C++就是一种编程语言而已，在当今主流的软件中适合桌面编程的有C#和Qt体系，早期的Delphi用的比较多，现在桌面软件的开发已经被微软的C#取代了。...这是和编程生态发展态势决定的，因为微软主导操作系统，推出桌面软件开发生态也是顺理成章的事情，当然开源的QT还是受到很多开发者的喜爱，单纯的说一种编程语言是不是能够适合某方面的开发意义不是很大，里面包含着很多生态因素...从事C++编程开发多年，今天就自己对C++这门编程语言的认知给大家做个简答的介绍，C++这门编程语言在实际应用的厂家如何，以及在未来编程序列中处于一个什么地位。 ?...端游开发。...像Qt对于C++语法的依赖还是非常大，玩转Qt必须对C++的基本语法有深刻的了解，因为在函数调用过程中用的都是C++的语法，相当于需要具备Qt常见控件的使用方法加上C++必备语法才能玩转这块编程。
从历史脉络中，看到数据中台凸显价值，数据中台是大数据下一站。所有企业都适合建设数据中台吗？什么样应该建数据中台？...大促期间，某类商品搜索转化率增长，于是我们给这个商品分配更大流量，可转化率增长的原因是数据计算错误，所以这部分流量也就浪费了，如果分配给其他的商品的话，可以多赚200W的营收。...通过数据中台，最终成功解决面临的问题，大幅提高数据研发效率、质量，降低数据成本。 4 啥企业适合数据中台？...数据中台构建需大投入： 数据中台建设离不开系统支撑，研发系统要投入大量人力，而这些系统是否能够匹配中台建设的需求，还需要持续打磨 面对大量数据需求，要花费额外人力做数据模型重构 所以数据中台建设，要结合企业现状...数据中台投入大，收益偏长线，更适合业务稳定大公司，不适合初创型小公司 5 总结 企业数据在日常使用过程中面临的一些难题，分析发现，数据中台对症下药。
在互联网迅猛发展的数十年里，我们不断面临新的场景与挑战，例如大数据、大规模集群计算、复杂的网络环境、多核处理器对于高并发的需求、云计算、上千万行的服务器代码等，那些成熟但“上了年纪”的语言不能为新的场景给出直接的解决方案...Go语言因其简洁、高效，以及良好的并发处理能力成为编程语言中一颗冉冉升起的新星，被广泛应用于网络服务开发，这其中关键在于Go语言对于协程调度、同步编程模式、非阻塞I/O，以及I/O多路复用的独特处理方式...作为并发原语，协程解决了传统多线程开发中的诸多问题，例如内存屏障、死锁等，并降低了线程的时间成本与空间成本。...线程的时间成本主要来自切换线程上下文时，开发者态与内核态的切换、线程的调度、寄存器变量以及状态信息的存储。 线程的空间成本主要来自线程的堆栈大小。...当协程阻塞等待Socket数据时，Go语言可以使用I/O多路复用技术监听大量Socket的变化。 在Go中，这种多路复用机制被称作netpoll。
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的...1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 总的来说，选择GPU而非CPU进行大模型训练的主要原因是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势。...高吞吐量：GPU能够提供更高的吞吐量，这意味着它们可以在较短的时间内处理更多的数据。这对于训练大型模型尤其重要，因为这些模型通常需要处理巨大的数据集，并执行数以亿计的运算。...大规模计算：GPU最初是为了处理复杂的图形和图像处理任务而设计的，这些任务需要大量的计算和数据处理。...下面介绍几款常用的GPU： A100：非常适合大规模并行计算任务和大模型训练，现在用的最多的卡之一，性价比高，1.5w美元左右，但是溢价严重，人民币价格区间10w~20w，运气好的话10w左右可以拿下。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
还记得双十一某宝的数据大屏吗？还记得你剁手了多少吗？他每年都在突破，而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义？答案是肯定的！...那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢？ ...，使用户既可以集成全量IT运维数据，也可以集成各种级别的物联网数据，结合优锘的Proxima、Tarsier等系列产品，实现多维空间大数据的集中管理和消费。 ...坦率讲数据可视化大屏并非适用于所有企业，因行业而言，有的企业对数据可视化大屏有很迫切的需求。...当然things作为物联网可视化pass平台，欢迎大家自己来制作，如果企业有技术人员，最少前端开发经验，懂js，了解webgl、 Javascript，那就没问题的，thingjs平台支持数据对接，项目部署等
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？...最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...他对使用多个数据库并且在每个数据库上至少运行了10个查询的分析师进行了统计，计算了这些分析师在每个数据库上的查询错误率，并根据统计结果构建了下面的矩阵： ?...该矩阵展示的是顶部数据库与左边数据库相比其错误率的差别，数值越高表现就越差。
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？...《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作，兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；...（宏观层面，不要深入细节） 如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。...数据大牛曹政表示： 1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？...4、典型场景分析，在某些业务场合中，最需要关注什么数据，如何解读其中的一些数据特征。 当然，3和4需要面试官或者说主考官有非常资深的场景把握和丰富健全的范例库，如果主考官自己都把握不住，那就没辙了。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World 网站主编 John Dix 专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。...举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。...除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。...开发人员需要一套更为灵活、能够轻松适应最新数据类型的数据库方案，从而避免破坏第三方数据供应商所提供的内容结构调整。...大部分新型数据属于非结构化或者半结构化类型，因此开发人员还需要自己的数据库有能力高效对其加以保存。
尝试从网上搜了一下什么车适合跑滴滴，结果大概分三种，一种是明显的车托写的软文，直接pass。一种是凭自己主观感受推荐的车型，这种个人感情色彩太强烈，难以客观，容易好心办坏事。...还有一种是给出了选车的方法，但是没有给出具体车型，例如： 你只要多做几次快车，就会发现什么车最多。 多做几次车，和司机师傅聊聊，就知道什么车合适了。...如何解读数据 我们假设滴滴司机中跑得最勤快、数量最多的车型是最适合跑滴滴的车型。而我们采集的数据只有两项：实时订单和30日回头客。因此，简单统计一下我们采样的实时订单和和30日回头客加油次数即可。...对于其他城市，由于受地域政策（区域车企保护、限行、新能源扶持）的影响，这款车型可能并不适合你所在的城市。...商业本质的东西其实一直没有大的改变，有时候甚至会让你觉得很low。 很多时候，人们凭经验估计的数据偏差是非常大的。
在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。 本文的内容将是分析为什么MongoDB适合深度学习。...您将从下面章节所描述的内容看到，开发人员和数据科学家正在将MongoDB作为一个灵活的、可扩展的、高性能的分布式数据库来使用，以满足AI应用程序开发的严格要求。...灵活的数据模型 MongoDB的文档数据模型使开发人员和数据科学家能够轻松地在数据库中存储和合并任何结构的数据，而无需放弃复杂的验证规则来保障数据质量。...MongoDB查询语言和丰富的二级索引能使开发人员以多种方式来构建查询和分析数据的应用程序。...译者简介 郭远威 资深大数据解决方案架构师，MongoDB中文社区联席主席。 数据库专家，曾负责迁移英国第一大虚拟运营商； 著有《大数据存储MongoDB实战指南》一书。
AI（人工智能）为应用开发者开创了一个全新的可能性。...以下列举的五种编程语言，被认为是最适合用来学习ＡＩ。大家可以参考一下。 1. PYTHON 第一名毫无疑问是 Python。...另外，您还可以轻松访问 Apache Spark 和 Apache Hadoop 等大数据平台。...您可以从下列方法中选择一个最适合的：您可以一头扎进堆栈底部，使用 CUDA 等库来编写自己的代码，这些代码将直接在 GPU 上运行；您也可以使用 TensorFlow 或 Caffe 以访问灵活的高级...R 是数据科学家喜欢的语言。但是，其他程序员在第一次接触 R 时会感到有些困惑，因为它采用了以数据帧为中心的方法。
磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。...总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。 针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。 首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。...但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。...进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。...另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。 展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。 从网游的角度看： 要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。...总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。 针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。 首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。...但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。...进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。...另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。 展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。
去年早些时候，我们决定改用 Go(Golang) 作为我们（SafetyCulture[1]）开发微服务的选择。...当然，您可以使用 TypeScript 并解决这个问题（希望如此），但为什么不选择一种语言来帮助您在编译时捕获问题？...在当今的世界，团队们正在开发 20 种不同的微服务，你需要记忆大量内容，编译过程提供一些帮助是有好处的。...a little dependency "小复制好于小依赖 (A little copying is better than a little dependency)")") Go 的作者和社区希望开发人员注意他们的应用程序的依赖关系...这是因为，数据经常出现竞争状态，代码不好调试。这一点上，Rust[5] 做的更好一些，因为它提供了权衡机制防止数据出现竞争状态，但你必须了解更复杂的系统。
在使用过程中，笔者感觉Lambda并非万能良方，有其设计和功能上的限制，所以根据项目的使用情况和体验，梳理了Lambda适合和不适合的场景，分享给大家，供大家在技术选型时进行参考。...Lambda有什么限制 单请求模式：一个实例一次只能处理一个请求，如果在处理完成前又有新的请求需要处理，Lambda需要创建一个新的实例来处理。...工具：Lambda有特定的部署方式，需要工具来支持，才能保证完整的开发流程；可使用的工具包括CDK、SAM、Serverless等。...以项目经验为例，有一个API Gateway -> Function A -> Function B -> 第三方系统的访问链路，在测试环境（用的人少，流量波动大）中，从页面调用这个接口的时间基本上在8...Security: API Gateway和SQS自动提供了HTTPS协议，保证数据传输安全；SQS和Lambda可通过IAM确保访问控制，API Gateway可通过Authorizer或API Key
大模型也一样： 用好你可几倍于原来效率 用不好，你可能跟原来没什么区别 差距非常明显，有人就可一人干两人活，那待遇肯定远高于能保持原效率的人。...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。...最后就学会用浪琴加上不同大模型。如千问模型再加一个知识库向量数据库，如face搭建一个自己的智能助手，这是收获。 8 适合人群 想从零开始学习chatGPT的人群。...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。...负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&优惠券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 目前主攻降低软件复杂性设计
转自｜InfoQ（www.infoq.com） 作者｜孙镜涛 审校｜杜小芳 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？...最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...那么在修改的过程中，其编辑次数与出错的比率又是什么样子的呢？ ?...该矩阵展示的是顶部数据库与左边数据库相比其错误率的差别，数值越高表现就越差。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World网站主编John Dix专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。...举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。...除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。...开发人员需要一套更为灵活、能够轻松适应最新数据类型的数据库方案，从而避免破坏第三方数据供应商所提供的内容结构调整。...大部分新型数据属于非结构化或者半结构化类型，因此开发人员还需要自己的数据库有能力高效对其加以保存。
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