招聘搞笑事 如果你关注招聘试题，越是大的公司，问的问题越基础，有的甚至问你什么是栈和队列，反而一些小公司会关心你做过什么系统，关注点不同，大公司更注重基础扎实，发展潜力，而小公司希望你立刻、马上为他干活...为什么要学习数据结构？ 计算机专业本科生都开设数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。...很多人觉得基本的数据结构及操作已经在高级语言中封装，如C++、JAVA，栈、队列、排序、优先队列等等，都可以直接调用库函数，学会怎么调用就好了，干嘛要重复造轮子？...我非常诧异，为什么要背？理工科技术知识很少需要记忆的，是用的，用的！学习知识不是死记硬背，更重要的是学习处理问题的方法。...但是，如果在现实中遇到一个复杂问题，一个芯片只能完成其中一个功能，难道要连接十几块芯片来解决这一个问题？
两个方面的需求： 数据处理 服务器运维 数据处理方面的需求 1....首先是必要需 生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。...其次是好用 Linux 为生产而生，所以在上面做数据分析肯定是很好的。Linux 有很多现成的小工具可以直接使用，比如 grep, sed, awk，非常方便。...集群弄好了，加个账户、添块硬盘、排下错误，于是你久病成良医，硬把自己折腾成了一个运维人员，要转行也是分分钟的事。 （以上故事纯属虚构，如有雷同，实属巧合。） 说完了实验室的情况，再聊一聊企业。...写在最后 Linux 对于生信来说，运维不是刚需，但使用是刚需。生物信息学如何快速入门 Linux，请移步到下面这篇文章。
为什么要学Spring？ 先来看张图，它记录的是Web框架的发展史。 ? 图片一 Web框架的发展史 还有更多你可能听都没听说的Web框架，详细的框架列表请参见这里。...事务管理：Spring强大的事务管理功能，能够处理本地事务(一个数据库)或是全局事务(多个数据，采用JTA)。 模块分离：Spring框架是由模块构成的。...单元测试：Spring写出来的代码非常容易做单元测试，可以采用依赖注射(Dependency Injection)将测试的数据注射到程序中。...不得不提到，如果你要开发一个大型的Web系统，MVC框架必不可少。Spring MVC作为其中的佼佼者，被大多数系统作为MVC框架，使用它的开发者也是最多的，其搜索热度一直居高不下。...图片四 Indeed上工作热度排名 还犹豫什么，跟我一起来学Spring吧！
你学的sql或者其他某些技术,他能帮你解决工作中80%或者90%的问题,但真正能体现出你价值的却是剩下的20%或者10,甚至5%的工作....---- 常用数据结构和算法推荐 时间复杂度 插入排序 快速排序 KMP字符串匹配 单向链表反转 如何删除给定单向链表的倒数第N个元素 --快慢指针 如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标
目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。...不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。...不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。...最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握
为什么要学习网络爬虫呢?要知道，只有清晰地知道我们的学习目的，才能够更好地学习这一项知识，所以在这一节中，我们将会为大家分析一下学习网络爬虫的原因。 ?...1) 学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。...2)大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。...在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大...此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
N取决于高级语言有多少种关键字比如 c语言： void printf int float go语言： go for := 那么上述AST树就会变成数字+字符+字母的中间状态组合 二·为什么你需要学习编译技术
本篇修改自我在知乎上回答的问题，为什么要学习 Linux？ 我最开始用Linux是被逼的。当时用的是一台旧的笔记本电脑，做一些文字处理的工作。跑Windows动不动就死机，无奈之下安装了Ubuntu。...(为什么Linux不需要磁盘碎片整理) 再次，Linux的源码和架构都是开放的，你可以从中学到很多操作系统原理。...而安卓用的也是Linux内核。 最后，Linux设备投入小，而Linux知识更新换代较慢，学习的性价比很高。学完后还可以通吃Unix和Mac。 Linux的致命弱点 最后，说一下Linux的致命弱点。...当你在一个妹子面前使用大黑屏时，妹子惊讶的眼神绝对不是看你是天才，而是看你为怪胎。 当然，你还可以使用Mac。Mac和Linux是一个妈Unix生的两兄弟。...如果你还是觉得Linux的大黑屏太丑，请选用Mac的大白屏。
为操作系统而生的标签注定了 C 不可能平庸，实话实说，C 是一门很难学习和使用的编程语言，没有编译原理、操作系统和计算机体系结构扎实的基础知识，根本不可能把 C 学的明白、用的顺手。...这样做的一个好处就是可以实现跨平台的功能，缺点就是效率相对要低一些，因为每执行一次都要翻译一次。 ?...C语言不仅提供多种运算符，还可以完成类似计算机底层操作的位运算，语法简单、约束少，拥有丰富多变的结构和数据类型，还拥有可以直接操作计算机硬件的能力。这一点大家在学习到指针的时候将深有体会。...所以学C语言的人，有些成了“大神”，有些仍然是初学者水平。 3．可移植性高 可移植性高是指源代码不需要做改动或只需稍加修改，就能够在其他机器上编译后正确运行。...由上图可知，操作系统、编译原理、数据结构与算法等等基础知识，是深入理解、掌握和灵活运用 C 的重要前提，现阶段程序员职业生涯超过一半的热门方向直接或间接与 C 有关，学好 C 的重要性也就不言而喻了。
4.学习经典的数据结构。 还记得大学在学习数据结构的时候，我们都是从理论上去记忆。但是当我看完集合源码之后，我忽然发现——JDK集合源码简直就是数据结构的最佳实践呀！...数据结构中最为基础的几个结构为：顺序表、单链表、双向链表、队列、栈、二叉堆、红黑树、哈希表。这些所有的实现都能在 JDK 集合的实现中找到。
2017年7月20日，IEEE发布了2017年编程语言排行榜：Python高居首位。就在今年，Python突然间走进了大众的视线，一瞬间，关于这种我们很少听过的...
03、为什么要学习Python编程？ (1)、Python成为升学需要 2018年3月份开始，全国计算机等级考试需要考Python编程。...2018年6月份，浙江高考将Python内容加入信息技术科目；其实不止浙江，山东教育大省也即将把Python编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系。...2018年9月份起，全国超过40所高中将正式开展《人工智能基础》课程,编程语言在升学中的比重逐渐加大，将要成为高考提分的一大利器。...(5)、Python岗位需求大 在所有的编程语言排行榜中，由于人工智能的火热，导致Python方向岗位的招聘人数需求以及薪资均在水涨船高。...以上数据证明了学习Python并且从事数据处理、算法以及人工智能这些领域的工程师轻轻松松就可以拿到年薪30万以上。
使用过 Spark Streaming 或 Storm 的同学也应该知道数据源源不断的流入，流出，计算，这个过程的数据称为数据流。...它是一个有状态的计算引擎，举一个例子，我们要统计一个用户最近一个小时的访问次数， Flink 会在系统内部会把这个 count 值保存成状态，一直累加或删除。...迟到数据处理： 当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。...注：Flink 为什么引入了时间的概念呢？因为在 Flink 内部数据是流，需要有一个来度量流计算处理进度的标识。所以引入了时间这个概念。 接下来，我们来简单了解下 Flink 的分层 API ?...小结 Flink 作为一个优秀的实时计算框架，不可能仅凭一篇文章就能全部讲清楚，所以遵循循序渐进的原则，本文主要介绍一些了Flink在全球的趋势，为什么火，基础语义，架构等基础知识作为入门，更好的理解它的设计初衷
优势 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。...以前处理数据会使用pandas，数据会保存在内存中，数据量过大就会崩了，这也是为什么要使用分布式计算的原因。没有做过横向对比，暂时还不知道有多大差别。...最后花了1.3h，本地处理完了四千多万数据，CPU和内存都要炸了，看来以后计算部分还是要搭集群。 ? 学习计划 我在Github上开了一个仓库，记录所学，地址在原文链接中。...刚开始使用的语言还是Python，目标是学Scala，看了些基础语法，和Python挺类似的，以后多写写，维持这个项目，记录各种坑。 ok，BB了这么多，下一篇就要开始真正的代码实战了。 ?...为什么学spark，因为想要升职加薪
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！ 目录 一、什么是算法？...二、算法的特征 有穷性 确切性 输入项 输出项 可行性 三、为什么大家都在学算法？...三、为什么大家都在学算法？ 数据结构与算法是我们 IT 从业人员的基础内功，如果算法学的好，那证明你有极强的学习能力和成熟稳定的心智。...会数据结构的基本操作和经典算法。 会利用数据结构与算法，解决实际问题。 熟练使用和改进数据结构，优化算法。...我们学习算法，开始不必纠结于如何去实现算法，而是要先领会算法，能够写伪代码，在我们的大脑中进行程序调试。
在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，...为什么要学习深度学习 首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方？...一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。...第一，Linux在显卡驱动的兼容性方面有很多问题。大多数Linux 分发版本提供的 Nvidia显卡驱动是一个叫做Nouveau的开源版本的驱动。...他习惯用大色块的铺陈来营造光影效果，对反光物体和环境色的把握非常精准。
在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，...为什么要学习深度学习 首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方？...这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。 其次，随着我们进行数据处理以及运算能力的不断提升，深度学习所代表的人工智能技术和传统意义上人工智能技术比较起来，在性能上有了突飞猛进的发展。...一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。...他习惯用大色块的铺陈来营造光影效果，对反光物体和环境色的把握非常精准。
2 大模型的潜力与微调 大模型是人工智能代表，潜力与使用方式有关。使用好大模型可提高效率，让人获得更好的待遇和更多机会。然而大模型潜力要通过微调挖掘，以适应不同场景和需求。...这时不仅要会用，还要用好，甚至会微调，才能拉开跟其他职场人员的差距。这样我们的待遇才能更丰厚，工作机会更多。 你要学习到第二点，就是行业需求爆发了，就是基点以来。...5 大模型训练经验与高薪offer 前段时间有个大模型训练的拿到200万年薪。工作经验只有六年。他为什么那么高offer？大模型经验他比较多，大模型其实是GPT3出来后，CP3出来到现在大概也就三年。...后面对数学有兴趣，把这基础补补再来看也OK 想理解大模型底层原理，以便更好使用大模型。如为什么大模型避免不了幻觉，就是说它避免不了胡乱回答。...但自己学一下给自己公司搭一个大模型的服务地图储备，这个其实还看目的。如只是想学会它底层原理，然后去更好使用这些模型，那懂点点python、linux就可。对技术依赖不多。
中国香港的市场营销经理说到，“我们产生的线索并没有定义正确的跟进事件，结果就是感觉这些数据都是无效的。”。事实证明他是对的，数据是不断在改变的。...首先，坏的数据：它有什么好处呢？ 数据质量是面包中的酵母。没有它，你无法达到好的业绩，最后剩下可能只是少的可怜的饼干渣。 所有的都证明数据质量非常重要。...深入挖据你会发现: 不准确或不完整的数据会导致生产力降低20%,这是每周中一天的工作量 不准确的数据平均导致公司失去12%的收入额。...由于数据质量差，平均有40%的公司没有达到他们的收益指标 这是不好的，真的不好的。(更多的坏数据影响的数据统计,看看下面的参考资料部分)。...幸运的是，提高数据质量永远不会太迟。但她有一个问题:“只是良好的数据会产生什么样的影响?”
所以很多人对于为什么要学虚拟机这个问题，他们的答案都是：因为面试。...学 Java 学到了这个程度，如果你不懂虚拟机的一些基础知识，那么你就很难深入理解一些细节。 接着我想聊聊我的第二个观点：学习虚拟机是为线上排查问题打下基础。...你看懂了 GC 日志，那么你就得明白什么是年轻代、老年代、永久代、元数据区等，这些就是 Java 虚拟机的内存模型。...说完了为什么要学虚拟机，接下来我想说一下我为什么要写这个专栏。 或许在别人看来，市面上的虚拟机资料已经非常丰富了。理论类型的，可以看周志明老师的《深入理解Java虚拟机》。...希望以一种有逻辑的方式去将所有知识点串起来，让大家更好理解，能让初学者不仅知道这个东西，还知道为什么要这么做。
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