该数据中心称为史上最复杂的数据中心，投入了大量人力物力。IBM还在东京建立了一所新的研究机构，建立帮助用户使用云计算基础设施。该数据中心占地6万平方英尺，预计将于2009年下半年投入运营。IBM表示：“使用该数据中心的用户能够获得空前的互联网计算能力，并获得业内领先的环保优势和成本”。IBM 在东京的专家将为大企业、大学和政府提供云计算咨询，帮助他们利用云计算设施，设计云计算应用，以及向他们的用户提供基于云计算的服务。在2009年的计划中，IBM计划于推出数种云计算服务产品。 Google于2007年10月在全球宣布了云计划，同时与IBM合作，把全球很多大学纳入搿云计算”计划当中。当月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及马里兰大学等，推广云计算的计划。希望从而降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支援(包括数百台个人计算机及Blade Center与System X服务器，以及Linux、Xen、Hadoop等开源平台)。而这些学校的学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划"．与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。 2009年4月，Google App Engine(GAE)的最新升级已经开始支持Java，并且添加了一系列专门瞄准企业业务的新功能：此后，Google还发布了一款Eclipse插件，可以对Google App Engine的Java开发提供强力支持，由

本科《云计算与大数据》课程教学大纲

《云计算与大数据》课程教学大纲 开课单位：计算机科学与技术教研室 课程类别：专业基础课 总学时：48 讲授学时： 40 实验学时：8 学分：2.5 开课学期：第五学期先修课程：操作系统、数据库原理、面向 对象程序设计教学方式：理论讲授加实验考核方式：考试 使用教材及主要参考书： 建议使用教材：陶皖主编，《云计算与大数据》西安电子科技大学出版社 2017.1 推荐参考资料：（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出 版社，2015.8 （2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版 社，2014.5 （3）《云计算与大数据技术》王鹏等编著.人民 邮电出版社. 2014.5月 一、课程的性质和任务 云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革, 已经成为IT 行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。 二、教学基本要求 本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并

实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和动手能力。通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 三、学时分配 四、教学内容及要求

云计算与大数据概论 教学大纲

计算机科学与技术专业 《云计算与大数据概论》教学大纲 一、课程基本信息 课程中文名称：云计算与大数据概论 课程代码： 学分与学时：4学分，64学时（其中，理论学时58，实验学时6） 课程性质：必修课程 授课对象：计算机科学与技术专业 二、课程教学目标与任务 本课程是理论性和应用性均较强的课程，通过本课程的学习，了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构，了解当前主流的云计算平台，了解大数据开发技术，掌握Hadoop平台的应用方式，理解MapReduce、PIG和Hbase，了解云计算与大数据安全的标准和规范。 三、学时安排 四、课程教学内容与基本要求 第1章云计算与大数据概述 教学目的：通过本章学习，掌握云计算和大数据的概念，了解云计算和大数据技术的发展现状，掌握云计算和大数据的特点与优势，了解云计算分类方式，了解当前主流的云计算与大数据供应商。

基本要求：掌握云计算和大数据的概念，掌握云计算和大数据的特点与优势 重点与难点：云计算和大数据的特点与优势 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1.云计算和大数据的概念。 2.云计算与大数据技术发展现状。 3.云计算和大数据的特点与优势。 4.云计算的分类。 5.主流云计算和大数据供应商。 6.云计算与大数据的联系 第2章云计算技术 教学目的：通过本章学习，掌握虚拟化技术的原理和实现方式，包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化，了解分布式计算的原理与应用。掌握IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 基本要求：掌握虚拟化技术的原理与实现方式，掌握三种云计算服务方式。 重点与难点：虚拟化技术、分布式计算技术 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1、虚拟化技术原理与实现方式。 2、分布式计算的原理。 3、IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 第3章云计算平台 教学目的：通过本章学习，了解当前主流的云计算平台服务商，掌握Google、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度和腾讯所提供的云计算服务的原理和内容。 基本要求：了解当前主流的云计算平台服务商及其所提供的云计算服务。 重点与难点：Google云计算体系，亚马逊云计算架构 教学方法：讲授、学生收集资料、实验。 主要教学内容： 1、主流云计算平台服务商。 2、Google云计算体系，GFS文件系统、Google App Engine。 3、亚马逊平台存储结构、弹性云EC2、AWS等。 4、微软的Microsoft Azure。 5、阿里云服务平台。

云计算与大数据习题之选择题知识讲解

云计算与大数据习题 之选择题

云计算与大数据习题之选择题 1、云计算是对（）技术的发展与运用。 A、并行计算 B、网格计算 C、分布式计算 D、三个选项都是 2、一般认为，我国的云计算产业链主要分为4个层面，其中包含底层元器件和云基础设施的是（）。 A、基础设施层 B、平台与软件层 C、运行支撑层 D、应用服务层 3、Amazon公司通过（）计算云，可以让客户通过Web Service方式租用计算机来运行自己的应用程序。 A、S3 B、HDFS C、EC2 D、GFS 4、从研究现状上看，下列不属于云计算特点的是（）。 A、超大规模 B、虚拟化 C、私有化 D、高可靠性 5、从服务方式角度可以把云计算分为（）3类。 A、私有云 B、金融云 C、混合云 D、政务云 E、公有云 F、桌面云 6、将平台作为服务的云计算服务类型是（） A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、三个选项都不是 7、DaaS是指（）。 A、软件即服务 B、数据即服务 C、安全即服务 D、桌面即服务 8、下列描述中属于SaaS优点的是（）。 A、在技术方面，减少企业IT技术人员配备，满足企业对最新技术的应用需求 B、在投资方面，可以缓解企业资金不足的压力，企业不用考虑成本折旧问题 C、在维护和管理方面，减少维护和管理人员，提升维护和管理效率

D、在架构方面，仍然保持封装式的系统架构 9、云计算的部署模式不包括（）。 A、公有云 B、私有云 C、混合云 D、政务云 10、下列属于SaaS服务的功能需求的是（）。 A、支持公开协议 B、支持随时随地访问 C、提供完善的安全保障 D、支持多用户机制 11、下列属于国内公司提供的PaaS平台的有（）。 A、Amazon AWS B、腾讯Qcloud C、阿里ACE D、新浪SAE 12、Google App Engine属于（）类型的产品。 A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、DaaS 13、下列关于云存储的优势描述不正确的是（）。 A、云存储按实际所需空间租赁使用，按需付费，有效降低企业实际购置设备的成本 B、云存储无需增加额外的硬件设施或配备专人负责维护，减少管理难度 C、云存储将常见的数据复制、备份、服务器扩容等工作交由云提供商执行，从而将精力集中于自己的核心业务 D、云存储可以随时对空间进行增减，增加存储空间的灵活可控性 14、分布式存储主要解决（）问题。 A、数据分布问题 B、数据一致性 C、负载均衡问题 D、容错问题 E、事务与并发控制问题 F、易用性 G、压缩/解压缩问题

云计算技术与应用综述

云计算技术与应用综述 摘要：近年来，人们对云计算的关注度越来越高。某种意义上讲，云计算不仅是在技术层面的创新，还是在服务模式上的创新，它使得IT服务更加便捷、易取。本文在对云计算技术做出论述的基础上，就云计算技术的应用进行了探析。 关键词：云计算技术；特点；应用 云计算是继个人计算机、互联网变革之后IT领域的另一个重大变革，是我国现代经济产业中的重要组成部分。随着云计算技术的发展，云计算逐渐渗透到了人们生活、工作中的各个角落，满足了人们日益变化的需求。云计算技术所独有的特性改变了IT的传统使用模式，标志着未来信息化更节约、灵活、可控的发展方向，其应用价值不言而喻。 1 云计算技术概述 云计算技术涉及的技术门类非常丰富，有关于通信、存储、计算方面的，也有关于资源管理、计费等方面，因此被人们广泛应用于生活、工作中。作者分别就云计算技术的特点和包含的关键技术作出了概述，以为人们更好的了解云计算技术提供参考。 （一）云计算技术的特点

云是对互联网的一种形象比喻。目前，业界尚未对云计算作出准确的定义。但是从技术的本质分析来看，云计算代表了信息技术发展的先进理念，未来具有非常广阔的发展前景。作者综合各家对云计算概念的论述，提出了以下关于云计算的参考性定义：云计算是基于互联网络，通过虚拟化等技术手段实现了计算机软硬件资源和信息的整合、共享，从而满足租户使用需求的新型计算方式。因而，云计算技术显示出了虚拟化、高可靠性、通用性以及按需服务等优势特点。云计算技术解除了人们应用服务在地域、终端上的限制，并利用数据多副本容错以及计算节点同构可互换等手段，使得服务更具可靠性。除此之外，"云"储存了海量的资源，其支撑下的运行应用并不具备唯一性，因此，租户可以根据自身的需求进行购买，还可根据流量变化进行计费。云计算技术的使用，丰富了人们的信息化生活，满足了人们的个性化需求，为人们提供了更加便捷、多样的服务式体验。 （二）云计算的关键技术 随着云计算的发展，其关联到的关键技术日渐丰富起来。从云计算按需服务的特性剖析来看，云计算涉及到的关键技术主要有虚拟化技术、海量数据处理技术以及分布式储存技术。其中，虚拟化技术的核心是以透明的方式提供抽象的底层资源，使得底层资源不再受地域、物理配置等方面的限制，是现代云计算技术研究的重点。虚拟化技术实现了数