目前我们最主流的蜂窝通信技术标准是什么呢？当然是4GLTE。这个要看你要的是什么了，cdma2000是2G的，现在都4G了，4G下载速度最高可以达到100Mbps，是3G（3.1Mbps）的32倍。总之，不管是前装是后装，不管是硬件是软件，都是为了获取数据，监测和控制车辆。
电信是什么网络？
这个要看你要的是什么了， cdma2000是2G的，现在都4G了，4G下载速度最高可以达到100Mbps，是3G（3.1Mbps）的32倍。2015年2月14日起，4G全国统一上市。 LTE4G网络现在都是，建议用电信4G 我试过，农村都可以，就是进去电梯是肯定有问题，但是2G可以打，现在抖音都推出不限量卡 2元一天不限量 可以去办理试一下。
神经网络是什么？
神经网络旨在通过构建多层次（输入层、隐层、输出层）的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，能够构建复杂的人工智能模型，从而模拟人脑解决人工智能问题。2006年Hinton等人提出“深度学习”神经网络以后，人工智能在技术上经过5-8年的沉淀后获得突破性进展，自2012年以来，以“卷积神经网络（CNNs）”和“递归神经网络（RNN）”为主的深度学习模型使得复杂任务分类准确率大幅提高，相比其他算法效果和效率改善显著，从而推动了以图像处理、语音识别以及语义理解技术为核心的人工智能的的快速发展。
神经网络的目标旨在用简单的独立结构构建出复杂的数学模型。在单独的节点和节点之间是简单的线性模型，而当层数变多，节点数变多的时候，整个模型构建出了非线性的特征，具有强大的数学模型效果，通过数据学习出适合特定数据的网络参数，从而适应极为复杂的现实情况。深度学习用通俗的说法来看，就是层数较多的神经网络。最基础的神经网络模型是前馈神经网络，这是最基础的模型，其他的神经网络结构的逻辑结构和训练方式都基于这个模型。
神经网络模型可以看作是一个黑箱子，外部很多观测到的特征，这些特征按照模型要求作为输入节点，数据在这些节点中按照自己的特征输入，这个模型的目的是通过一个较为复杂的结构得到目标值。其实不用把神经网络想得有多么高深，其实中间的每个节点的连接只是最简单的线性方程。我用通俗的方式打个比方，如果我们把一个人的特征进行数学表达，然后判断他是什么性别，我们用神经网络可以这样来表示，中间的黑箱就是神经网络：这个黑箱过程是一个很复杂的结构，这些结构就是所谓的隐层节点，隐层节点相互之间连接是通过线性结构连接的，他们可以是一层也可以是多层，每一层的节点数可以是任意的，当调整好结构之后，数据就可以根据训练数据学习出特定的模型，这个模型中隐含了数据的模式，在未来遇到不曾遇到的数据之后这些数据就会通过学习到的结构得出想要解决的目标。
在这里，对输入端特征的选取和把目标问题转化成模型的输出是需要去尝试的，当可以将实际问题转化成神经网络能够处理的问题之后，隐层结构的构建也是需要经验的。神经网络最重要的几个概念就是前向反馈，反向反馈，权重更新，具体来说我可以用单层神经网络的训练过程做一个解释。我们给定了样本的输入值x,样本的输出值y,神经网络的权重w，这个单层的神经网络可以表现为如下形式：我们在神经网络中的每一个步骤都有一个权重w，那利用这组输出权重与我们的样本输出值会形成一个误差值我们现在要做的是，根据这个误差来自动调整我们的权重，并且权重变化方向是收敛结果走的，这里我们用了梯度下降方法。
这是某一个节点的梯度变化过程：尽管这是单层的训练过程，多层神经网络的过程是一个叠加，我们所谓的卷积神经网络是在维图像上用一个卷积操作做了一个节点的编码，过程也是类似的。现在所谓的深度学习就是层数很深的神经网络，近年来随着计算性能的提升，神经网络结构的发展，很多过去的人工智能任务得以用神经网络end-to-end得实现。
什么是P2P平台？
p2p，最开始的意思，其实就是点对点。如果网龄足够久，应该对一款叫pp点点通的软件有印象吧，它的命名，就是取自p to p，点对点传输。具体到金融领域，p2p特指的是点对点的借贷关系，以区别通过银行等金融机构才能进行的借贷。值得注意的是，p2p并不是一个新鲜的东西，如果追溯起来，它的历史可能比银行还要古老。
