volume虚拟货币
A. 计算机虚拟现实升本后是什么
一、云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进行可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需要投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
1.云计算中，基本的服务类型包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
2.云计算的分类：公有云、私有云和混合云。
二、大数据
1、维基网络对大数据的定义：大数据指的是如何从规模大到无法通过传统技术进行处理的海量数据中提取有效信息并进行分析的技术领域。
2、网络对大数据的定义：大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
3、大数据的4V特征：规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）。
4、大数据的四个基本特征：数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
5、互联网和物联网的发展是大数据时代出现的数据基础。
三、物联网
1.物联网（IOT）的英文名称为The Internet of Things，即“物物相连的互联网”是通过使用RFID传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息采集设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
2.物联网的核心仍然是互联网，它是在互联网基础上的延伸和扩展。
3.物联网包括了多种不同的通信模式，如物与人通信、物与物通信，机对机通信（M2M）等。
4.物联网的体系结构分为四层：感知层、网络层、服务管理层和应用层。
四、区块链
1、区域链是一种去中心化、去信任化和不可篡改的分布式账本技术。
2、区块链包括公有链、私有链和联盟链。
3、区块链的概念起源于比特币。2008年比特币面世，成为区域链应用的第一个“结晶”。从比特币开始，区块链经历了可编程货币、可编程金融和可编程社会三大应用时代。
4、区块链的特点：
（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）开放共识性
五、虚拟现实
1、虚拟现实（VR）是一种利用计算机模拟产生一个虚拟三维世界，为用户提供有关于视觉、触觉、嗅觉等感官的模拟，使用户可以即时感知虚拟世界并与之交互。
2、虚拟现实技术是以沉浸性、交互性、构想性和多感知性为基本特征的计算机高级人机界面，是一门综合性的技术。
3、增强现实（AR）技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，它广泛运用多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的增强。
4、从计算机系统的角度，一个典型的虚拟现实系统主要由计算机、输入输出设备、VR软件和数据库等部分组成。其中常用的交互设备有用于手势输入的数据手套、用于语音交互的三维声音系统和用于立体视觉输出的头盔显示等。
B. 金融界的英文简写其全称和翻译成汉语的意思,比如GDP,CEO
提供一个网站：摩根士丹利公布的常见金融缩写大全
http://www.morganstanleychina.com/sc/aboutms/glossary/glossary.html
另附
GDP gross domestic pruct 国内生产总值
CEO cheif executive officer 首席执行官
ADB 亚洲开发银行
APEC 亚太经济合作组织
BBK 德国央行
BOE 英国央行
BOJ 日本央行
BRC 美国零售销售协会
CBI 英国工业联盟
CFTC 商品期货交易委员会
CIA 中央情报局
ECB 欧盟央行
ECU 欧洲货币单位
EMU 欧洲货币联盟
ERM 欧洲汇率机制
FED 美国联邦储备局 美国联邦准备理事会
FOMC 美国联邦公开市场调查委员会
G7 美国、日本、德国、英国、法国、加拿大、意大利
G8 G7+俄罗斯
G10 瑞典、荷兰、比利时+G7
G11 G10+瑞士
GMT 格林威治→00:00+8小时=香港时间
→00:00+20小时+美国时间
IBCA 欧洲债信评等机构
IFO 商业景气调查机构
IMF 国际货币基金会(组织)
MOODY 穆迪债信评等公司
OECD 经济合作览发展组织〈或欧洲共同议会〉
OPEC 石油输出国组织
SNB 瑞士央行
SEC 美国证券管理委员会
big macs,big/large-cap stock,mega-issue 大盘股
offering,list 上市
bourse 证交所
corporate champion 龙头企业
Shanghai Exchange 上海证交所
pension fund 养老基金
mutual fund 共同基金
hedge mutual fund 对冲式共同基金
share 股票
valuation 股价
underwriter 保险商
government bond 政府债券
saving account 储蓄帐户
equity market 股市
shareholder 股东
delist 摘牌
mongey-loser 亏损企业
inventory 存货
traded company,trading enterprise 上市公司
stakeholder 利益相关者
transparency 透明度
Msnbc:Microsoft national broadcast 微软全国广播公司
market fundamentalist 市场经济基本规则
damage-contral machinery 安全顾问
efficient market 有效市场
intellectual property 知识产权
opportunistic practice 投机行为
WorldCom 世通公司
bribery 行贿
entrepreneur 企业家
cook the book 做假帐
regulatory system 监管体系
audit 审计
accounting firm 会计事务所
Great Depression 大萧条
portfolio 投资组合
money-market 短期资本市场
capitual-market 长期资本市场
volatility 波动
diversification 多元化
commodity 期货
real estate 房地产
option 期权
call option 看涨期权
put option 看跌期权
merger 并购
arbitrage 套利
Securities&Exchange Commission 〈美〉证券交易委员会
dollar standard 美元本位制
flight 贬值
budget 预算
deficit 赤字
bad debt 坏帐
output 产值
macroeconomic 宏观经济
fiscal stimulus 财政刺激
a store of value 保值
transaction currency 结算货币
forward exchange 期货交易
intervention currency 干预货币
Treasury bond 财政部公债
currnt-account 经常项目
pickup in rice 物价上涨
Federal Reserve 美联储
inflation 通货膨胀
deflation 通货紧缩
tighter credit 紧缩信贷
monetary policy 货币政策
awash in excess capacity 生产力过剩
foreigh exchange 外汇
spot transaction 即期交易
forward transaction 远期交易
option forward transaction 择期交易
swap transaction 调期交易
quote 报价
settlment and delivery 交割
buying rate 买入价
selling rate 卖出价
spread 差幅
contract 合同
at par 平价
premium 升水
discount 贴水
direct quoation method 直接报价法
indirect quoation method 间接报价法
dividend 股息
domestic currency 本币
floating rate 浮动利率
parent company 母公司
credit swap 互惠贷款
venture capital 风险资本
virtual value 虚拟价值
physical good 物质产品
abstract good 抽象产品
Patent&Trademark Office 专利与商标局
book value 帐面价值
physical capital 实际资本
IPO:initial public offering 新股首发
job machine 就业市场
welfare capitalism 福利资本主义
collective market cap 市场资本总值
golbal corporation 跨国公司
transnational status 跨国优势
transfer price 转让价格
General Accounting Office 〈美〉会计总会
consolidation 兼并
leveraged 杠杆
金融和证券英语http://www.wwenglish.com/en/biz/9/index.htm
金融学常用公式表
http://www.jrlk.net/Soft_Show.asp?SoftID=148
C. 瑞星提示木马病毒但杀不出来，电脑死机过4、5次，应下载何种杀毒软件还是重装系统
楼主，你好。1。可以提供360急救箱，金山急救箱，在联网状态下，暂时关闭瑞星和系统还原。全盘查杀。可以用windows清理助手。其他的本人不喜欢，杀软可以考虑小红伞，诺顿，卡巴试用版，先升级病毒库再扫描。下载完再卸载。扫描时只可以开一个扫描，再用别的扫描。不行的话在开机时按F8，进入带网络连接的安全模式再用急救箱扫描。
关于System Volume Information可以参考里面有详细说明http://ke..com/view/682081.htm?fr=ala0_1_1
RECYCLER可以参考里面有详细说明http://ke..com/view/888528.html?wtp=tt
2导致计算机“死机”的原因
1．BIOS设置不当所造成的“死机”
每种硬件有自己默认或特定的工作环境，不能随便超越它的工作权限进行设置，否则就会因为硬件达不到这个要求而死机。例如：一款内存条只能支持到DDR 266，而在BIOS设置中却将其设为DDR 333的规格，这样做就会因为硬件达不到要求而死机，如果就算是能在短时间内正常的工作，电子元件也会随着使用时间的增加而逐渐老化，产生的质量问题也会导致计算机频繁的“死机”。
2．硬件或软件的冲突所造成的“死机”
计算机硬件冲突的“死机”主要是由中断设置的冲突而造成的，当发生硬件冲突的时候，虽然各个硬件勉强可以在系统中共存，但是不能同时的进行工作，比如能够上网的时候就不能听音乐等等。时间一长，中断的冲突就会频频的出现，最后将导致系统不堪重负，造成“死机”。
同样，软件也存在这种情况。由于不同的软件公司开发的软件越来越多，且这些软件在开发的过程中不可能做到彼此之间的完全熟悉和配合，因此，当一起运行这些软件的时候，很容易就发生大家都同时调用同一个DLL或同一段物理地址，从而发生冲突。此时的计算机系统由于不知道该优先处理哪个请求，造成了系统紊乱而致使计算机“死机”。
3．硬件的品质和故障所造成的“死机”
由于目前一些小品牌的计算机硬件产品往往没经过合格的检验程序就投放市场，其中，有很多质量不过关的硬件产品在品质完好计算机硬件的笼罩下是非常隐蔽的，普通人是不容易看出来的。就这些硬件产品来说，造成计算机经常“死机”的原因和它们有着非常直接的关系。另外，还有些硬件的故障是由于使用的年限太久而产生的。一般来说，内存条、CPU和硬盘等部件的寿命在超过三年后就很难保证了，从而也会产生很多隐蔽的“死机”问题。
4．计算机系统资源耗尽所造成的“死机”
当计算机系统执行了错误的程序或代码时，会使系统的内部形成“死”循环的现象，原本就非常有限的系统资源会被投入到无穷无尽的重复运算当中，当运算到最后会因为计算机过大的使资源耗尽而造成“死机”。还有一点就是，在计算机操作系统中运行了大量的程序，使得系统内存资源不足而造成“死机”。
5．系统文件遭到破坏所造成的“死机”
系统文件主要是指在计算机系统启动或运行时起着关键性支持的文件，如果缺少了它们，整个计算机系统将无法正常的运行，当然“死机”也就在所难免了。造成系统文件被破坏的原因有很多，病毒和黑客程序的入侵是最主要的原因。另外，初级用户由于错误操作，删除了系统文件也会造成这种后果。
6．计算机内部散热不良所造成的“死机”
由于计算机内部的电子元器件的主要成分是硅（这是一种工作状态受温度影响很大的元素）。在计算机工作时电子元器件的温度就会随之而增高，其表面会发生电子迁移现象，从而改变当前工作状态，造成计算机在工作中突然“死机”。
7．初级用户的错误操作所造成的“死机”
对初级用户而言，在使用计算机过程中一些错误的操作也会造成系统的“死机”。比如热插拔硬件、在运行过程中震动计算机、随意删除文件或安装了超过基本硬件设置标准的软件等都可以造成“死机”。
8.CPU超频所造成的“死机”
超频提高了CPU的工作频率，同时，也可能使其性能变得不稳定。究其原因，CPU在内存中存取数据的速度本来就快于内存与硬盘交换数据的速度，超频使这种矛盾更加突出，加剧了在内存或虚拟内存中找不到所需数据的情况，这样就会出现“异常错误”。解决办法当然也比较简单，就是让CPU回到正常的频率上。
9．劣质零部件所造成的“死机”
使用质量低劣的板卡、内存，有的甚至出售冒牌主板和Remark过的CPU、内存，这样的机器在运行时很不稳定，发生死机在所难免。因此，用户购机时应该警惕，并可以用一些较新的工具软件测试电脑，长时间连续考机（如72小时），以及争取尽量长的保修时间等。
10.其他方面造成的“死机”
上面所叙述的原因之外，还有很多千奇百怪的原因可能导致系统的“死机”。比如电压波动过大、光驱读盘能力下降、软盘质量不良、病毒或黑客程序的破坏等等原因。总之，导致计算机死机的原因是多方面的。
从上面的几点可见，计算机“死机”并不是什么好事，不过也不是不可避免的，只要按照正常的电脑操作，相信“死机”的机率就会减小到最少。
3。只要木马运行，就有可能被盗取网银账号密码，关机不会木马运行。有的简单的重装，木马也会随着windows的启动而启动如鬼影。卸载程序无济于事，木马运行会占用cpu使用率，并且很大，最主要是清除木马，你的摄像头可能会启动，因为有的黑客会盗取你的隐私用摄像头。
D. 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。