陈根：全球更大 *** 的翻车，互联网的至暗一角
文/陈根
Pornhub，也称P站——这个总部位于加拿大，闻名世界的公司，向来标榜其形象 健康 、正面的网站，近日却受到史无前例的舆论质疑的攻击。
根据12月4日《 *** 》的一篇硬核报道，P站每月吸引数十亿访问量的视频中，有大量涉及暴力色情和剥削儿童的视频。
该报道称，这个网站充斥着黑暗、色情的内容：未成年视频，女性 *** ，以及一些极不尊重女性，将女性视为玩物的视频。在P站上不加空格搜索“18岁以下女孩（girlsunder18”(nospace)）”或者“14yo”，就会出来100,000多个相关视频。
一层石激起千层浪。在报道后不久，P站就成了众矢之的。然而，P站的翻车，只是揭开了那些暴力黑暗犯罪的冰山一角，而互联网的全球性治理，则还有很长的路要走。
Pornhub何罪？
Pornhub由Mindgeek公司拥有。而Mindgeek是则一家总部位于加拿大蒙特利尔的私营色情集团，更确切地说，Mindgeek是一家控股公司，拥有大量的成人 娱乐 网站和 *** 公司。
其中，除了Pornhub外，Mindgeek还拥有100多个网站，包括Redtube、You *** 、XTube、SpankWire、ExtremeTube、Men.com、MyDirtyHobby、Thumbzilla、PornMD、Brazzers和GayTube等。可以说，Mindgee作为色情行业巨头，如果在另一个行业运营，足以令司法部针对其讨论相应的反垄断措施。
Mindgeek和Pornhub也因其影响力而脱颖而出 。据统计，每天都有1.25亿人访问 *** ，而其中去Pornhub的人数就已占1亿。仅2018年一年，Pornhub传播的内容就超过了纽约图书馆5000万本藏书的全部内容之和。
盈利方面，色情内容对于Netflix等一干苦心做内容的流媒体也具有绝对优势。 据估计2017美国色情内容行业的收入高达970亿美元，Netfilx只有117亿美元。同时，凭借每天至少1.25亿的访问量，MindGeek得以拥有大量的用户信息以获取数据和创建内容。而这种生产方式为MindGeek带来了丰厚的利润。
由于 *** 成人 内容成本更低，MindGeek可以迅速适应新出现的趋势。 色情的搜索趋势和新闻的搜索趋势发展得一样快。比如，“MeToo”运动的兴起，令“女性色情”成为2017年PornHub最热门的搜索词，紧随其后的就是热门动画“瑞克和莫迪”和“指尖陀罗”。2018年，排名前两位的搜索词是“丹妮莉丝”和“堡垒之夜”。
Pornhub Insights的数据显示，在弗吉尼亚的国会竞选中，大脚怪色情作品的搜索量飙升了800%，复仇者联盟的角色在《复仇者联盟：无限战争》上映后搜索量也有急速飙升。根据一家数字营销公司的一项研究调查， Pornhub是21世纪对 社会 影响第三大的技术公司，仅次于Facebook和谷歌，但领先于微软、苹果和亚马逊 。
但与其他更多行业不同，色情业的巨大影响力也暴露了其阴暗的一面。而此次Pornhub 的翻车也根本性的源于此。众所周知，P站允许用户自由发布视频。每年在该网站上发布的680万个新视频中，绝大多数都可能已经经过涉事成年人的同意发的。
然而，在虐待儿童和非自愿的暴力行为的视频中，就成了完全不同性质的两件事情。 在此次《 *** 》的报道中，P站暴力、黑暗的内容就令人触目惊心。
一名15岁的女孩在佛罗里达州失踪后，她的母亲在Pornhub上找到了她，这里有关于她女儿的58个视频。无独有偶，一名14岁的加州女孩不雅视频被上传到这个网站，最后还是由一名看到视频的同学举报才被曝光。 然而，尽管每次曝光犯罪者都能被绳之以法，但是Pornhub却毫发无伤地从中获得了大量的利润。
此外，由于Pornhub视频可以直接从网站上下载，这意味着，即使当事人视频已从网站删除，但可能在此之前，违法视频就已经被人下载，并共享给其他人，或者再在以后再度上传。于是，删也删不尽的视频，便成了许多人的噩梦。而这“许多人”，还是未成年。
与此同时，虽然大部分视频中的孩子并没有被暴力对待，但是，视频里的人往往都不清楚自己的视频被放上网站这件事。而这样的视频，在这个网站上的数量，实在太多。
野蛮生长的色情乱象
随着《 *** 》的报道发酵，P站也成了众矢之的。对Pornhub的担忧正在沸腾。关闭该网站的 *** 书已收到210万个签名。 包括许多知名的金融机构，都正在准备和P站划清界限。 比如，根据加拿大媒体CBC报道，信用卡巨头Visa以及MasterCard已在上周日（12月6日）联合调查Pornhub的业务关系。
P站的发指行为甚至引起了包括加拿大总理特鲁多在内的政界人士的反应。 其中就有加拿大议员以Pornhub及其母公司Mindgeek从“大规模性犯罪”中获利这个理由，要求 *** 对其采取行动。特鲁多已经表示，加拿大 *** 正在与警方和安全官员合作，解决Pornhub相关的问题。
从目前P站的回应看，P站表示，任何关于其允许（那）的说法都是不负责任的，而且是完全不真实的 。P站同时还表示，它采取了广泛的措施来保护平台免受此类内容的侵害，其中包括由庞大的人工审核员组成的团队，以人工查看每个上传内容并删除非法材料，以及自动检测技术。
但即便如此，用户对于P站的信任都已经大打折扣。 事实上，从 历史 上看，性作为一种不会消失的需求，令色情业在进入市场方面一直处于领先地位。
通常，新技术的早期采用者往往也是推动技术广泛使用的人，对于传媒来说，就包括录像带、电子商务和视频流的使用。 虽然色情产业并没有对这些创新负责，但色情业却是帮它们快速发展起来的重要因素 。正是因为市场在色情行业的巨大需求，也让资本家相信，某些东西是值得投资的。
而如果投资却缺乏规制，则会造成市场的乱象，而色情行业作为一个特殊行业，造成的不良后果无疑将在 社会 上产生更加长久和深远的影响。 现在，这种不良影响已经随着互联网的普及与技术的发展不断扩大。
根据统计，1998年，有3000多起关于儿童 *** 待图像的报告。仅仅十多年后，年度报告飙升至10万多份。2014年，这个数字首次超过100万。去年，有1840万，这些报告包括超过4500万张标记为儿童 *** 待的图片和视频。
此外，美国国家失踪和受剥削儿童中心汇编每年报告的与儿童性剥削有关的图像、视频和其他内容的数量显示：2015年，美国国家失踪和受剥削儿童中心共收到了650万个视频或其他文件的报告；2017年，其收到2060万个相关内容的报告；2019年，收到的报告则高达6920万个。
去年，推特因对儿童进行性剥削而在六个月内关闭了264,000个帐户。今年，Facebook则删除了1240万张与剥削儿童有关的图片。
这些数字令人触目惊心。 虽然这种通常被称为儿童色情的诞生要早于数字时代，但智能手机相机、社交媒体和云存储使图像以惊人的速度繁殖 。循环和新图像都占据了互联网的每个角落，包括Facebook Messenger、微软的Bing搜索引擎和存储服务Dropbox等一系列不同的平台。
一个令人不安的趋势是，这已经形成了一个庞大的产业链，而仅致力于分享幼儿和更极端虐待形式的图像。这些团体使用加密技术和黑暗 *** ，即互联网的广阔腹地，来教恋童癖者如何犯罪以及如何记录和共享全球虐待的图像。
挑战“边界”的暗网
显然，信息时代下，互联网在为人们提供效率的同时，也为罪恶滋生提供了便利。这些不曾放在明面人供人讨论和引发关注的问题，更多的在暗网中出现。
2016年，4名德国人架设、营运儿童色情平台“极乐空间”，其平台应用程序就属于隐密度极高的“黑暗 *** ”也即“暗网”，平台流通的儿童色情影像，从婴儿到幼童、男孩到女孩、同性与异性之间无所不包。截止2017年6月，该网站在全球共有11万会员，地域之广、规模之大以及人数之众，惊骇了全球。
2019年3月，德国林堡地 *** 院对此案作出判决，网站4名创办经营者因“建立、经营儿童色情平台，持有并传播儿童、甚至婴儿的 *** 影像”，分别被判处4至10年有期徒刑。而“极乐空间”暗网平台只是德国儿童色情 *** 的冰山一角。
今年韩国曝光的“N号房”事件也正是如此，26万施暴人对于 *** 色情受害者的剥削震惊全韩，而这类人群都是通过“暗网”来躲避追查，观看、交流儿色情影像，甚至进行 *** 待的犯罪行为。
暗网为犯罪分子提供了挑战“边界”的机会，包括物理边界和 *** 边界。只要 *** 可以触及的地方，就有犯罪的可能 。随着互联网的迅速发展，人们对 *** 的依赖性已经越来越强。而媒体对此类件的频频曝光，也将那些罪恶渊薮不断推向公众视野。
一方面，这提示着 *** 空间新领域治理的必要性，要维护我国 *** 安全，就必须重视暗网 *** 犯罪的威胁，并进行有效调整，及时作出相应的应对另一方面。
对于个体而言，应该看到的是在个人信息不断数据化的今天，信息安全教育的重要性。这至少能让我们在自己的隐私信息被泄露或被利用的时候知道可能是泄露，而不会因为莫名的“恐惧”而被套路。
P站的翻车，只是揭开了那些暴力黑暗犯罪的冰山一角，而互联网的全球性治理，显然还有很长的路要走。
有什么是必须是电脑做，而手机做不了的吗？
电脑能干的绝大部分工作，手机都干不了：
工作上：
CAD画设计图、Matlab处理数据，作图、Python处理数据、Latex写论文、Jade处理XRD数据、GSAS、Fullprof精修XRD、Athena、Larch处理XAS数据、Mnova处理NMR数据、COMSOL计算有限元、SSH链接超级计算机、Origin Pro 作图。
生活上：
UTorrent下载种子、Adobe PS 处理图像、Adobe Pr/AE 处理视频、Foobar 听无损音乐、Tor Browser 上暗网、Adobe Acrobat 数字签字、Adobe XD 设计个人网站、Cheat Engine 修改游戏、券商API 更高频的交易、USB接口/读卡器读取相机里的文件。
扩展资料：
大部分需要外接设备，拓展功能的事情，必须电脑干，如今 *** 高度发达，储存和分享文件有多种快捷手段，使用光盘储存数据算是比较冷门，但在部分办公场所和敏感文件传递依然广泛使用光盘储存传递数据。
内置光驱通常配置在台式电脑主机，外置光驱需要供电和u *** 接口，也通常在笔记本电脑或者无外置光驱的台式主机上使用，手机因为接口和供电原因无法完成上述功能，像其他类似于工程级制图、高清视频剪辑合成、动画 *** 等需要大量复杂运算的事情，当然也必须电脑干。
总之，手机还是偏定位于通信工具，电脑偏定位于生产力工具，两者功能互补但无法做到完全相互替代。
BAT三巨头开始挖掘大数据
BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在更具实干精神的互联网领域，行动才是更好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同
数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出更大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对 *** 数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
百度还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管百度已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，百度需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，百度成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，百度等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，百度需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面百度是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说百度前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，百度拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%; *** 广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向百度、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上百度，就难了。除非将百度的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。 *** 、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到 *** 、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。
我的世界暗网版手机下载到底该怎么下
1、首先是要先打开苹果手机上的苹果应用商店，在应用商店主界面上方搜索栏输入我的世界暗网版软件app。
2、其次在搜索到我的世界暗网版app后，点击打开我的世界暗网版软件app介绍界面。
3、最后在我的世界暗网版软件app介绍界面，点击界面右下角下载软件选项，即可下载。
比特币的价值是由什么决定的？
比特币具有价值是因为它作为货币形式的一种是有用的。比特币具有货币的数学特性(持久性，可携带性，可互换性，稀缺性，可分割性和易识别性)而非依赖于物理特性(比如黄金和白银)或中央权力机构的信任(比如法定货币)。简而言之，比特币是由数学支持的。有了这些特性，一种货币形式要具有价值所需要的就是信任和使用。对比特币而言，这可以从它日益增长的用户，商家和初创企业基数上得到体现。同所有货币一样，比特币的价值直接来自于愿意接受它作为支付方式的人们，这也是唯一的来源。
比特币的价格由供需决定。当对比特币的需求增加，比特币价格就上涨;需求减少，价格就下跌。目前只有很少的比特币在流通，新的比特币以一个可预见的逐步下降的速率发行，这表示需求必须遵循这一通胀水平才能保持价格的稳定。和它可能会成为的市场规模相比，比特币目前仍然是一个相对较小的市场，无需大量资金就能促使市场价格上下波动，因此，比特币的价格仍然很不稳定。
资料来源：
2022年增长最快的十大应用（包括一些你不知道的）
如果说不缺一件事，那就是应用程序。应用商店是爆裂在接缝处，很难将小麦与谷壳分开。
Okta 最近的“工作中的业务”报告消除了噪音。他们使用来自 14.000 名客户的数据来确定世界上增长最快的 10 个应用程序（按客户）。他们的结果如下。
我们博客的普通读者会认出一些应用程序，例如Notion或monday.com。然而，其他人可能对非专业人士不太熟悉，所以在这篇文章中，我们将向您介绍他们中的每一个。
继续阅读以了解有关 2022 年增长最快的十个应用程序的更多信息！
来自OKTA的数据
Notion是一个非常受欢迎的应用程序，拥有忠实的追随者，我们已经多次介绍过它，但如果你一直生活在岩石之下……
Notion 用户还受益于创建者的扩展生态系统，他们创建了大量社区 *** 的模板、资源和集成。
Notion 让您可以设计一个家庭空间、一个发展路线图、文档库、3D wiki 空间、会议资源、笔记和按需网站发布，所有这些都来自一个协作和直观的工作空间。
TripActions正在重新思考旅行、公司卡和费用管理。该应用程序为较小的公司提供了以前只有大型跨国企业才能使用的技术。
TripActions 允许用户管理管理、公司卡、旅行预订和可报告的费用。该应用程序利用了大量的预订和当地旅行社，并声称具有一些“人工智能”功能。
借助 TripAction，商务旅行、公司卡和费用报告都可以整合到一个解决方案中，使旅行者、管理员和高层管理人员可以轻松快速地计划和批准旅行，并通过仪表板和合规规则管理旅行费用。
作为一个花了很多很多时间填写费用报告的人来说，这一切听起来都很棒。
如果您不是开发人员，您可能没有听说过Postman。如果你是，你会知道它可以成为一个真正的救生员。
开发人员经常与 API（应用程序编程接口）交互。API 是程序让开发人员通过代码与它们交互的方式，例如获取或写入数据。
当 API 不透明或文档记录不完整时（而且它们总是如此），它们可能具有挑战性。这就是 Postman 解决的问题：它为构建和使用 API 提供了一个 API 平台。这使开发人员可以访问庞大的 API *** ，并与世界各地的开发人员共享他们构建的内容。
Postman 平台包括用于整个 API 生命周期的完整工具箱 - 包括设计、沙盒测试、文档生成和模拟构建，直至全面共享已完成和经过全面测试的 API。
Postman 还允许开发人员创建和共享 API 库和相关元数据，这些元数据可以在您的业务的各个级别发布。这些库可以通过搜索、通知、安全警告和报告来充分丰富。
如今，软件用户对应用程序的外观和感觉的标准越来越高。因此，成功的公司越来越多地使用“设计优先”的 *** 。
这就是Figma的用武之地。它是为协作而构建的在线优先设计解决方案。Figma 可让您快速设计和原型创意，同时将团队中的每个人都带入设计过程。
Figma 提供了一个基于 Web 的矢量图形编辑器和原型 *** 工具，任何人都可以使用简单而有效的工具来创建设计。它还支持实时协作，让人们无论是在家工作还是在办公室工作，都能保持同步。
简而言之，Figma 将设计过程中的所有设计利益相关者联系起来，使人们能够构建更好的产品并更快地交付它们。
分布式团队正在迅速成为常态。这对于海滩上的 工作 来说非常棒，但它会使创造性的白板会议变得困难。除非你有米罗……
Miro 是一款功能齐全的白板和思维导图工具，可与任何人、任何地点共享以进行实时协作。如果你用过它，你就会知道这个活泼的界面是多么令人印象深刻。Miro 还提供了使用 Slack 和数百个模板的简单登录。
这让您可以围绕一个愿景凝聚您的团队，简化工作流程优先级，并交付解决方案，无论他们在哪里工作。
Keeper是一个专注于 IT 和数据安全的套件。它的核心是一个密码管理器，您可以在其中安全地存储密码、登录名和密码以及财务数据。它还包括密码生成器和 MFA，以及跨设备同步。
然而，Keeper 不仅仅是一个密码管理器：该公司为企业提供一系列安全产品和服务，如网关、勒索软件保护和暗网扫描。
在公司面临来自国家和非国家行为者的持续 *** 安全威胁的时代，Keeper 显然正在满足一个巨大而紧迫的需求。
Airtable是您可能已经看到的另一个条目。
Airtable 就像一个带有 Web 前端的数据库。对于像我这样的老企业人员来说，感觉就像是具有灵活连接和界面的 Web 版 MS Excel。
Airtable 让人们可以导入信息，在数据中创建关系，并从不同的角度查看信息。这使您可以发现以前看不见的关系和资源并采取行动。
Airtable 还允许您设计呈现信息并允许人们采取预定义操作的界面。
此外，您可以设计和实现触发通知、消除冗余、组合工具、运行代码……等等的自动化。Airtable 如此受欢迎是有原因的。
你听说过Fivetran吗？我不这么认为。然而，它是一个超快速增长的应用程序。
Fivetran 使组织可以轻松构建数据管道。对于大型组织来说，这很重要。
来自Fivetran的图片
为了提取数据，Fivetran 使用大量完全托管和记录良好的连接器提供与数据资源的安全连接。Fivetran 还提供用于端到端管理数据管道和工作流的工具。
Fivetran 每月同步超过 1000 TB，拥有 200 多名 *** 数据工程师，正在崛起。
monday.com是一个用于项目管理和任务协调的在线工具。
monday.com 的特别之处在于它在结构和可视化方面提供了很大的灵活性。这使得管理不同类型团队的活动和项目变得容易，例如创意和设计团队、软件开发、营销、项目管理、销售和 CRM 等等。
monday.com 提供了一种灵活而强大的方式来围绕组织的目标连接团队、资源、流程和工具。他们称自己为“工作操作系统”。
Gong是另一个您可能没有听说过的应用程序。它为组织提供“收入情报”，即生成收入预测和细分的平台。
龚让客户回答以收入为中心的问题，例如：“哪些交易最有可能完成？是什么让您的更佳表现者成为更佳表现者？哪个广告系列的投资回报率更高？” 等等。
过去，此类问题通常只能由拥有大量人员和预算的大型组织来回答。龚旨在以更低的成本为较小的组织提供同样的洞察力。
0条大神的评论