目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些？主要用到大数据哪些特点？
互联网WebGL三维可视化技术在交通监控管理系统中的应用场景。
如交通体系决策支持系统，通过可视化技术结合大数据分析，利用三维模型展示当前交通数据分析结果及未来交通态势发展分析模型的预测，3D场景案例如下，更多在***案例中心获取~
交通路段内三维场景浏览
三维设备模型可视化与数据交互
交通路段***设施、设备健康管理
内场机房设施设备维护
交通路段突发应急***演练
就我个人认为目前大数据技术应用的最多，最好最成熟的应该是以下几类：
第一，车站机场安检
目前我们进入车站等场所，都需要进行刷脸与身份核查，通过人脸识别与对数据比对，如果遇到“可疑人员”与某些有特殊标记人员，相关部门都会第一时间知道。在公共安全方面，保障了我们每一个人的安全出行需求。
第二，“天眼”系统
说起天眼系统大家应该都比较熟悉，利用街头巷尾的各种摄像头，一方面可以遏制犯罪，一方面可以震慑有企图的人员，同样利用人脸识别，可以即时反馈“可疑”与特殊标记的人员，在某些时候，还可以完整的还原作案过程。对于我们在公共场所的安全，提供了有力的保障。
第三，刷脸无感支付
目前来说，我们使用最多的就是移动支付，而在移动支付领域，刷脸支付虽然起步较晚，但是确实是针对传统支付的一个大的创新，其拥有着刷脸即走，快捷支付，提高了相关收银场所的效率，为人们购物消费提供了方便快捷安全的解决方案。目前做的比较好的是支付宝的刷脸支付与微信的刷脸支付。
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谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。所以，对于当前的传统行业来说，要想抓住产业互联网时代的发展红利，一定要注重大数据技术的运用。
从目前大数据技术的应用情况来看，互联网、金融、咨询、医疗、教育、出行等领域有比较多的大数据应用案例，其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了，不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术，在公司运营等方面也全面开始***用了大数据技术。
大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑，这其中比较重要的内容有三个方面，其一是要有数据***集能力，由于互联网行业的数据***集能力非常强，所以这是互联网行业的一个天然优势；其二是要有数据价值化能力，数据价值化是大数据技术的最终目的之一，目前数据分析是大数据价值化的主要方式；其三是要有应用场景，应用场景可以看成是大数据应用的出口，这往往也是大数据最终的目的。
互联网行业由于既有大量的数据来源，同时也掌握大数据价值化的技术，所以互联网行业在很大程度上推动了大数据的发展。目前互联网行业内大数据的成功应用案例还是比较多的，其中基于大数据的产品迭代和基于大数据的价值化考核方式就是比较常见的应用。
对于互联网行业来说，数据本身就意味着价值，但是要想让这些数据真正转换成价值，就需要大数据技术的帮助。对于互联网行业来说，运用大数据最终的目的之一就是与用户建立价值化的“链接”，通过这些“链接”来完成各种价值增量的操作。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
感谢邀请，正好我专业，请不要介意
目前物联技术分为虚拟或者半虚拟和实体模拟三种。
从我们实际生产中，互联网公司要数腾讯，阿里巴巴，各大银行都是在使用物联网数据技术，包括最近热搜话题ETC，还有智慧小区等，均需要经过识别后系统才反馈出结果，大数据链接他们是比较先进的系统，自主研发。
再到我们工作中的，比如制造业大部分产品生产都有追溯，那么都是有经过识别追溯，我们从超市里购买的每袋产品都有二维码，条码，这就是可以根据系统查询结果，可以追溯到当天时间细节，特点优势就是给大家用得放心，对企业家来说生产流程比较先进完善。
分享一篇关于物联网技术的原创青云***文章，点击进入了解更多
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物联网技术必经之路是由哪里输出到系统内？本小编从自动化科技物联无线传输专业技术教授哪里获取了更高科技的技术给大家科普。
首先给大家了解几点，请查看以下内容。
基于智能感知技术及大数据挖掘技术的智能决策体系、WMS/ERP/CRM/SRM信息协同平台人工表格
基础进销存软件
效率、透明、安全
现阶段物流管理存在的问题
随着企业供应链规模的进一步扩张，规模效应逐步释放带来了效率、交期、成本、管理难度等问题，物流成本上升、交货周期拉长、物流和生产效率降低。
以家电行业为例：
企业进行新增-增加- 增加 -增加，新产品、供应商、物料、供应链规模管理。
出入库人工作业效率低下，业务操作繁琐易出错
订单及零部件/产品批次信息以纸质单据形式存储，大量人力投入到***核对、条码扫描、信息上传、手工盘点、运载工具调度等事务中，使得效率降低
物流协同建设难，信息透明度和应急机制有限
实物流与信息流不同步，SRM、ERP、WMS间数据链路不顺畅
物流环节无法往供应商端延伸，***购进程及到货时间不可控，影响仓库、设备及人力配置的统筹规划与执行，停线停产风险高
现场管理与调度多依靠人力，成本高
载具流转过程中的丢失、毁损现象严重，盘点与管理需要大量人工操作，且追责难
叉车任务分配与调度依靠人工，缺少更便捷的机制
现场的识别、查找、盘点 以及纸质单据的制作与归档管理耗人耗时
二、RFID介绍
RFID技术介绍
RFID技术（Radio Frequency Idenfication，RFID）是一种非接触式的自动识别技术，又称无线射频识别，是通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，无需建立机械或光学接触。（专业术语大家可以翻阅词典可以了解更多）
工作原理描述：
标签进入磁场后，接收读写器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的数据信息（无源标签），读写器读取信息并解码后，送至控制系统进行有关数据处理。
RFID在物流解决方案中的应用，智能物流全过程
谢谢大家耐心阅读
现在，使用Python的市场需求是什么？哪些方面使用的比较多呢？
我觉得，这个问题非常好，要回答这个问题，需要几个方面。
技术层面
从python技术本身来看，先来看看排名，这是2020年3月份的排名
从排名中可以看出，目前python排名是第一名，可见在技术领域，python是多么火，也直接证明了python目前在领域应用上与未来发展上，前途无量。有一点要提一下，python是最近几年才开始火起来的，但是在1999年的时候，阿里巴巴已经开始招聘python工程师，可见这门语言的优秀。
需求层面
目前，python最主要的用途，还是数据分析这一块。
网上现在有列出很多发展方向，我们一个一个来分析可行性
1、WEB开发
web开发对于python来说，并不是不能办到，而是现在web开发主流都是以J***a为主，加上现在微服务流行，这点上可以说很鸡肋
2、桌面软件
这点上更不用说，现在招聘，你去看看桌面软件用python，特别少，需求决定了用途，没办法。
3、爬虫
这点上，python几乎就是老大了，python确实非常优秀，有多优秀呢，就是你说的爬虫就等同于python。
4、云计算
云计算对很多人来说都很高深，应该很多人都不会去接触到，但是python在这个方面却是很厉害，很出名的云计算框架OpenStatck就是***用python进行开发，如果有幸需要去改底层，就需要掌握这门技术。
5、人工智能
目前，在业界中，有很多机器学习的算法，都是***用python进行开发，像sklearn框架，就是***用python来做，或许有同学会说，我们用matlab来写算法，这个也是很好的，可是在应用中，基本上以python为主，可以说，在这个方面，python是老大。
6、运维方面
现在的应用开发，能上云的尽可能上云，减少运维层面的人力或者***的输出，像阿里云，腾讯云，不需要自己动手，建议上云。
7、金融分析
曾经与朋友一起搞过一个股票的金融数据分析，拿到了几十年的数据，做机器学习应用来预测，但是我们忽略了ZG股市的。。。哈哈哈，你懂得，也算是失败告终。不过python在这方面确实很好，有很多数据分析的模块直接使用，非常不错的。
8、科学计算
在这个方面，我还是比较推荐matlab来做，python虽然也是可以的，但是主要集中在应用领域，matlab在科学计算方面，是有着不可撼动的地位。
总结
python在需求及应用领域上，主要还是集中在数据分析，机器学习方面，要学习的话，我建议往这两个方面走，未来国家也在这个方面投入了巨大的人力物力，这是一个非常好的方向。
自己刚开始学web，不知道如何下手，可以先抄别人的代码吗？
程序员的事儿，能说抄么？那叫“复用”！
说一些我对“抄袭代码”的定义：如果你把别人的代码破解掉，或者窃取了别人保密的代码，将其加工变成自己的软件产品，并由此获利，那么这就算抄袭，这样的抄袭也是可耻的。而如果是在日常的开发过程中，不会写的时候用搜索引擎搜索一下，抄几段想要的功能自己改改，这都是正常不过的事情。
这叫“面向搜索引擎编程”，HHH。
老代码/开源项目/网上的 demo
维护型项目，增加一个功能，大多数时候是看老代码怎么写，Copy过来改一改就完事儿了（我们是CV战士）；
把开源框架引入到项目中，这个应该是每个程序员都会用到，我们尽量不会重新造一个轮子去使用；
更甚至，需要实现一个功能的时候，代码如何写，直接找同事朋友问问，要过来一个demo就可以用了；
当然，大部分程序员是不太喜欢麻烦别人的，通常会通过搜索引擎解决：系统增加一个功能，比如第一次使用Redis，如何用代码实现对Redis的操作，可以搜索引擎搜一搜相关的demo；
千万不要为了抄而抄，需要把抄完的东西变成自己的知识
不会的知识，我们参考别人怎么使用，并且做到知道怎么用、什么时候用、为什么能用，这个知识就变成我们自己的了。
How：使用层面上的会使用，就是我们常说的，这个框架能跑起来，能集成到项目中；
When：这个框架/代码的使用场景是什么？我们能用它解决什么样的问题，又会代码什么新的问题；每一项技术/框架都有适用场景；
Why：如果能把一项技术/框架的底层底层实现都深入学习到，那么才算是真正的掌握。
对于新手程序员，会反复地在“抄袭-模仿-自己写-看到更好的代码-抄袭-模仿”这个过程中反复，这是一个正常的学习过程。
