RESTful Web 服务就是基于 REST 架构的 Web 服务。在 REST 架构中一切都是资源。RESTful Web 服务是 轻量级的，高度可伸缩和可维护的，通常用于给基于 Web 的应用程序创建 APIs。 本教程将教会我们 RESTful Web 服务的基础知识，还包含讨论所有 RESTful Web 服务基本组成部分的章节和 适当的例子。 适用人群 本教程是为那些愿意按照简易的步骤学习 RESTful Web 服务器的专业软件开发人员设计的。本教程会为我们理 解 RESTful Web 服务提供很大的帮助，完成本教程之后你会处在专业水平的中级，然后可以自己提升到更高的 水平。 学习前提 在继续学习本教程之前，你应该对 Java 语言，文本编辑器等有一个基本的了解。因为我们将会使用 RESTful 开 发 Web 服务应用程序，如果你熟悉其他 Web 技术比如 HTML，CSS，AJAX 等等，这会更有利。
当前全球的数字化浪潮逐步加深，云计算成为当今信息化发展的重要基础设施，云原生在数字化浪潮中的角色逐步提升，成为业务创新发展的重要驱动力。本白皮书是继《云原生技术实践白皮书（2019）》之后，针对国内云原生产业发展现状进行梳理，从云原生概念到新技术发展特征，以及到云原生支撑行业领域发展，最后再总结云原生未来发展新趋势。
据统计，截至 2018 年年底，全球互联网用户达到 43 亿人次，约占全球人口 57%，全 球超过一半的人口进入了互联网世界；虽在过去一年受经济大环境影响，全球智能手机市场整体萎缩，但智能手机活跃用户持续增长，全球各国移动互联网连接不同程度实现提速，移动互联网发展尚好。
教育行业一级市场的投融资数量在三种周期叠加和疫情的催化下创五年来新低，资金投向更是两级分化严重。一方面，大量资金向头部企业 聚拢，百分之九十以上的资金投向各赛道头部企业。伴随头部企业获得更多资本加持，中小型企业将面临更加激烈的竞争环境，更难脱颖而 出。另一方面，早期阶段的投融资数量占总投融资数量的近百分之七十。虽然教育行业早期投融资数量占比较多，但总的也不过100+起，相 较于数十万的教培机构来说也只是杯水车薪
2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。
随着5G+AICDE技术的不断发展，数字家庭正逐步向智慧家庭方向演进。智慧家庭可以看作是智慧城市理念在家庭层面的体现，是国家重点关注的新兴信息技术产业，是国家刺激消费升级政策的重点领域。智慧家庭市场规模增长迅速，吸引众多互联网企业、智能终端设备企业、传统家电企业、传统房地产企业争相布局，各大企业依托自身优势在细分领域实践创新，但智慧家庭总体市场格局未定，市场竞争方式单一、平面化，尚未形成清晰明显的头部格局。
近几年在国家及地方政府的政策支持下，我国新能源汽车实现了产业化和规模化的飞跃式发展。由于电动汽车具有高电压、大电流的动力回路，因此在考虑电动汽车给我们带来环保效益的同时，其安全问题不容忽视。GB7258-2017《机动车运行安全技术条件》中，进一步规范纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车等新能源汽车行业发展、保证运行安全出发，增加了新能源汽车的特殊要求。工信部已发布第39号令《新能源汽车生产企业及产品准入管理规定》，其完善了生产企业准入条件，并对新能源汽车动力系统、驱动系统、制动回馈功能测试能力，电池系统、驱动系统电气性能与安全等BV专项检测项目提出了更高要求。
大数据(big data)，是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB(1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了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四大特征。移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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