随着前端领域边界的不断拓展，前端工程师的日常工作内容 已经与几年前有着巨大的不同。Serverless、微前端、智能化 等新兴技术使得前端的技术闭环越来越完整而又错综复杂，前端 交付的也早已不再只是简单的 HTML 页面，前端已经参与到业 务的核心逻辑和关键链路。
本电子书由阿里云开发者社区基于《IoT 物联网技术》专栏中的技术文章整理成电子书， 方便广大 IoT 物联网开发者学习和掌握基于阿里云 IoT 物联网平台技术的开发，加速 IoT 企业业务落地。
货币,让人类社会保持运转。它对人们日常生活有着不可估量的影响,然而我们对于其运作机制以及历史却知之甚少。 为了更好地认识货币和比特币作为最终货币形态所起到的作用,我们先来看看货币体系的发展,以及在不同时期不同地区的创新和挑战
这个时代变化太快！互联网金融刚刚热了几年，金融科技（FinTech）便取而代之。比特 币的矿工和炒家们刚刚结伙成帮，区块链（Blockchain）便登堂入室形成“链圈”。一波波 新概念让我们眼花缭乱，在不断鼓噪的创新颠覆中，莫名的焦虑感笼罩着所有人。极客们 彼此创造深奥晦涩的词汇来建立行业壁垒，把自己弄得云里雾里，失去了与正常人沟通的 能力。普通大众则马不停蹄地参加各种论坛沙龙，如饥似渴地汲取新知，唯恐坠入智能时 代的底层。
我想区块链就像是那根树枝。对于局外人而言，感觉像是令人厌烦而毫无用处的数字集合。对于程序 员和企业家而言，那就是绝佳的原材料，可以实现我们的梦想。我们赋予它意义和目标。 你需要先要了解木材的特性，然后才能从一节树枝制造一张弓、一支矛或者一根手杖，同样地，你也 需要知道如何编程实现区块链。我希望，你以自己的技能和智慧，将会发现可以在多大程度上利用这 些看上去一无是处的数字集合。
区块链基础 概念 中本聪将区块链技术作为构建比特币数据结构及交易体系的基础技术,将比特币打造为一种数字货币和在线支付系统,利用加密技术实现资金转移,而不再依赖中央银行。
区块链将如何颠覆未来的金融、商业、文化和我们的生活方式，我希望通过这个课程，能够突破现有区块链课程只讲区块链技术这一个门槛，和大家一起畅想未来世界、生活方式与职业发展的场景。我们不讲技术，只讲对你的生活与职业的改变，
现在硅谷和华尔街都为了区块链着迷，逐渐忘记了作为其技术源头的比特币。但对其潜在应用的讨论仍十分抽象和深 奥。焦点在于使用分布式账本建立去中心化市场，并削弱现有中间商的控制权。 但区块链的潜力比这种单薄的说法来得更加细致也更加深远。从理论到实践，我们探索一系列特定的真实世界的应用场 景，涵盖各类市场和产业，包括休旅业、能源、房地产和金融。我们阐明区块链的特性最适应现有的哪些商业问题，并 量化其如何改变产业现状。我们突出展示那些将探索或赋能这一进程的私有和上市企业——并分析区块链可以创造哪些 新的利润池，或是破坏哪些旧的利润池。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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