章鱼是乌贼吗？章鱼与乌贼的区别

章鱼乌贼很多人都分不清道不明白二者有什么不同，反而都习惯性上认为是同一种鱼。那么，章鱼是乌贼吗？章鱼与乌贼的区别是什么？

章鱼是乌贼吗

章鱼和八爪鱼属于一种鱼，

乌贼和墨鱼属于一种鱼。

它们是同一纲的生物。

乌贼于章鱼有着本质的区别，另外形也不一样。不过大家都很容易把这2个混在一起。因为在很多方面都很像，比如攻击，都是喷墨，所以很多人都会搞错。

章鱼与乌贼的区别

科目本质的不同

章鱼：软体动物门头足纲八腕目

乌贼：软体动物门头足纲乌贼目

攻击方式：（类似）

章鱼：章鱼有8个腕足，腕足上有许多吸盘；有时会喷出黑色的墨汁，帮助逃跑。

乌贼：乌贼遇到强敌时会以“喷墨”作为逃生的方法，伺机离开。但是乌贼角上午吸盘

腕足的区别：

章鱼：8

乌贼：10

智商的区别：

章鱼：相当发达的大脑，可分辨镜中的自己。

乌贼：大脑发展不完善，凭借感觉处事。

身体的区别：

章鱼：章鱼因体内没有乌贼的灰质硬壳，所以身体没有固定形状，很好分辨。

乌贼：身体像个橡皮袋子，乌贼有一船形石灰质的硬鞘，内部器官包裹在袋内。

章鱼的营养价值

1、章鱼含有丰富的蛋白质、矿物质等营养元素。

2、章鱼富含牛黄酸，章鱼中的牛磺酸含量比一般的肉类高很多。

3、章鱼含有丰富的蛋白质、脂肪、碳水化合物、钙、磷、铁、锌、硒以及维生素E、维生素B、维生素C等营养成分。

4、章鱼属于高蛋白低脂肪的食材，每100克的章鱼，含有蛋白质高达19g，并不逊色于平常的牛肉、猪肉和鱼肉，更是牛奶蛋白质含量的6倍，且含有人体全部的必需氨基酸，属于真正的优质蛋白。

5、章鱼的脂肪含量极低，每100克中只有04克脂肪，而同等重量的瘦猪肉的脂肪也有62克，同为水产品的草鱼，每100克鱼肉脂肪含量也有32克。因此，如果我们想摄取蛋白质又不想脂肪摄入超标的话，章鱼是不错的选择。

6、每100克章鱼中含能量473千焦，维生素B1004毫克，维生素B2011毫克，烟酸28毫克，维生素E含量203毫克，钙38毫克，磷203毫克，钾312毫克，钠460毫克，镁31毫克，铁08毫克，锌087毫克，硒666毫克，铜005毫克，锰005毫克。

章鱼、水母和八爪鱼的主要区别在于外形、生物特征和生活习性。
章鱼属于软体动物，身体呈现出类似于圆锥形的外形，有8只触手，能够自如地伸缩和扭动，可以用来捕食和逃避敌害。水母属于腔肠动物，身体呈现出类似于伞状的外形，能够自由漂浮在水中，有很多触手，可以用来捕食和防御。八爪鱼属于头足类动物，身体呈现出类似于圆柱形的外形，有8只触手，其中两只可以用于捕食，其余的用于移动和触觉。
尽管它们的外形和生物特征有所不同，但章鱼、水母和八爪鱼都是一种非常特殊的生物，具有自己独特的生活习性和行为方式。

围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。
我的大数据研究轨迹
我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：
2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapReduce）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。
从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。
2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。
数据的暗黑之海与外部效应
下面是一张非常有意思的图，部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。
数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。
所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。
比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。
所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
三个关于开放的概念
1、数据开放
首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。
Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。
现在主流的数据开放门户，像datadov或datagovuk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。
广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。
首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？
其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。
从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。
我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。
针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。
比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。
在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。
2、大数据基础设施的开放
现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapReduce，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。
比如decidecom，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。
所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。
3、价值提取能力的开放
现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。
一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。

以下是市场上较为常见的两家小程序开发服务商，仅供参考。
微盟
价格方面，提供9800元1年版、19600元3年版（单店版，多一家门店另收费1000块钱起步）、19800元1年版等多个版本，大多数营销功能和新增功能都在3年版中，适合具有一定实力且有完善电商运营团队的中大型企业。
呱呱赞
该小程序制作平台提供非常高性价比的产品，共2个版本，价格区间在1000-3000之间，还有提供全程的代上线服务，日常运营指导，对刚上手不懂的人非常省心，最大的特色是多达30多款营销功能，是鼠标拖拽生成的，小白也能轻松上手，因为有着较高的性价比，所以是比较适合中小型商家企业选择的

边缘计算的特点包括：
1、可以提供更快的响应时间，因为数据不需要从中央位置传输到边缘；
2、可以减少存储和带宽成本，因为只需要将少量数据传送到中央位置；
3、可以改善安全性，因为数据不会通过公用网络进行传输。
4)、可以大大减少对云服务的依赖。
5)、可以在物理位置上处理和分析数据。
6)、可以带来新的应用场景如物联网、机器人、无人机、工业40和连接式自动驾驶汽车。

Shenzhen Lonesome Science & Technology Develpment Co, LTD
Shenzhen Lastern Science & Technology Develpment Co, LTD

这种情况是墨水质量太差造成的，建议你把现在的墨水洗干净，最好多清洗几次，然后换好一点的墨水，最好是什么。
—— 解决方法： 以上故障现象都是由于墨盒中的墨水泡沫化所致。连续供墨系统在使用六个月后，来自墨水中的少量微小空气泡和从打印喷头进入打印墨盒的少量空气泡的积聚，会逐渐将墨水泡沫化说完了。
—— 以上故障现象都是由于墨盒中的墨水泡沫化所致。连续供墨系统在使用六个月后，来自墨水中的少量微小空气泡和从打印喷头进入打印墨盒的少量空气泡的积聚，会逐渐将好了吧！
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—— 是因为墨水里进入了空气。墨水是一种含有色素或染料的液体，墨水被用于书写或绘画。最早的墨水有使用金属、胡桃壳或种子制作的染料或使用鱼、章鱼等水生动物的墨汁等我继续说。
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—— 以上故障现象都是由于墨盒中的墨水泡沫化所致。连续供墨系统在使用六个月后，来自墨水中的少量微小空气泡和从打印喷头进入打印墨盒的少量空气泡的积聚，会逐渐将墨水泡沫化。

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