数据流量是什么？

一、数据流量是什么？

　　当前数据流量单位是由两个字母组成的，其中前面的字母表示大小，单位有TB（千千兆）、GB（千兆）、MB（兆）、KB（千），换算关系为2的10次方（1024），具体换算公式如下：1TB=1024GB1GB=1024MB1MB=1024KB1KB=1024B通常情况下，会简写成T、G、M、K的形式，即不写后面的B。所以M和MB是一样的。

二、移动数据打开后产生的流量是什么流量？

移动数据打开后产生的流量是移动网络流量。移动数据打开后，手机会通过移动网络连接到互联网，在使用互联网过程中，手机与互联网之间会产生数据传输，这部分数据传输所涉及到的网络资源和带宽就是移动网络流量。移动网络流量是指在移动数据网络中使用的数据量，通常会被运营商计费。移动流量大小一般与使用的网络服务、访问的网站和应用、传输的文件大小等有关，用户可以通过设置流量限制、关闭APP后台应用等方式来控制流量使用。

三、数据科学、大数据、人工智能、机器学习的区别是什么？

数据科学

数据科学是研究处理大量数据并为预测、规范和规范分析模型提供数据的研究。它有助于使用各种科学方法、算法、工具和流程从大量数据集中区分有用的原始数据/见解。它包括从大量数据集中挖掘、捕获、分析和利用数据。它是各种领域的组合，例如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学。

数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再次将其转化为实用的解决方案。数据科学一词是由于数理统计、数据分析和大数据的发展而出现的。

数据科学的整个工作流程包括：理解商业问题、数据收集、数据清洗和准备、模型构建、评估和部署、结果可视化。

数据科学所需的技能

如果希望在数据科学领域转行，那么必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是在进入该领域之前应该具备的一些重要技能。

·精通 Python、R、SAS 和 Scala编程语言等。

·SQL领域的强大实践知识。

·能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。

·了解各种分析功能。

·机器学习和人工智能的基础知识。

了解更多数据科学的知识可以点击查看这篇回答：

大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

研究机构Gartner是这样定义的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

大数据具有五大特点，称为5V。

1. 多样（Variety）

大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。

2. 大量（Volume）

大数据的大量性是指数据量的大小，采集、存储和计算的数据量都非常大。

3. 高速（Velocity）

大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

4. 低价值密度（Value）

大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。

5. 真实性（Veracity）

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

大数据技术是继物联网、云计算之后IT产业的有一次颠覆性的技术改革，它包含了几层含义：

①数据价值的利用，包括数据采集、数据储存、数据分析、数据传输、数据挖掘、数据安全等。

②对数据的“加工”能力，比如数据处理的速度。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据进行专业化处理，通过加工实现数据的价值和增值。

③大数据技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算及平台、物联网和可扩展的存储系统。

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。

大数据所需的技能

·对机器学习概念有深入的了解

·了解数据库，如 SQL、NoSQL 等。

·深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。

·了解 Apache Kafka、Scala 和云计算

·熟悉 Hive 等数据库仓库。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，通俗来讲就是用机器去做在过去只有人能做的事。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

研究范畴有自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。

人工智能所需的技能

·精通编程语言，如Python、C++、Java

·数据建模和评估

·概率和统计

·分布式计算

·机器学习算法

机器学习

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。

也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习领域知名学者Tom M.Mitchell曾给机器学习做如下定义：

如果计算机程序针对某类任务T的性能（用P来衡量）能通过经验E来自我改善，则认为关于T和P，程序对E进行了学习。

通俗来讲，计算机针对某一任务，从经验中学习，并且能越做越好，这一过程就是机器学习。

一般情况下，“经验”都是以数据的方式存在的，计算机程序从这些数据中学习。学习的关键是模型算法，它可以学习已有的经验数据，用以预测未知数据。

根据是否在人类的监督下进行学习这个问题，机器学习任务可以划分为：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。

大数据和数据科学的区别与联系

数据科学、人工智能、机器学习之间的关系

机器学习是连接数据科学和 AI 的纽带。这是因为机器学习是从数据中不断学习的过程。因此，AI 是帮助数据科学获得结果和解决用于特定问题的方案的工具。机器学习有助于实现这一目标。

因此确切地说，数据科学涵盖 AI，包括机器学习。机器学习有另一个子技术 ——深度学习。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，通过运用多层次的分析和计算手段来得到结果，最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

总结：大数据产生方法，数据科学产生见解，机器学习产生预测，人工智能产生行为，大数据、数据科学、人工智能和机器学习相互重叠，但它们的具体功能不同，并且有各自的应用领域。

四、人工智能公共数据平台是什么？

人工智能服务平台是指提供人工智能领域的研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化创新创业服务的公共平台人工智能公共服务平台，包括开放数据平台、基础资源与技术平台、双创服务平台。

人工智能公共数据平台包括面向社会开放的文本、语音、图像、视频、地图及行业应用数据等多类型人工智能海量训练资源库和标准测试数据集。

人工智能基础资源与技术平台包括满足深度学习等智能计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理服务平台、算法与技术开放平台、智能系统安全公共服务平台、多种生物特征识别的基础身份认证平台等基础资源服务平台，以及面向前沿研究的类脑基础服务平台。

人工智能服务平台是指提供人工智能领域的研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化创新创业服务的公共平台。

五、移动数据流量是什么？

移动数据流量是指通过移动网络（如手机网络）传输数据的量，也称为移动网络流量或数据流量。当我们使用智能手机或移动设备进行在线活动时（如浏览网页、使用应用、观看视频、发送接收电子邮件等），设备会通过移动网络连接互联网，并传输数据。

移动数据流量通常以计量单位来衡量，如千字节（KB）、兆字节（MB）和千兆字节（GB）。移动运营商会根据不同的用户套餐或计划提供一定的移动数据流量配额，用户可以在特定时间内使用这些数据进行各种在线活动。当用户的移动数据使用超过套餐里的流量配额时，可能会产生额外费用或限制网络速度，取决于运营商的政策。

在日常使用中，用户可以通过监控移动设备上的数据使用情况，以控制和管理自己的移动数据流量，避免超出限额或发生额外费用。

六、国内数据流量是什么？

国内数据流量是指在中国境内传输的数据流量,也被称为国内网络流量。与跨境数据流量(指传输数据跨越国家边界的数据流量)不同,它不受跨境边界的限制,可以在任何中国境内地点使用。国内数据流量通常用于互联网通信、电子商务、社交媒体、在线游戏等应用中。

国内数据流量的大小取决于服务提供商,一般按照字节(B)或Kb为单位进行计费。常见的国内数据流量套餐包括5GB、10GB、20GB等,不同套餐的价格和提供服务的内容会有所不同。

七、人工智能数据标注的拉框是什么？

人工智能数据标注的拉框，是一种常见的图像标注方式，也称为框选标注或矩形标注。它主要是针对图像中的目标物体，将其用矩形框选出来并给予对应的标注信息，如物体类别、位置、大小等。

具体来说，人工智能数据标注的拉框是指，标注员利用标注工具，在图像上选取一个矩形框，手动缩放和移动，使其恰好框住目标物体，然后进行标注，标注信息可以包括以下内容：

1. 目标类别：对于不同的物体，其类别的标注信息也不同。常见的类别有人、车、建筑、动物等。

2. 目标位置：即目标物体在图像中的具体位置，可以通过矩形框的左上角和右下角的坐标来表示。

3. 目标大小：即目标物体在图像中的大小，可以通过矩形框的尺寸来表示，通常使用像素点或占整个图像的比例来计算。

4. 其他属性：根据任务需要，还可以添加其他的标注属性，比如颜色、形状、质量等。

人工智能数据标注的拉框主要应用于计算机视觉领域的目标检测、物体识别、行为分析等任务中，为训练和优化机器学习模型提供标注数据。相对于其他标注方式，如点标注、线标注等，拉框标注既可以对单个物体进行标注，也可以框选出图像中的多个物体，具有灵活、高效和易于标注员掌握的优点。

总之，人工智能数据标注的拉框是一种重要的图像标注方式，可以为机器学习模型提供精准的训练数据，具有广泛的应用前景。

八、wlan流量和数据流量的区别？

1、移动数据流量即GPRS流量，包括cmnet和cmwap产生的流量，GPRS套餐有5元30M，20元300M，50元1G等等，这个是从话费里面扣费的。GPRS需要号码开通这项功能，只要是有移动网络覆盖的地方，都可以使用。

2、WLANWlan也有两种类型：一种是运营商在公共场所搭建的（如在火车站，机场等地方），这是需要账号和密码才能够使用的，这类也是要收费的，一般是按时收费或者包月。另外一种是自建的或者是商家建的（比如你家开通宽带，安装无线路由器，使用wlan上网，或者是你在KFC或者麦当劳使用他们搭建的Wlan，进行wlan无线上网是免费的），这种wlan上网是免费的（其实你的宽带或者是商家宽带是出了费用的）。wlan需要有无线信号覆盖，才能够正常使用，当然还需要允许接收无线信号。

九、人工智能数据采集的特点？

1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。

十、长话卡数据流量是什么？

长话卡数据是打长途便宜的套餐，套餐内含了数据流量

长话卡数据流量是通用的，没有特别说明的流量，都是通用的流量。如果是定向流量长话卡专用常指的是流量卡，只能用在某些app或者是某些程序上，并不是通用的，不是所有的领域都可以使用。指定某款软件或是某个时间段专用的流量，这个是有局限性的。