本文将带你了解物联网之尽管微软发布了VR头盔 但它最终的野心是混合现实，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　尽管Surface   Studio是昨晚微软发布会的主角，但微软最新的VR头盔也吸引了不少目光。
   
    　　微软VR头盔的起价为299美元（约合人民币2000元），将由惠普、戴尔、联想、华硕和宏碁制造。它们将在Windows10 Creators   Update中一个新的VR平台上运行，不需要购买额外配件，设置过程也不复杂。你可以直接把头盔插入笔记本电脑。
     
    　　至少微软是这么说的。微软提供了一个非常简单的演示（得需要和Hololens进行配合）：在一个在VR空间中，你可以看电视，可以使用Skype和画图工具这样的应用。
     
    　　
      　　这个VR平台也兼容更多的Windows应用。在HoloTour应用中，微软员工演示了如何在VR中逛罗马，效果看起来很炫酷。新软件和头盔的分辨率尚不清楚。玩电子游戏的效果如何也不知道——有些游戏在Oculus或HTC   Vive头盔上玩效果很好，但一般的笔记本电脑没有那样的图形处理能力，所以效果如何你也可以想象得到。
     
    　　
      　　这种VR头盔价格低廉，与微软的混合现实头盔Hololens形成了鲜明对比。最便宜的Hololens新款VR头盔价格也在3000美元左右，是它的10倍。除了公司和富人之外，其他人基本上都承受不起。所以，至少现在我们也可以体验一下微软在VR上的效果了。
     
    　　混合现实才是微软要做的事情
     
    　　在移动互联网浪潮下，这家传统的软件巨头错失机遇，如今微软在移动市场几乎没有任何存在感，但在当天的发布会上，微软让外界看到了其希望引领新的未来的努力。
     
    　　微软CEO纳德拉认为，科技终究是人们手中的“工具”，人的最大特征是具有“创造力”，而微软则需要为这些“创造力”提供工具和服务。
     
    　　在当天的发布会上，我们看到，无论从Windows 10新版更新附件的更多3D功能，还是Surface   系列新的硬件产品所赋予使用者更多的功能，微软希望用户更多地运用其所提供的软硬件工具，“创造”数字化的产品。
     
    　　具体到功能方面，发布会上微软着重强调了围绕生产三维图像，以及增强的分享功能，包括将Outlook、Skype等工具整合，突出最重要联系人能够更快捷收到分享信息。
     
    　　而三维图像的生成和分享，最终的意义在于将现实和虚拟相融合，即微软所提出的“混合现实”。
     
      　　目前，微软的混合现实演示大多集中在HoloLens的日常使用上。在发布会上，微软高管桑德斯介绍了如何用HoloLens与微软画图工具进行3D图像创作，以及它如何帮助你在网上购物。
     
    　　在演示中，微软员工使用HoloLens，通过投影的全息图，查看网店里的家具摆在自己家中会有怎样的效果。
     
    　　“使用Windows 10，你可以将内容从现实世界无缝地搬到数字世界中，”桑德斯在展示HoloLens的时候说。
     
    　　纳德拉表示，未来的“终极计算机”是一种可以提供混合现实体验的计算机，其视野将会变成一个无边无界的显示屏。
     
    　　纳德拉在微软发布会举行的前一天对《华尔街日报》预言了未来的人类生活：“在你眼前的世界中，你可以看到虚拟物体和全息图像。”
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

统计学数据分析

统计学是数据分析学习的重要基础之一，我们掌握了数据分析，才能清楚的知道每一种数据分析的模型。统计学可以辅助SPSS或SAS来学习。

数据分析最重要的理论基础就是统计学了，只有掌握了统计学的知识才能解读数据，让数据不再是简单的数字，从而让数据分析拥有现实意义。

统计学贯穿数据分析的全过程呢米有统计学基础，是很难从事数据分析的，而且数据分析的各个步骤都会用到统计学的知识，和数据相反，统计学因为它本身的专业性，而不被人重视，其实统计学是非常适合做数据分析工作的；

统计学是理论基础，无论是面试还是数据分析学习过程中都会遇到不少统计学概念，课程会帮你将统计学的基础概念一次解决。

统计学：统计学可以分为描述性统计和推断统计，推断统计是统计学里的核心内容，统计学家一直在做的事情就是怎么根据样本来评测总体；方差分析、回归、聚类分析、主成份分析、时间序列分析等都是以后做数据分析可能有到的理论知识。

统计学是数据分析的理论基础，使数据分析更加的系统化，没有统计学基础的数据分析师的职业之路不会长远，因为在数据分析师的工作中可能会经常遇到不知道该用什么样的方法找寻的数据规律的瓶颈，因此掌握数据分析的统计学基础的知识也是成为一名优秀数据分析师的基础，同样的这也是企业在招聘数据分析师岗位时，要求应聘者有统计学知识的原因，当然，如果不是统计或是数学专业的，可以通过自学统计学相关知识。

每次在写数据分析必学知识时，我都会提到，对于数据分析师来说，我们是必须学习统计学知识的，毕竟天天跟数据打交道，总不能连最基础的统计学知识都不会吧？

统计学是数据分析的理论基础，你可能跟我一样，一说起理论就头疼。这里推荐一个日本作家写的《极简统计学》，这本书从身边的故事出发，深入浅出的说明很多统计学的原理，是比较好读的一本统计学入门书籍。说到统计学知识，最基础的是描述性统计以及里面各类图表，深入一点需要了解线性回归，贝叶斯，假设检验等。很多理论学习的时候可能会过了就忘，我这里推荐一个方法，就是用python编程语言将统计学知识编写一遍，这样既训练了python又牢记了统计学，是一个非常妙的方法。

举个例子，数据分析，你如果连最起码的置信区间都不懂，你还怎么处理数据？如果统计学中最基本、核心的思想：用样本估计总体，你都没概念，就别说自己会数据分析了。

1．SPSS作为一款菜单式操作软件要比编程性软件入门简单，优点就是好上手，事实上，统计学专业的学院常常在学习统计学原理之后学习SPSS的操作学习，对理论知识进行一个实践，SPSS现在在企业常做数据量相对小的、数据质量较好的数据分析，如调查问卷后的数据进行分析。