回答:隨著大數據應用的逐漸落地,很多人都想從事大數據方面的工作,這其中自然就有很多非大數據相關專業(數學、計算機、統計學)的從業者,那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢?答案是肯定的,但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟,目前正處在落地應用的階段,大數據的細分崗位比較多,自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
回答:數據庫開發工程和大數據開發嚴格意義上來說不算轉行,從技術層面來講大數據開發需要更深層的技術基礎和更廣的架構思路,也其說轉行不如說是對自身職業的一個飛躍。數據庫開發工程對于基本的數據庫開發比如說SQL的熟練,表結構的分析,數據庫編程的掌握,數據庫的運維,這都是數據庫開發工程師的天然優勢和技術積累,如果要上升到大數據開發顯示是比小白更具優勢,向大數據庫開發提升,建議從以下幾方面著手:1.從技術上要學習...
回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向,除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外,還有大數據平臺架構與研發,除了以上四個大的工作方向之外,還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓,這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺,這部分工作的難度較高,從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
回答:誠邀回答,下面我來說說我的個人觀點:隨著大數據的熱度不斷升溫、技術日趨成熟,應用越來越廣泛,很多人都看好大數據未來的發展前景。這其中不乏大量Java開發崗位轉大數據方向的程序員。究竟是堅守java崗還是去做大數據?我認為最重要的還是要結合個人的職業發展來定位。并不是大數據火了,轉行做大數據就業前景就更可觀,個人能力、與企業技能要求的匹配度、市場競爭環境、行業人才需求及機遇等都會左右我們最終的職業走...
回答:是的。一方面,大數據計算通常不能在內存中完成,需要多次讀寫硬盤數據。另一方面,數據分布在不同的機器上,需要對數據進行網絡傳輸。因此,大數據運算更多的時間是在讀寫磁盤和網絡傳輸數據。因為數據I/O的效率通常低于CPU運算效率。因此,對讀寫同一張表的多個SQL進行合并,可以減少本地磁盤讀寫次數,以及網絡傳輸的數據,從而提高程序運行效率。
回答:真搞不懂,一個初中生稍微學一下就能熟練使用的編輯器為什么很多人以為用它來寫代碼就是大神?這么說,如果像linus這樣,對Linux的API了如指掌(畢竟自己寫的),用Vim和用IDE是一樣的。但如果要調用別人的API,用vim就要花大量的時間去熟悉API,起碼得把函數名背下來,要不然寫幾行就得去看頭文件。還有,沒有語法預檢查,要消耗大量的時間在編譯上面,編譯報錯,檢查,修改,再編譯,再報錯。。。9...
...建議從基礎學起,由淺入深,學習才會更輕松。 . 二、數據分析 顧名思義,數據分析說的通俗一點就是將數據進行分析。將大量數據經過整理、概括,總結然后再形成結論所展示出來。隨著互聯網的發展,我們的生活,也離不...
...UDP、DNS、WebSocket7、框架相關:jQuery、MVVM框架了解一個8、數據庫相關:關系型數據庫必備一個、MongoDB、redis等非關系型數據庫選擇了解9、工具相關:Chrome開發者工具、fiddler10、設計知識:基本的設計原則、基本的設計規范11、Web...
...UDP、DNS、WebSocket7、框架相關:jQuery、MVVM框架了解一個8、數據庫相關:關系型數據庫必備一個、MongoDB、redis等非關系型數據庫選擇了解9、工具相關:Chrome開發者工具、fiddler10、設計知識:基本的設計原則、基本的設計規范11、Web...
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...不過,在翻譯過程中,越來越覺得這其實就是一篇搞Python數據科學培訓的公司寫的軟文,里面寫的內容還是比較淺的,只適合像我這樣的初學者了解大致情況。當然,文章提到了Python作為網絡開發技能的市場需求并不是很高,這...
...工具只需在一個局域網內就可以實現電腦端調試手機端(數據線什么的 見鬼去吧) 地址:https://github.com/wuchangmin... 詳見github上的README.md文件解釋很詳細 Weinre https://blog.csdn.net/FuDesig... https://blog.csdn.net/freshlo... 沒有仔細看 請...
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...移,html5可以說是眾望所歸。 根據面包理想學員進行大數據分析: 數據來源網站:經過對各招聘網站的分析,從規模、更新程度和知名角度考慮確定智聯招聘、拉勾網、中華英才網等網站。 數據采集條件:搜索職位類別為WEB前...
...解決了單點部署(All In)的缺點,大大提高的系統并發量) 數據庫分庫(讀寫分離)、分表(水平分表、垂直分表) 采用集群 (多臺機器提供相同的服務) CDN 加速 (將一些靜態資源比如圖片、視頻等等緩存到離用戶最近的網絡...
...解決了單點部署(All In)的缺點,大大提高的系統并發量) 數據庫分庫(讀寫分離)、分表(水平分表、垂直分表) 采用集群 (多臺機器提供相同的服務) CDN 加速 (將一些靜態資源比如圖片、視頻等等緩存到離用戶最近的網絡...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...