数据中心去中心化

A. 去中心化云和中心化云哪个好

两者互补，未来去中心化是趋势。目前的云数据中心存在的问题包括，处理海量新增数据费用高昂，无法保证个人数据的隐私和安全性，无法实现数据权利的流动性。去中心化云计算，能妥善的解决当前的问题，是引领未来的趋势，也是扩充传统中心化云市场的路径，在去中心化云计算领域，XnMatrix的技术是非常领先的。

B. 去中心化云计算相对于中心化云计算成本有什么优势

去中心化技术整合了大量闲置算力，从而避免了数据中心这类基础设施成本。在这里，数据服务器等成本，将由全网贡献算力者分担。这一成本节约空间无疑令市场看重，XnMatrix可以做到去中心化技术下算力的成本，仅是中心化技术的30%-40%。

C. 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

对数据中心化和标准化的目的是消除特征之间的差异性，可以使得不同的特征具有相同的尺度，让不同特征对参数的影响程度一致。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要中心化和标准化步骤对数据进行预处理。

(3)数据中心去中心化扩展阅读：

因为原始数据往往自变量的单位不同，会给分析带来一定困难，又因为数据量较大，可能会因为舍入误差而使计算结果并不理想。数据中心化和标准化有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。

回归分析中，通常需要对原始数据进行中心化处理和标准化处理。通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。

D. 关于ipfs这项目，到底是不是真的有没有人知道那个ipfs的情况，例如哪里可以买

由于它只是个新事物，当时只有一个模凌两可的白皮书，所以布道者们在推广的时候往往会从IPFS和协议实验室开始，红杉资本等投资机构成了最好的背书，它成了理想的对标。是不是真的，需要你具备与时俱进的认知，而不是被市场教育的，没有任何抵抗力，如果你连IPFS都不清楚，那你还是别想了，回家种田吧。

我将它的特质总结为三个方面：

一、去中心化。

可能有人会说云服务商的分布式存储也是去中心化的，数据存储在不同的数据中心。但你有没有想过，数据其实是存在一个云服务商的数据中心内，本质上还是中心化的。

强调的去中心化，是可以将数据存储在全球任何一个网络的存储空间中，就像BT、电驴，每个节点都是数据源，任何人都可以租用。

二、性价比。

数据大爆炸已是不争的事实，从数据中挖掘价值一定是会核算成本的，它较传统分布式存储的存储成本更低。

三、安全性。

由于数据中心节点少，可能导致延迟高、网络不稳定等问题，这也是为什么各大云服务商都必须投大量资本建数据中心、优化网络。只有拥有私钥的人才能重组所有部分查看完整数据，节点多，即便出现问题恢复也快。

给你提供几点建议：任何人的成功，都离不开“时势”。正所谓“时势造英雄”，互联网有句话很火：“只要在风口上，猪都能飞起来！”

注意事项：另外你要多利用网络，关注这方面的新鲜实事，增加自己的认知！网络搜索结果-5G分布式

E. 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

对数据中心化和标准化的目的是消除特征之间的差异性，可以使得不同的特征具有相同的尺度，让不同特征对参数的影响程度一致。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要中心化和标准化步骤对数据进行预处理。
(5)数据中心去中心化扩展阅读：
因为原始数据往往自变量的单位不同，会给分析带来一定困难，又因为数据量较大，可能会因为舍入误差而使计算结果并不理想。数据中心化和标准化有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。
回归分析中，通常需要对原始数据进行中心化处理和标准化处理。通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。
参考资料：
网络——数据标准化

F. 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差；所谓中心化，是指变量减去它的均值。

G. 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。因为在回归分析中，多个自变量量纲一般情况下是不相同的，如果不消除量纲，数据之间不具有可比性，不如，1000kg和200立方米，不一定数值大的自变量对因变量的影响就大，消除量纲后，就具有可比性了。

H. 有哪些公司提供云计算服务

1、腾讯

腾讯早些时候在硅谷开设了云数据中心，以紧跟美国云服务的市场份额增长。微信的7.7亿日常用户中有一半每天使用该服务90分钟以上。

2、阿里巴巴

虽然阿里巴巴是世界上最大的电子商务公司，但其增长最快的是云服务。它在全球拥有云数据中心，并已开始向中小型企业销售大数据服务。阿里云在6月份进入了Gartner的IaaS魔力象限。

3、网络

网络专注于人工智能，其中1300多人致力于其开发。网络还宣布与Nvidia合作，通过Volta GPU提升其云和自动驾驶的人工智能功能。

4、IBM

IBM在区块链，云计算和人工智能的收入中占40％。到2017年，它也为宝马和庞巴迪提供了云服务的主要交易。

5、Alphabet（Google母公司）

人工智能还是Alphabet及其子公司的关键领域之一，Google Cloud Platform在公司摘要中未明确提及。MIT表示Alphabet使用DeepMind机器学习算法可节省40％的数据中心冷却能耗。