volume虛擬貨幣
A. 計算機虛擬現實升本後是什麼
一、雲計算
雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進行可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務），這些資源能夠被快速提供，只需要投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
1.雲計算中，基本的服務類型包括：基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS）。
2.雲計算的分類：公有雲、私有雲和混合雲。
二、大數據
1、維基網路對大數據的定義：大數據指的是如何從規模大到無法通過傳統技術進行處理的海量數據中提取有效信息並進行分析的技術領域。
2、網路對大數據的定義：大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
3、大數據的4V特徵：規模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）。
4、大數據的四個基本特徵：數據體量巨大、數據類型繁多、處理速度快和價值密度低。
5、互聯網和物聯網的發展是大數據時代出現的數據基礎。
三、物聯網
1.物聯網（IOT）的英文名稱為The Internet of Things，即「物物相連的互聯網」是通過使用RFID感測器、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息採集設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。
2.物聯網的核心仍然是互聯網，它是在互聯網基礎上的延伸和擴展。
3.物聯網包括了多種不同的通信模式，如物與人通信、物與物通信，機對機通信（M2M）等。
4.物聯網的體系結構分為四層：感知層、網路層、服務管理層和應用層。
四、區塊鏈
1、區域鏈是一種去中心化、去信任化和不可篡改的分布式賬本技術。
2、區塊鏈包括公有鏈、私有鏈和聯盟鏈。
3、區塊鏈的概念起源於比特幣。2008年比特幣面世，成為區域鏈應用的第一個「結晶」。從比特幣開始，區塊鏈經歷了可編程貨幣、可編程金融和可編程社會三大應用時代。
4、區塊鏈的特點：
（1）去中心化
（2）不可篡改性
（3）可追溯性
（4）去信任
（5）匿名性
（6）開放共識性
五、虛擬現實
1、虛擬現實（VR）是一種利用計算機模擬產生一個虛擬三維世界，為用戶提供有關於視覺、觸覺、嗅覺等感官的模擬，使用戶可以即時感知虛擬世界並與之交互。
2、虛擬現實技術是以沉浸性、交互性、構想性和多感知性為基本特徵的計算機高級人機界面，是一門綜合性的技術。
3、增強現實（AR）技術是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，它廣泛運用多媒體、三維建模、實時跟蹤及注冊、智能交互、感測等多種技術手段，將計算機生成的文字、圖像、三維模型、音樂視頻等虛擬信息模擬模擬後，應用到真實世界中，兩種信息互為補充，從而實現對真實世界的增強。
4、從計算機系統的角度，一個典型的虛擬現實系統主要由計算機、輸入輸出設備、VR軟體和資料庫等部分組成。其中常用的交互設備有用於手勢輸入的數據手套、用於語音交互的三維聲音系統和用於立體視覺輸出的頭盔顯示等。
B. 金融界的英文簡寫其全稱和翻譯成漢語的意思,比如GDP,CEO
提供一個網站：摩根士丹利公布的常見金融縮寫大全
http://www.morganstanleychina.com/sc/aboutms/glossary/glossary.html
另附
GDP gross domestic pruct 國內生產總值
CEO cheif executive officer 首席執行官
ADB 亞洲開發銀行
APEC 亞太經濟合作組織
BBK 德國央行
BOE 英國央行
BOJ 日本央行
BRC 美國零售銷售協會
CBI 英國工業聯盟
CFTC 商品期貨交易委員會
CIA 中央情報局
ECB 歐盟央行
ECU 歐洲貨幣單位
EMU 歐洲貨幣聯盟
ERM 歐洲匯率機制
FED 美國聯邦儲備局 美國聯邦准備理事會
FOMC 美國聯邦公開市場調查委員會
G7 美國、日本、德國、英國、法國、加拿大、義大利
G8 G7+俄羅斯
G10 瑞典、荷蘭、比利時+G7
G11 G10+瑞士
GMT 格林威治→00:00+8小時=香港時間
→00:00+20小時+美國時間
IBCA 歐洲債信評等機構
IFO 商業景氣調查機構
IMF 國際貨幣基金會(組織)
MOODY 穆迪債信評等公司
OECD 經濟合作覽發展組織〈或歐洲共同議會〉
OPEC 石油輸出國組織
SNB 瑞士央行
SEC 美國證券管理委員會
big macs,big/large-cap stock,mega-issue 大盤股
offering,list 上市
bourse 證交所
corporate champion 龍頭企業
Shanghai Exchange 上海證交所
pension fund 養老基金
mutual fund 共同基金
hedge mutual fund 對沖式共同基金
share 股票
valuation 股價
underwriter 保險商
government bond 政府債券
saving account 儲蓄帳戶
equity market 股市
shareholder 股東
delist 摘牌
mongey-loser 虧損企業
inventory 存貨
traded company,trading enterprise 上市公司
stakeholder 利益相關者
transparency 透明度
Msnbc:Microsoft national broadcast 微軟全國廣播公司
market fundamentalist 市場經濟基本規則
damage-contral machinery 安全顧問
efficient market 有效市場
intellectual property 知識產權
opportunistic practice 投機行為
WorldCom 世通公司
bribery 行賄
entrepreneur 企業家
cook the book 做假帳
regulatory system 監管體系
audit 審計
accounting firm 會計事務所
Great Depression 大蕭條
portfolio 投資組合
money-market 短期資本市場
capitual-market 長期資本市場
volatility 波動
diversification 多元化
commodity 期貨
real estate 房地產
option 期權
call option 看漲期權
put option 看跌期權
merger 並購
arbitrage 套利
Securities&Exchange Commission 〈美〉證券交易委員會
dollar standard 美元本位制
flight 貶值
budget 預算
deficit 赤字
bad debt 壞帳
output 產值
macroeconomic 宏觀經濟
fiscal stimulus 財政刺激
a store of value 保值
transaction currency 結算貨幣
forward exchange 期貨交易
intervention currency 干預貨幣
Treasury bond 財政部公債
currnt-account 經常項目
pickup in rice 物價上漲
Federal Reserve 美聯儲
inflation 通貨膨脹
deflation 通貨緊縮
tighter credit 緊縮信貸
monetary policy 貨幣政策
awash in excess capacity 生產力過剩
foreigh exchange 外匯
spot transaction 即期交易
forward transaction 遠期交易
option forward transaction 擇期交易
swap transaction 調期交易
quote 報價
settlment and delivery 交割
buying rate 買入價
selling rate 賣出價
spread 差幅
contract 合同
at par 平價
premium 升水
discount 貼水
direct quoation method 直接報價法
indirect quoation method 間接報價法
dividend 股息
domestic currency 本幣
floating rate 浮動利率
parent company 母公司
credit swap 互惠貸款
venture capital 風險資本
virtual value 虛擬價值
physical good 物質產品
abstract good 抽象產品
Patent&Trademark Office 專利與商標局
book value 帳面價值
physical capital 實際資本
IPO:initial public offering 新股首發
job machine 就業市場
welfare capitalism 福利資本主義
collective market cap 市場資本總值
golbal corporation 跨國公司
transnational status 跨國優勢
transfer price 轉讓價格
General Accounting Office 〈美〉會計總會
consolidation 兼並
leveraged 杠桿
金融和證券英語http://www.wwenglish.com/en/biz/9/index.htm
金融學常用公式表
http://www.jrlk.net/Soft_Show.asp?SoftID=148
C. 瑞星提示木馬病毒但殺不出來，電腦死機過4、5次，應下載何種殺毒軟體還是重裝系統
樓主，你好。1。可以提供360急救箱，金山急救箱，在聯網狀態下，暫時關閉瑞星和系統還原。全盤查殺。可以用windows清理助手。其他的本人不喜歡，殺軟可以考慮小紅傘，諾頓，卡巴試用版，先升級病毒庫再掃描。下載完再卸載。掃描時只可以開一個掃描，再用別的掃描。不行的話在開機時按F8，進入帶網路連接的安全模式再用急救箱掃描。
關於System Volume Information可以參考裡面有詳細說明http://ke..com/view/682081.htm?fr=ala0_1_1
RECYCLER可以參考裡面有詳細說明http://ke..com/view/888528.html?wtp=tt
2導致計算機「死機」的原因
1．BIOS設置不當所造成的「死機」
每種硬體有自己默認或特定的工作環境，不能隨便超越它的工作許可權進行設置，否則就會因為硬體達不到這個要求而死機。例如：一款內存條只能支持到DDR 266，而在BIOS設置中卻將其設為DDR 333的規格，這樣做就會因為硬體達不到要求而死機，如果就算是能在短時間內正常的工作，電子元件也會隨著使用時間的增加而逐漸老化，產生的質量問題也會導致計算機頻繁的「死機」。
2．硬體或軟體的沖突所造成的「死機」
計算機硬體沖突的「死機」主要是由中斷設置的沖突而造成的，當發生硬體沖突的時候，雖然各個硬體勉強可以在系統中共存，但是不能同時的進行工作，比如能夠上網的時候就不能聽音樂等等。時間一長，中斷的沖突就會頻頻的出現，最後將導致系統不堪重負，造成「死機」。
同樣，軟體也存在這種情況。由於不同的軟體公司開發的軟體越來越多，且這些軟體在開發的過程中不可能做到彼此之間的完全熟悉和配合，因此，當一起運行這些軟體的時候，很容易就發生大家都同時調用同一個DLL或同一段物理地址，從而發生沖突。此時的計算機系統由於不知道該優先處理哪個請求，造成了系統紊亂而致使計算機「死機」。
3．硬體的品質和故障所造成的「死機」
由於目前一些小品牌的計算機硬體產品往往沒經過合格的檢驗程序就投放市場，其中，有很多質量不過關的硬體產品在品質完好計算機硬體的籠罩下是非常隱蔽的，普通人是不容易看出來的。就這些硬體產品來說，造成計算機經常「死機」的原因和它們有著非常直接的關系。另外，還有些硬體的故障是由於使用的年限太久而產生的。一般來說，內存條、CPU和硬碟等部件的壽命在超過三年後就很難保證了，從而也會產生很多隱蔽的「死機」問題。
4．計算機系統資源耗盡所造成的「死機」
當計算機系統執行了錯誤的程序或代碼時，會使系統的內部形成「死」循環的現象，原本就非常有限的系統資源會被投入到無窮無盡的重復運算當中，當運算到最後會因為計算機過大的使資源耗盡而造成「死機」。還有一點就是，在計算機操作系統中運行了大量的程序，使得系統內存資源不足而造成「死機」。
5．系統文件遭到破壞所造成的「死機」
系統文件主要是指在計算機系統啟動或運行時起著關鍵性支持的文件，如果缺少了它們，整個計算機系統將無法正常的運行，當然「死機」也就在所難免了。造成系統文件被破壞的原因有很多，病毒和黑客程序的入侵是最主要的原因。另外，初級用戶由於錯誤操作，刪除了系統文件也會造成這種後果。
6．計算機內部散熱不良所造成的「死機」
由於計算機內部的電子元器件的主要成分是硅（這是一種工作狀態受溫度影響很大的元素）。在計算機工作時電子元器件的溫度就會隨之而增高，其表面會發生電子遷移現象，從而改變當前工作狀態，造成計算機在工作中突然「死機」。
7．初級用戶的錯誤操作所造成的「死機」
對初級用戶而言，在使用計算機過程中一些錯誤的操作也會造成系統的「死機」。比如熱插拔硬體、在運行過程中震動計算機、隨意刪除文件或安裝了超過基本硬體設置標準的軟體等都可以造成「死機」。
8.CPU超頻所造成的「死機」
超頻提高了CPU的工作頻率，同時，也可能使其性能變得不穩定。究其原因，CPU在內存中存取數據的速度本來就快於內存與硬碟交換數據的速度，超頻使這種矛盾更加突出，加劇了在內存或虛擬內存中找不到所需數據的情況，這樣就會出現「異常錯誤」。解決辦法當然也比較簡單，就是讓CPU回到正常的頻率上。
9．劣質零部件所造成的「死機」
使用質量低劣的板卡、內存，有的甚至出售冒牌主板和Remark過的CPU、內存，這樣的機器在運行時很不穩定，發生死機在所難免。因此，用戶購機時應該警惕，並可以用一些較新的工具軟體測試電腦，長時間連續考機（如72小時），以及爭取盡量長的保修時間等。
10.其他方面造成的「死機」
上面所敘述的原因之外，還有很多千奇百怪的原因可能導致系統的「死機」。比如電壓波動過大、光碟機讀盤能力下降、軟盤質量不良、病毒或黑客程序的破壞等等原因。總之，導致計算機死機的原因是多方面的。
從上面的幾點可見，計算機「死機」並不是什麼好事，不過也不是不可避免的，只要按照正常的電腦操作，相信「死機」的機率就會減小到最少。
3。只要木馬運行，就有可能被盜取網銀賬號密碼，關機不會木馬運行。有的簡單的重裝，木馬也會隨著windows的啟動而啟動如鬼影。卸載程序無濟於事，木馬運行會佔用cpu使用率，並且很大，最主要是清除木馬，你的攝像頭可能會啟動，因為有的黑客會盜取你的隱私用攝像頭。
D. 大數據、雲計算、人工智慧之間有什麼樣的關系
雲計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算資源，網路資源，存儲資源三個方面。想像你有一大堆的伺服器，交換機，存儲設備，放在你的機房裡面，你最想做的事情就是把這些東西統一的管理起來，最好能達到當別人向你請求分配資源的時候（例如1核1G內存，10G硬碟，1M帶寬的機器），能夠達到想什麼時候要就能什麼時候要，想要多少就有多少的狀態。
這就是所謂的彈性，俗話說就是靈活性。靈活性分兩個方面，想什麼時候要就什麼時候要，這叫做時間靈活性，想要多少就要多少，這叫做空間靈活性。
這個神經元有輸入，有輸出，輸入和輸出之間通過一個公式來表示，輸入根據重要程度不同(權重)，影響著輸出。
於是將n個神經元通過像一張神經網路一樣連接在一起，n這個數字可以很大很大，所有的神經元可以分成很多列，每一列很多個排列起來，每個神經元的對於輸入的權重可以都不相同，從而每個神經元的公式也不相同。當人們從這張網路中輸入一個東西的時候，希望輸出一個對人類來講正確的結果。例如上面的例子，輸入一個寫著2的圖片，輸出的列表裡面第二個數字最大，其實從機器來講，它既不知道輸入的這個圖片寫的是2，也不知道輸出的這一系列數字的意義，沒關系，人知道意義就可以了。正如對於神經元來說，他們既不知道視網膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
對於任何一張神經網路，誰也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個數字最大，要保證這個結果，需要訓練和學習。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進化的結果。學習的過程就是，輸入大量的圖片，如果結果不是想要的結果，則進行調整。如何調整呢，就是每個神經元的每個權重都向目標進行微調，由於神經元和權重實在是太多了，所以整張網路產生的結果很難表現出非此即彼的結果，而是向著結果微微的進步，最終能夠達到目標結果。當然這些調整的策略還是非常有技巧的，需要演算法的高手來仔細的調整。正如人類見到美女，瞳孔一開始沒有放大到能看清楚，於是美女跟別人跑了，下次學習的結果是瞳孔放大一點點，而不是放大鼻孔。
聽起來也沒有那麼有道理，但是的確能做到，就是這么任性。
神經網路的普遍性定理是這樣說的，假設某個人給你某種復雜奇特的函數，f(x)：
不管這個函數是什麼樣的，總會確保有個神經網路能夠對任何可能的輸入x，其值f(x)（或者某個能夠准確的近似）是神經網路的輸出。
如果在函數代表著規律，也意味著這個規律無論多麼奇妙，多麼不能理解，都是能通過大量的神經元，通過大量權重的調整，表示出來的。
這讓我想到了經濟學，於是比較容易理解了。
我們把每個神經元當成社會中從事經濟活動的個體。於是神經網路相當於整個經濟社會，每個神經元對於社會的輸入，都有權重的調整，做出相應的輸出，比如工資漲了，菜價也漲了，股票跌了，我應該怎麼辦，怎麼花自己的錢。這裡面沒有規律么？肯定有，但是具體什麼規律呢？卻很難說清楚。
基於專家系統的經濟屬於計劃經濟，整個經濟規律的表示不希望通過每個經濟個體的獨立決策表現出來，而是希望通過專家的高屋建瓴和遠見卓識總結出來。專家永遠不可能知道哪個城市的哪個街道缺少一個賣甜豆腐腦的。於是專家說應該產多少鋼鐵，產多少饅頭，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距，就算整個計劃書寫個幾百頁，也無法表達隱藏在人民生活中的小規律。
基於統計的宏觀調控就靠譜的多了，每年統計局都會統計整個社會的就業率，通脹率，GDP等等指標，這些指標往往代表著很多的內在規律，雖然不能夠精確表達，但是相對靠譜。然而基於統計的規律總結表達相對比較粗糙，比如經濟學家看到這些統計數據可以總結出長期來看房價是漲還是跌，股票長期來看是漲還是跌，如果經濟總體上揚，房價和股票應該都是漲的。但是基於統計數據，無法總結出股票，物價的微小波動規律。
基於神經網路的微觀經濟學才是對整個經濟規律最最准確的表達，每個人對於從社會中的輸入，進行各自的調整，並且調整同樣會作為輸入反饋到社會中。想像一下股市行情細微的波動曲線，正是每個獨立的個體各自不斷交易的結果，沒有統一的規律可循。而每個人根據整個社會的輸入進行獨立決策，當某些因素經過多次訓練，也會形成宏觀上的統計性的規律，這也就是宏觀經濟學所能看到的。例如每次貨幣大量發行，最後房價都會上漲，多次訓練後，人們也就都學會了。
然而神經網路包含這么多的節點，每個節點包含非常多的參數，整個參數量實在是太大了，需要的計算量實在太大，但是沒有關系啊，我們有大數據平台，可以匯聚多台機器的力量一起來計算，才能在有限的時間內得到想要的結果。
於是工智能程序作為SaaS平台進入了雲計算。
網易將人工智慧這個強大的技術，應用於反垃圾工作中，從網易1997年推出郵箱產品開始，我們的反垃圾技術就在不停的進化升級，並且成功應用到各個億量級用戶的產品線中，包括影音娛樂，游戲，社交，電商等產品線。比如網易新聞、博客相冊、雲音樂、雲閱讀、有道、BOBO、考拉、游戲等產品。總的來說，反垃圾技術在網易已經積累了19年的實踐經驗，一直在背後默默的為網易產品保駕護航。現在作為雲平台的SaaS服務開放出來。
回顧網易反垃圾技術發展歷程，大致上我們可以把他分為三個關鍵階段，也基本對應著人工智慧發展的三個時期：
第一階段主要是依賴關鍵詞，黑白名單和各種過濾器技術，來做一些內容的偵測和攔截，這也是最基礎的階段，受限於當時計算能力瓶頸以及演算法理論的發展，第一階段的技術也能勉強滿足使用。
第二個階段時，基於計算機行業里有一些更新的演算法，比如說貝葉斯過濾(基於概率論的演算法)，一些膚色的識別，紋理的識別等等，這些比較優秀成熟的論文出來，我們可以基於這些演算法做更好的特徵匹配和技術改造，達到更優的反垃圾效果。
最後，隨著人工智慧演算法的進步和計算機運算能力的突飛猛進，反垃圾技術進化到第三個階段：大數據和人工智慧的階段。我們會用海量大數據做用戶的行為分析，對用戶做畫像，評估用戶是一個垃圾用戶還是一個正常用戶，增加用戶體驗更好的人機識別手段，以及對語義文本進行理解。還有基於人工智慧的圖像識別技術，更准確識別是否是色情圖片，廣告圖片以及一些違禁品圖片等等。