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行政能力测试+专业知识 2个小时考试时间，没有英语其中行测主要是公的那本书，基本都是原题。专业知识分几大块，你是法律专业的话会有法律专业的题目的，比较基础，平时知识夯实是没问题的。我是湖北的，12月底刚考过，给你点参考，我2面过了，希望你也成功，LUCKY~!
边缘计算是什么
2019年8月15日消息，知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。以下是文章主要内容：有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务Amazon Web Services（AWS）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。一个充满变化的计算领域在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（IoT）设备铺平道路的。云计算 赋能 互联世界从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络（俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。例如，你可以选择使用苹果的iCloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据，方法是登录你的账户连接到云。你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。这只是众多云计算用例之一。另一个例子是通过Web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。据私有云管理公司RightScale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊AWS和微软Azure分列第一和第二。图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。向边缘计算的转变在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。由此，边缘计算应运而生。根据CB Insights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。图示：云计算、雾计算与边缘计算因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。边缘计算 的优势虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。2016年，Salesforce网站的北美14站点（又名NA14）宕机超过24个小时。客户用户数据，从号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。此后，Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定地区，还是油田等通常的偏远地区。边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。边缘计算发展现状今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。去年，亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。微软发布了它的Azure IoT Edge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。它们分别是硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge。谷歌表示，“Cloud IoT Edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括Scale Computing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了Jetson TX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是Jetson TX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAP SE和AT&T。例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的Foghorn公司。戴尔还参与了物联网边缘平台IOTech的种子轮融资。上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了OpenFog联盟。该组织的目标是标准化这项技术的应用。边缘计算在各行各业的应用随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文 · 斯科特（Kevin Scott）从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。交通运输边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC）宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。”——AECC兼总裁村田兼一（Kenichi Murata）该联盟的成员包括DENSO Corporation、丰田汽车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier）的C系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的飞行中，飞机产生了多达844 TB的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。医疗保健如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或网络故障不会影响业务运转。即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。制造业智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。农业和智能农场边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和网络连接方面的问题。现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。能源和电网控制边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。其他行业领域的应用其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。总结从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。原文链接：
为什么没有类似于windows的操作系统
文/小伊评科技首先要更正一下，我们国家其实有类似于Windows的桌面操作系统的，并不是没有，譬如此前曾经在华为系列电脑上搭载的Deep（深度）操作系统，就是一个基于Linux内核打造的PC桌面操作系统，可以完美的适配AMD64位的处理器，在华为在被微软短暂断供的那一段时间其笔记本上预装的操作系统其实就是该系统。而且深度系统的生态建设已经颇具规模了，常见的，，迅雷，WPS等等软件全部具备，已经基本上可以覆盖普通办公人员或者事业单位办公人员的用机需求了，这也是目前国内发展势头最为良好的桌面操作系统。但是（好了，但是又来了）相比于Windows这种可怕的装机量以及非常成熟的应用体系来说，深度系统依旧只是一个玩具罢了，除非我们和灯塔国真的撕破脸，微软被全面禁止，否则的话，深度系统永远没有出头之路。别喷，这就是事实，苹果的Mac OS这么多年了不依旧被Windows踩在脚下摩擦么。那么有人会问了，为什么我们国家没有一个像样的能和Windwos抗衡的操作系统呢？这就是一个历史问题了。Windows操作系统诞生于上世纪的80年代，创始人就是大名鼎鼎的比尔盖茨，而Windows之所以能够成为当下具备垄断态势的操作系统和一个公司是分不开的，那就是——IBM。当时的IBM是世界上最大的计算机制造商，而且IBM的架构最终成为PC电脑的标准架构（三流公司卖产品，二流公司卖服务，一流公司玩标准），而比尔盖斯的Windows操作系统的前身MS-DOS系统成功的成为IBM所生产电脑的操作系统，你问为什么初出茅庐的MS-DOS能够被IBM青睐，这你就要看看比尔盖斯是谁了。比尔盖斯的母亲名叫玛丽·麦克斯韦尔·盖茨，是当时美国全国联合劝募协会（United Way of America）执行理事会的首名女性。值得注意的是，她在任全国联合劝募协会执行理事会期间与IBM的首席执行官约翰埃克斯（John Fellows Akers）共事。也正是在比尔盖茨母亲的大力举荐下，比尔盖斯设计的MS-DOS操作系统最终成为IBM公司所生产电脑的操作系统，并且随着IBM电脑的兴起而广为流传，最终成为了一个家喻户晓的桌面操作系统。而当时的，日后PC电脑的霸主联想才刚刚在一所传达室的小平房里创立，没错就是下面这间房子里面。在这种环境下，就算能够诞生出一个媲美比尔盖斯的天才也不可能有滋养他的土壤。联想在1984年创办时的办公室此后，随着Windows系统的不断发展，其各项功能和生态建设也在变得 越来越完善和丰富，在这种情况下留给国产操作系统的空间越来越少，而且微软放纵盗版系统的做法也在一定程度上助推了Windows操作系统的发展，试想一下，市面上有一个易用好用且兼容性非常好且免费使用的操作系统，你还会用一个不那么好用且应用兼容性不好的系统么？爱可以被感动，但是不能用来发电。所以，只要和灯塔国不完全撕破脸，微软不断供，那么在可以预测的将来国产操作系统都不可能取代Windows操作系统。end 希望可以帮到你
华为自主研发的系统“鸿蒙”，能否解决碎片化带来的卡顿的问题
华为自主研发的鸿蒙系统，已经先后在国内外注册，其外为ARK OS。甚至国外都出现了鸿蒙系统的操作界面图，让很多网友兴奋不已。国人对于鸿蒙系统各方面都很关注，同时也极其期待。期望其不但是自主研发，同时还很能打。对于安卓系统的一些问题，比如碎片化带来的卡顿，也希望鸿蒙系统上不会有，按理说这个问题应该是没有的。安卓系统终身难题——碎片化很多人都不太理解何为安卓系统碎片化，以为是安卓系统本身缺陷性问题。然而却不是的，安卓系统碎片化是其系统特性和发展所造成的。简而言之，就是由于安卓系统版本众多，对应机型众多，各种机型配置也各种各样，就导致安卓系统以及安卓软件适配这众多手机机型时极其混乱。如今有的手机升级安卓9.0了，而有的还在安卓7.0版本，甚至更低。有的手机屏幕大分辨率高，有的又尺寸分辨率自成一家。再加上安卓系统的开源特性，各种软件版本制作水平层次不齐，适配复杂。经过这么多年的发展，安卓系统也没统一起来。鸿蒙系统会避免碎片化难题安卓系统越往后发展，碎片化问题会越严重，直至最终无法解决。华为曾和谷歌合作密切，因而对于安卓系统这一问题也非常了解。如今既然要制作新系统，必定会极力避免这一问题。碎片化的正面教材就是苹果的ios，由于闭源，版本统一发展，机型匹配也很好做。软件开发也有严格要求，从而有效的避免了碎片化。华为鸿蒙系统如果完全学习苹果ios，早期可能不太好发展。其应该能在一定开源的基础上，制定统一标准，让使用鸿蒙的其他厂商也按照规则来。这样应该会好很多。华为鸿蒙系统一定能解决碎片化带来的种种负面影响，毕竟安卓系统的前车之鉴，不会不重视。让我们耐心的等等鸿蒙系统开放测试的那一天吧。想知道更多有意思的互联网信息，快来关注忆梦科技！欢迎大家评论点赞。以上图片部分来源于网络，若有不当，请及时联系我删除，谢谢。