2013年互联网格局的十大趋势

用 ABAP ADK 写一个可控的自建表归档程序:从选择屏幕到 ARCHIVE_SAVE_OBJECT 的完整链路 文章摘要: 本文介绍了SAP系统中数据归档的核心概念与实践方法。归档旨在将不常访问但需保留的数据从在线数据库移出,以减轻系统负载,同时满足合规要求。文章重点阐述了: 归档与备份、重组的本质区别 SAP归档框架的核心组件:归档对象(AOBJ)、归档管理界面(SARA)和ADK开发工具包 通过YAPTMAIN表示例,展示了完整的归档流程: 使用选择屏幕控制归档范围 管理归档会话 写入归档记录 生成统计报表 强调了归档程序设计中需要考虑的运维、审计和性能因素 该方案可有效解决自建日志表"悄悄长胖&quo 阅读详情

引爆2013年互联网格局的十大趋势


每次互联网新的爆发点出现时,成功的原因都会被一遍一遍反复分析,其目的也不外乎试图从中借鉴一些成功的经验。在即将过去的2012年,有一些模式或概念曾被反复提及和探讨,它们或许不是目前盈利模式最清晰的,但却很可能是引爆下一场互联网格局变动不可忽略的趋势。

二维码

有人说2012年是二维码的营销元年,从市场的普及度来讲,这种论断并不为过。据调查,目前,二维码技术无论是在个人还是企业亦或是行业中都有广泛 的应用,例如被行业内广泛应用的防伪技术,如火车票、药品、证照等;而企业也已将二维码技术作为衔接与消费者互动的重要渠道之一。记得在前不久一号店推出 的“无限一号店”虚拟体验店,也曾为电商注入了一丝新的活力。

据了解,最早将二维码技术推广开来并开始商业应用的国家是日本和韩国(大概2002年~2003年左右)。我国率先推出二维码业务的公司是2006 年的中国移动,但真正将二维码技术推向高潮的还是腾讯、百度、阿里巴巴、新浪及三大运营商等巨头的加入,有人推断2015年二维码的市场规模将达到1千亿 规模。

虽然二维码算不上新技术,但它可以将人、移动设备、地理位置信息、线上和线下,天然地结合到一起,这在智能手机极度发达的今年,无疑为二维码的推广创造了天然的机会。难怪马化腾喊出了“二维码将是未来移动互联网的主要入口”的口号。

HTML5

随着移动互联网的迅猛发展及HTML5技术的日臻完善,越来越多的开发者开始兼容这项新技术。数据显示,2011年,采用HTML5开发应用的比例 仅为23%,今年已经上升到了78%,移动设备使用支持HTML5浏览器的数量也从2010年的1.09亿飙升到今年的21亿。

作为下一代Web技术的代表,HTML5概念在近些年尤其火热。HTML5已成为2012年各大互联网活动的标配话题。HTML5技术之所以备受追 捧,与它的后天优势不无关系。据了解,HTML5收到垂青的最直接的原因就是其跨平台性,除此之外,它不仅仅可以用于表示Web内容,还可能将Web带入 一个广阔的生态平台。

很多业内人士认为HTML5特点是具有革命性的,特别是其丰富的标签体系,类似于内置了很多快捷键,将取代那些完成比较简单任务的插件,可以降低应用开发的技术门槛。

Facebook、Google、亚马逊作为互联网巨头的前期代表,已经率先将HTML5技术应用于各自产品之中,在技术的迅速变革下,乔布斯的预言有望实现,HTML5将可能成下一代移动互联网的杀手锏。

大数据

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段,但其巨大的商业价值已经显现出来了。最近,最能证明大数据价值的莫过于美国总统奥巴马的连任了,一个为奥巴马竞选精心打造数据挖掘团队让奥巴马完胜罗姆尼,最终笑到了最后。

那么对于日渐火爆的大数据市场,究竟能挖掘出哪些巨大的商业价值呢?据IDC和麦肯锡的大数据研究结果报告称,目前大数据主要在四个方面挖掘巨大商 业价值:对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在个相关部门 的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。

据统计,目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右,而到2017年,此数据预计会上涨到530亿美元。数据大爆炸下,怎样挖掘这些数据,也面临着技术与商业的双重挑战。

物联网

物联网产业是当今世界经济和科技发展的战略制高点之一,它被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。作为新一代信息技术应用的重要方向,正处于快速发展阶段。

如此广阔的市场,最主要的用户群体是政府将。一方面物联网被应用到公共安全、城市运行管理、公共交通等领域,而政府则是这些公共管理与服务市场的最 大消费者,因此政府部门的直接采购将成为物联网产业的最终消费主体。另一方面,政府将通过政策促进企业在电力、农业、医疗、环境方面的智能化需求,从而带 动企业在物联网产业方面的消费投入,间接地促进物联网产业的发展。

据了解,2011年,全国物联网产业规模超过了2500亿元,预计2015年将超过5000亿元。

移动支付

智能手机的快速普及催生了移动支付这个巨大行业的发展。Square、GoolgeWallet、ApplePassbook等互联网巨头纷纷争夺 这块诱人的蛋糕,就连京东商城刘强东也经不住诱惑,在前不久刚刚收购了第三方支付公司——网银在线,这已表示京东商城正式涉足支付领域。

据Gartner咨询估计,2012年全球移动支付总额将超过1715亿美元,移动支付用户超过2亿,从2011年到2016年移动支付将取得平均每年43%的增长速率。到2016年,移动支付将形成一个价值高达6170亿美元的巨大市场,用户规模也将暴增至近4.5亿。

作为一个拥有9.21亿手机用户、3.2亿手机上网用户的互联网大国,未来移动支付的市场需求将不可估量。也许在不久的将来,当人们走进商店购物时,只需掏出手机或提供姓名即可完成支付,摆脱钱包或许将不再是梦。

O2O

移动互联网的快速发展让线上和线下的连接从来没有像今天这样紧密。“本地”已经成为互联网、尤其是移动互联网最重要的下一站,同时O2O也已经成为互联网巨头和创业公司都虎视眈眈的一个新的市场。

以本地化服务为代表的O2O公司包括大众点评、团购、百度有啊、网易惠惠等公司;除此之外,在线旅游领域的O2O市场同样如火如荼,携程、去哪儿、航班管家、酒店达人、等移动O2O产品在近一年时间内也迅速蹿红。

有统计显示,2012年,国内O2O市场规模将达到887.9亿元,较上年增长57.91%。经纬创投合伙人万浩基曾这样评价这个市场:在O2O庞大的市场规模下,即便你只占有1%的市场份额,甚至是千分之一,都可能成为一家上市公司。

云计算

云计算、云存储、云笔记….不知不觉中,“云”服务已成为2012年互联网最抢眼的字眼之一。不仅各大IT巨头在此布局,很多新创公司也将其作为自己的机会,纷纷进入云计算领域。在业界看来,云计算有望成为继大型计算机、个人计算机、互联网之后的第四次IT产业革命。

根据Gartner的数据,预计到2016年,1/3的全球数字内容将储存在云上;而根据Forrester,到2020年,云计算市场总值将达到2410亿美元。

对于云计算未来的发展趋势,有专家表示,私有云并不会消失,还会有继续发展壮大的趋势;而混合云会继续保持现有优势,发展壮大;平台即服务将赢得开发人员的青睐;服务故障将提高公众对服务质量差异的认识。

云计算时代已来临,你准备好了吗?

移动互联网

随着平板电脑和智能手机的迅速普及,人们的行为习惯正在悄然的发生变化,越来越多的人开始逐步从传统的PC端转移到了移动互联网,这是大势所趋,也是历史必然。

研究机构预计,2012年,移动互联网市场规模将在今年的基础上实现150%的增长。无论从增速还是总额来看,移动互联网都是未来几年内最具投资价值的领域。可以预见,2012既是移动互联网蓬勃发展的一年,又是大浪淘沙的一年。

这一年,Facebook以10亿美元收购Instagram、Zynga花费1.8亿美元收购Omgpop、微信的用户量已超过2亿、陌陌也因为被冠以“约炮神器”而迅速走红…..这些一串串鼓舞人心的数字,让越来越多的开发者闻到了钱的味道。

智能手机的快速普及为移动互联网的发展奠定了良好的基础。截止2012年初,全球手机用户数量达到60亿,全球有超过1.2亿的互联网用户。

移动互联网虽然带给了人们很多的机会,但是所需面对的问题也不少,同质化复制、市场推广费用陡增、盈利模式不清晰等都是目前困扰着会联网发展的头等问题,至于未来移动互联网的发展,我想套用一句话:前途是光明的,道路是曲折的。

电子商务

“电商”这个字眼有点老生常谈,但又不能不谈。十年前,电子商务在中国的零售领域还不足挂齿。十年后的今天,如火如荼的电子商务已经开始对传统零售产生威胁和冲击。去年全国电子商务交易额达到6万亿元,占GDP的比例也达到了13%。

由马云带领的阿里和淘宝的成功,让很多人看到了电子商务里面的机会,尤其是近几年电商网站如雨后春笋般涌现出来,模式也遍布B2C、B2B、C2C 等新型模式。除了此类电商,还有更多的传统渠道的线下店也纷纷布局线上业务,如苏宁易购、国美等,就连央视网也按耐不住寂寞,也加入了电商的队伍,于10 月29日上线了“央视网商城”B2C电商平台。王府井百货也将于年底携新域名进军电商行业。

在中国电商飞速狂奔的短短几年里,这个行业造就了其他行业需要十几年甚至的几十年的才能创造的财富和价值,这或许也是吸引众多人加入这个行列的重要 原因吧。眼看“光棍节”即将到来,双十一原本是天猫自己的节日,但现在京东、国美、苏宁、当当等均参与其中,一场电商狂欢大幕即将拉开。

互联网手机

2012年互联网的恶战有很多,大佬们纷纷做手机抢夺移动互联网入口不得不说。雷军的小米手机的成功,让很多互联网大佬看到了其中的商机。一时间,奇虎360、百度、网易、盛大、阿里巴巴等互联网巨头纷纷高调圈地互联网手机市场。

互联网企业纷纷做手机的本意并非单纯想卖手机那么简单,而是为了各自的移动互联网应用可以名正言顺的嵌入到手机当中,意图在源头上占领移动互联网入口。拼配置、拼价格、拼营销,加入手机战团的大佬们都很忙。

经过市场的一番鏖战,胜负之分虽未分出,但这件事也在一定程度上反映了互联网大佬们对未来移动互联网市场布局的前瞻性。


来源:http://blog.youkuaiyun.com/penguu8/article/details/8192974

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2025年信息安全领域的十大趋势:你需要关注什么

网络安全产业就像一个江湖,各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实(懂加密、会防护、能挖洞、擅工程)的众多名门正派,我国的人才更多的属于旁门左道(很多白帽子可能会不服气),因此在未来的人才培养和建设上,需要调整结构,鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”,才能解人才之渴,真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

kjuhfkicf154的博客 1419

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

2025年信息安全领域的十大趋势:你需要关注什么_2025年网络安全关注方向

定期开展信息安全审计工作,对组织内部的信息系统、网络设备、数据存储等进行全面检查,发现潜在的安全隐患并及时整改,同时建立信息安全事件的应急响应机制,制定详细的应急预案,确保在发生安全事件时能够快速响应、妥善处理,减少损失。供应链安全至关重要,医疗行业的供应链涉及众多药品、医疗器械等供应商,一旦某个环节遭受网络攻击,如药品供应信息被篡改、医疗器械存在安全漏洞等,将直接影响医疗服务的正常开展,所以需要严格评估供应商网络安全状况,建立全面的供应链可视性和安全保障体系。

logic1001的博客 1128

2025年信息安全领域的十大趋势:你需要关注什么?从零基础到精通,收藏这篇就够了!

随着科技的飞速发展,2025 年信息安全领域将呈现出备受瞩目的十大趋势,这些趋势势必会对整体的信息安全格局产生重大且深远的影响,值得我们高度关注。首先是代理 AI 的兴起,它作为一个旨在独立做出决策并采取行动实现特定目标的软件,融合了各种 AI 技术与记忆、规划、感知环境、使用工具和遵循安全准则等功能,能自主执行任务以达到目标,在提升生产力等方面有着巨大潜力。AI 治理平台也将成为一大趋势,通过确保以负责任、合乎道德的方式使用 AI 系统,帮助管理和控制 AI 系统,使 IT 领导者能够保障 AI 的可靠、

Libra1313的博客 1892

21世纪20年代改变世界的十大趋势

来源:美国银行美国银行发布了新报告“21世纪20年代改变世界的十大趋势”。全球化高峰:世界范围内劳力、货物和资本自由流动将终结。在这种趋势下,赢家是本地市场和实物资产,而输家则是全球市场...

人工智能学家 1583

中国移动互联网2018年度报告:八大关键词总结与十大趋势

中国移动互联网2018年度报告:八大关键词总结与十大趋势 2019年1月22日,中国商业智能服务商QuestMobile发布《中国移动互联网2018年度大报告》。在这份报告中,QuestMobile 将2018年中国移动互联网的八大关键词总结为:上市、增长、下沉、裂变、新人类、边界、监管和粉丝经济。 2018年,中国移动互联网迎来第四次上市潮;城市下沉凸显三四线以下城市的潜力,以拼多多、趣头条...

周红伟讲AI 1000

腾讯云启研究院:2019年产业互联网十大趋势

刚过去的2018年,是步履维艰的一年,也是承上启下的一年。 这一年,人口红利消失殆尽,互联网企业集体进入寒冬,巨头纷纷调转航向,入局产业互联网。 这一年,更多的行业开始瘦身变革,由之前的劳动密集型改为技术驱动型,创新越来越成为一个企业做大做强的标志。 这一年,物美价廉不再是人们shopping的唯一标准,品质和体验开始成为C端市场不倒的新...

199it 1473
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SpeedyCoder
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