回答:大數據的入門學習有多條學習路線,可以根據自身的知識結構進行選擇,并不是所有的學習路線都是從學Linux操作系統開始,然后是Java、Hadoop、Spark等,學習大數據也可以從數據分析開始。對于職場人來說,學習數據分析的工具如何使用,遠比學習Hadoop更加實際。大數據的核心是數據價值化,只要圍繞這個核心所做的一系列數據價值化的操作都是大數據的分內之事,所以大數據學習的出發點比學習內容本身更重要...
回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟,不再是以概念貫穿的模式,大數據越來越多的被使用,伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代,以數據為核心,用數據進行決策,基于數據驅動企業的創新與發展,相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間,對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源:對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀,在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換,...
回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多,海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點,暫時沒有太好的解決方案,kylin等框架也只是一個折中方案,如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案,分鐘級別可以返回。
sharktech怎么樣?sharktech就是大家常叫的鯊魚機房,這個是機房的自營IDC,機房線路走Comcast,比起普通的線路稍好一點,而且自帶防御,機器比較穩定,很多朋友都在使用他家的獨立服務器,今天收到商家發的郵件,目前商家正式...
...理,略有刪減。* 有時我們會發現,在實際工作中,應該怎么做和教科書講的結論相矛盾,這時候要怎么辦呢?難道教科書中的結論出錯了?事實上,有時確實如此。所以今天我就想和大家分享一下機器學習教材中的一些經典問...
...題。此外他還想知道他做軟件測試工作到第5年或第6年會怎么樣。后來他在工作到第5年的時候轉崗了。雖然他已經轉崗了,但是最近聯系時,他依然問我這個問題,似乎這個問題困惑他很深、很久了。 這件事情對我的觸動很大...
...情和編程習慣等,獲得面試官的加分。 那么,開源項目怎么才能獲得更多的 Star 數呢?這里通過總結我這段時間維護 Day.js 項目的過程中的一些經驗教訓,來說說如何改進和推廣你的開源項目。 瞄準用戶痛點 開源社區的內容包...
...其實就是Jmeter中的一個組件,是用來實現參數化的,具體怎么用我們下面再說。 還是以新增50條數據為例吧,執行的思路是怎樣的呢?還記得我們在前面文章里介紹的接口測試框架嗎?測試計劃--->線程組--->請求--->查看結果樹。...
...貢獻。 如何準備校招? 既然校招這么重要,那我們應該怎么準備校招呢? 要想在校招中取勝,筆者覺得有幾個方面是比較重要的:視野+專注+方法論+心態 1.視野 視野的開闊指對一件事物認知的廣度,要對業界有一定的了解,...
...貢獻。 如何準備校招? 既然校招這么重要,那我們應該怎么準備校招呢? 要想在校招中取勝,筆者覺得有幾個方面是比較重要的:視野+專注+方法論+心態 1.視野 視野的開闊指對一件事物認知的廣度,要對業界有一定的了解,...
數據怎么樣才能對人有用?人們整天都在討論大數據,其實數據本身并不是有用的,必須要經過一定的處理。例如你每天跑步帶個手環收集的也是數據,網上這么多網站也是數據,簡稱為Data,數據本身并沒有什么作用,但是數...
...,無法滿足新業務,歷史遺留問題多,新需求還不斷。該怎么辦呢? 新業務好嗎? 自己去獨立負責一塊沒有的業務,從頭開始,對于一個高級工程師來說,這樣的業務往往比較小,或者并不受重視,從頭做起是簡單的,簡單的...
...不同渠道上的表現,會對產品有什么樣的影響,我們應該怎么調整產品。我們的目標是希望產品可以調的更好,更賺錢。 第三點,我們可以按照產品和用戶的分類去建立服務器。比如男性用戶或者女性用戶對我們的游戲不同的...
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...越重要的分水嶺?【High】在發展真正的人工智能上,你怎么看?【Hinton】我認為我們已經跨越了一個十分重要的分水嶺。不久之前,AI圈內大多數人所做的AI還是由邏輯學驅動的。這種智能的范式是邏輯推理,并且一個內部的...
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...