随着大数据的到来，数据量呈爆炸式增长，这对投资者的电脑和网络提出了更高的要求。
数据量大
大数据时代的特点之一就是数据量巨大。过去，投资者可能只需要处理几张表的数据，而现在他们可能需要处理数百万甚至数十亿行的数据。这种海量数据给电脑的处理速度和存储容量带来了极大的挑战。
电脑配置要求
为了处理大数据，投资者需要一台拥有强大配置的电脑。以下是一些建议的配置要求：
- 处理器：至少 8 核，建议使用至强 E5 或 Xeon E7
- 内存：至少 64GB，建议使用 128GB 或更高
- 存储：至少 2TB，建议使用 SSD 或 NVMe SSD
- 显卡：对于机器学习或深度学习任务，建议使用 NVIDIA Quadro 或 Tesla 系列显卡
网络带宽要求
除了电脑配置之外，网络带宽也是一个重要的考虑因素。投资者需要一个稳定的、高速的网络连接来下载和处理大数据。以下是一些建议的网络带宽要求：
- 下载速度：至少 100mbps，建议使用 1Gbps 或更高
- 上传速度：至少 10mbps，建议使用 100mbps 或更高
- 延迟：低于 50ms，建议低于 20ms
云计算解决方案
对于没有能力投资高配置电脑或高速网络连接的投资者来说，云计算是一种可行的解决方案。云计算提供商可以提供按需访问强大计算资源和存储空间的服务。通过云计算，投资者可以远程访问和处理大数据，而无需投资昂贵的硬件和基础设施。
结论
大数据时代对投资者提出了新的技术要求。投资者需要一台拥有强大配置的电脑、一个稳定的、高速的网络连接，或者考虑使用云计算解决方案。通过满足这些要求，投资者可以有效地处理和分析大数据，从而做出明智的投资决策。
大数据时代什么最重要
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。 《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。 大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。 从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。 前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 第三，价值密度低。 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。 1秒定律。 最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。 隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。 斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。 自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。 这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。 FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。 解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。 这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。 有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。 基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。 思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。 最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。 麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 “麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。 ”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。 “如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。 ”事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。 包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。 “大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。 不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。 而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
大数据背后的技术、商业和社会维度
大数据背后的技术、商业和社会维度
要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。 从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。 所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。 大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。 这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。
大数据上的深度和广度
如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。
这时候为了推进思考通常需要先分类。 如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。 从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。 前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。
对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。
对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。 经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。
这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。 对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。
在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。 数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。 这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。 有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。 这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。
深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。 大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。
现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。 这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。 而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。
数据公地的设想
大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：
这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。 为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。 假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。 由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。 尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。 偷懒者是在搭他人劳动的便车。 …
这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。 这与囚徒困境其实是相通的。
基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。
基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。 这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。
如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。
大数据整合营销专家罗百辉认为，大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。 在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。
大数据的路往那里走?
数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：
一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。
另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。
如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。
对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。 这种情况下最简单的办法是引入第三方。
比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。 这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。
如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。 这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。 挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。
上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。 所以大数据的行业应用比较容易发展。
但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。 我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。
社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。 后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。
从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在等。 Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。 而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。
如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。 类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。 而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。
所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。 因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。
在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。 因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。 这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。
光子通信对单光子探测的要求有哪些方面
光子通信对单光子探测的要求有高灵敏度、宽带、快速响应、低噪声、高稳定性。
1、高灵敏度：单光子探测需要有极高的灵敏度，能够精确地检测到光子的信号。 这是因为在光子通信中，光子的传输距离很短，信号强度相对较弱，因此需要有高精度的检测设备来确保信息的准确传输。
2、宽带：单光子探测需要具有宽带，能够接收不同波长的光子信号。 这是因为在光子通信中，可能需要同时传输不同波长的光子信号，因此需要有宽频带的探测设备来满足这一需求。
3、快速响应：单光子探测需要有快速的响应速度，能够在短时间内完成对光子信号的检测。 这是因为在光子通信中，光子的传输速度非常快，如果探测设备的响应速度较慢，可能会导致数据丢失或误判。
4、低噪声：单光子探测需要具有低噪声性能，能够减少背景噪声对检测结果的影响。 这是因为在光子通信中，背景噪声可能会干扰光子的信号，从而影响通信的质量和可靠性。
5、高稳定性：单光子探测需要具有良好的稳定性，能够在长时间、大负载的情况下保持稳定的工作状态。
光子通信的要求包括高速传输、大带宽、抗干扰性强、损耗低、安全性
1、高速传输：光速是米一秒，远远大于电子信号在电磁波中的传播速度（约为30万公里一秒）。 光子通信的最大优势就是传输速度快，可以满足大数据量、高频率的应用需求。
2、大带宽：光通信系统需要有较大的带宽来支持高速数据传输。 随着5G时代的到来，人们对网络带宽的需求越来越大。 光子通信具有更大的带宽潜力，可以满足未来更高的数据传输速率和更复杂的应用场景。
3、抗干扰性强：光纤传输过程中，光信号受到多种因素的影响，如光源的波长、光纤材料、连接器、环境温度等。 这些因素可能导致光信号的衰减、失真或损坏。 为了保证光子通信的稳定性和可靠性。
4、损耗低：光纤传输过程中会产生一定的损耗，这会影响到光信号的质量和传输距离。 为了降低损耗，需要选择合适的光纤材料、优化光纤结构以及采取有效的放大和补偿技术。
5、安全性：随着物联网、智能家居等新兴应用的发展，对光子通信的安全性能提出了更高的要求。 为了保护用户的隐私和数据安全，需要采用加密技术、认证机制等手段来防止信息泄露和未经授权的访问。
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