又到开学季,无数莘莘学子开始了他乡求知的旅途。求学生活你要怎么开始呢?你是要先享受来之不易的求学生活呢还是继续为人生目标而奋斗。闲言少叙,当今社会一步拉下很有可能步步落后。得有忧患意识。谁也不想上完大学结果被大学给上了,毕业季很有可能就是失业季。 每个人都有自己的理想和人生目标,编程也可能是你的一个选择,路是走出来的,知识是学出来的。 如何自学编程无师自通?学习固然重要,但学习方法更重要。我起初学习的时候走过不少弯路,虽然本身是计算机专业的。刚开始也是啥是编程没有概念,纯粹为学习而学。基本上徘徊了很长一
为啥扯淡,因为我们开发人员很少用到它,目前流行的android开发有数据结构么?没有,至少你在用api的时候基本上是看不见的。c++有在STL基本容器中string, vector, list, de
“别提了,我用过Linux,就是黑乎乎一个屏幕,鼠标也不能用,不停地的敲键盘,手指头都给我磨破了!”
go语言比较适合做服务器开发,云平台开发,微服务实践和重构,区块链开发(主要以以太坊为主导)等等。
说到云服务器,想必大家都不会感到陌生,在现实生活中,很多人应该都接触过或者听说过云服务器。但是,云除了计算机专业的学生和互联网行业的人,对于服务器到底是什么以及云服务器能干什么,大部分人是不清楚的。接下来,我将给大家简单介绍下关于云服务器的基本常识。
写出这部分,着实的好笑,为什么呢?大家就说这还要说,我要学单片机,肯定是做好思想准备了啊,但是实际呢,好多同学经常会问我说单片机难学吗?这么贵的开发板,有没有便宜点的推荐?更有好多都学了几个月了,还在问我学了单片机可以干什么?
今天学到了个新知识,在学习一个东西前,先提出自己的一些问题,然后在学习,可能效率会高一点,那么就来提出一些问题吧
本专栏是自己学Java的旅途,纯手敲的代码,自己跟着黑马课程学习的,并加入一些自己的理解,对代码和笔记 进行适当修改
我们在大学学了很多的语言,但是学到的只是基础,俗话说得好,师傅领进门,修行靠个人,大学老师只是我们的引路人,想学的多就要靠自己。
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第22天,点击查看活动详情
最近看了几段话,感触良多,初看全部都对,细看看,又全部都不对。想到自己前端工作3年,谈谈自己几点感受吧。
1、什么是开放平台? 无数的经验证明,一个系统做大了之后,如果是一个封闭的系统,必然越做越小,所以为了吸引更多的开发者一起做大整个生态,厂商就纷纷基于原有的系统将部分能力开发出去,通过利益分成的方式吸引第三方开发者以前来打造和维护系统,支持系统开发能力的就是开发平台。最成功的开发平台应该APP STORE,苹果手机靠APP STORE,完全颠覆了整个智能手机,这也是造成诺基亚这家公司穷途末路的关键推手。 2、淘宝开放平台(TOP)能干什么? 淘宝开放平台(Taobao Open Platform)是基于淘宝
树莓派是由树莓派基金会发布的卡片式电脑,起初的目的是为了让更多的孩子们可以学习计算机编程,但是发布以后受到了广大计算机爱好者的喜爱 树莓派被称为卡片式电脑,顾名思义它可以安装操作系统,并且接上显示屏鼠标键盘就可以正常使用,在上面可以用python或者C语言编程并运行。
最近参加了一个小额付费的fastapi的训练营,其实以前也有参加过类似的一些小额的课程,不过都没坚持去学,最近开始看看视频简单的了解一些fastapi的快速入门的一些基本操作,现在将学习笔记记录一下。
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说了这么多都是一直在谈如何学习编程,学习java,c/c++等一些基础的东西。可能有些人会问,学了能干什么?学泥瓦工,可以码砖头、学裁缝能做衣服。这个都有明确的方向。那我们学编程能从事那些工作呢? 一、互联网 最直接的工作就是到一个科技企业做程序员,人家码砖头,我们码代码。目前的互联网行业,那是需要大批的编程人员,把现实中的数据进行转换存储分析。BAT是目前国内比较好的互联网企业,他们的业务都需要大量的编程人员来实习。工资高,福利好,还有优越感。 二、传统软件企业 何为软件企业首要的是微软,为别人提供
最近阅读了《Redis开发与运维》,非常不错。这里对书中的知识整理一下,方便自己回顾一下Redis的整个体系,来对相关知识点查漏补缺。
一、它是什么,能干什么 想认识一个事物,必须先弄明白它是什么,能干什么。 首先说一下,openstack是一个搭建云平台的一个解决方案,说他不是个软件,但是我觉得说是一个软件,能够让初学者更容易接受和理解,在后期的慢慢接触过程中,大家就能够理解,为什么说它不是一个软件。openstack能干什么,可以搭建公有云,私有云,企业云。(顺便说一下,企业云将是openstack的用武之地) 二、openstack组成 上面是一个整体的认识,想进一步了解openstack,就必须了解它的组成。其实这有点像研究生物。一般生物都有眼睛,鼻子,嘴等。那么openstack,都有什么。openstack更像是经过计算机的72变之后的产物。包括:7个核心组件:Compute(计算), Object Storage(对象存储),Identity(身份认证),Dashboard(仪表盘), Block Storage(块存储), Network(网络) 和 Image Service(镜像服务) 。 上面从计算机的角度做一个比喻,有不恰当的地方,大家多指正。Compute类似计算的内存;Object Storage类似存储器;Identity就像登陆过程中,验证用户名和密码;Dashboard就操作界面;Network这个大家很容易就明白。 三、openstack组件代号 上面各个组件有名字,其实熟悉openstack的都会说他们的代号。也就是专业术语。Compute(代号为“Nova”) Identity(代号为“Keystone”) Dashboard(代号为“Horizon”) Image Service(代号为“Glance”) Network(代号为“Quantum”) Object Storage(代号为“Swift”) Block Storage(代号为“Cinder”) 四、openstack组件详细介绍 上面了解了,就差不多有点熟悉openstack了。想进一步认识,必须不能着急。下面进一步详细介绍各个组件的作用: (1)Nova 这个是最核心的,Nova最开始的时候,可以说是一套虚拟化管理程序,还可以管理网络和存储。 (2)keystone 这是提供身份认证和授权的组件。任何系统,身份认证和授权,其实都比较复杂。尤其Openstack 那么庞大的项目,每个组件都需要使用统一认证和授权。 目前keystone 要做的东西其实还是很多。没法基于角色的授权,web管理用户等。 (3)Dashboard (代号为“Horizon”) 为所有OpenStack的服务提供了一个模块化的web-based用户界面。使用这个Web GUI,可以在云上完成大多数的操作,如启动实例,分配IP地址,设置访问控制等。 (4)Glance 这是镜像管理。 目前Glance的镜像存储,支持本地存储,NFS,swift,sheepdog和Ceph,基本是够用了。 目前Glance的最大需求就是多个数据中心的镜像管理,如何复制,不过这个功能已经基本实现。还有就是租户私有的image管理,这些目前功能都已经实现。 个人感觉:Glance后续基本就是一个bug修复,稳定的阶段。 (5)Quantum 这是网络管理的组件,也是重头戏,Openstack的未来,基本都要靠quantum。上面介绍nova的时候,说过网络相关的内容,都会交给Quantum。不过Quantum的开发进度不是太如人意。Flosom规划实现功能,到Grizzly才实现。未来nova network的代码清理,估计到H版本都不见得可以实现。 Quantum 后端可以是商业产品或者开源。开源产品支持Openvswitch,和linux bridge。网络设备厂商都在积极参与,让他们的产品支持Quantum。 (6)Swift 这是对象存储的组件。对于大部分用户来说,swift不是必须的。你只有存储数量到一定级别,而且是非结构化数据才有这样的需求。很多人都问一个相同的问题:是否可以把虚拟机的存储放在swift上。简单回答:不行。你需要搞明白对象存储是干啥,擅长那些地方,那些是不行的。 swift是Openstack所有组件了最成熟的,可以在线升级版本,各种版本可以混合在一起,也就是说,1.75版本的swift可以和1.48的在一个群集里.这个是很难得的. (7)Cinder 这是存储管理的组件。Cinder存储管理主要是指虚拟机的存储管理。
在技术领域中,发展非常迅猛,各种技术、概念、框架等 层出不穷,我们不断的接收到新的讯息,这就要求我们不断的学习新知识 那么我们如何才能高效的学习新的技术呢?我认为最关键的是对技术的热爱和好奇心 没有热爱,就会被快速的技术更新折磨得非常疲惫,就会在工作中感觉压力越来越大,越来越迷茫 同时也要有好奇心,看到新东西有点小兴奋 例如 nodejs火了,这是个什么东西?他是一个js框架吗?他都能干啥?他有什么好处? docker容器流行了,容器是什么?和虚机是什么关系?他是怎么工作的?在实际工作中怎么用他? 前端开发
万事开头难,只要迈出了第一步,那么成功只是时间问题。上篇我们知道她是什么了,能干什么,学习她有什么用处。有了概念了,我们才有对一个东西深入的动力。如何去学习她也是值得深思的问题。 我学习她的时候费了九牛二虎之力,可能是我比较Stupid。讲讲自己刚开始学习经过一系列的痛苦。老师讲的那点东西基本上是左耳朵进右耳朵出了,不是诋毁老师讲的不好,讲的少。他们就按照教程上的讲了,讲了那些是懂非懂的概念。云里雾里的。 造成这样的原因有很多 1、计算机基础不了解(上大学前就没玩过电脑) 2、c语言基础差(大学的计算机
大家能来到这里对于Python应该已经有了一些初步的了解,这些年Python可谓是风生水起,在各个行业的应用也是非常广泛。所以在这里我们就聊一些对于我们日后工作有用的东西。
浙江省政府冯飞副省长 数据是什么,能干什么? 保险业:购物信息和保险公司能打通,针对每一个保险提供个性化服务. 网购:冯省长举了自己淘宝购物的经历,在购物过程中收到大量杂乱的推送广告信息,如果能利用好
问题导读 1.Atlas是什么? 2.Atlas能干什么? 3.Atlas血统关系是什么? Atlas现在被企业使用的越来越多,我们可能听说过,但是具体它是什么,能干什么的,我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题,Atlas是什么? Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目,它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈,都是啥,元数据治理是啥?为啥要元数据治理?元数据不就是用来描述数据的数据,我们这么理解没有错的,不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据,那是需要第三方数据库的,大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas,它能管理Hive的元数据吗?别说,还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题,Atlas能干什么?。 Atlas能干什么? 其实很多大数据组件都有元数据管理,比如: Hive保存在外部数据库中,比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode,元数据的存储格式:data/hadoopdata/目录下 name:元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上,我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方,为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生,都是单独的系统,散落在各个组件中,而我们能不能把这些元数据统一管理,而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到,那就更好了。看到这些有什么好处?比如我们想找到Hive有哪些表,想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas,用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么,能干什么,可能是比较通透了。可是还不够详细,那么接下来我们看看Atlas有哪些功能,有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
第二天的课程明显就比第一天的要难了,? 表示很吃力,脑子不够用的节奏。 各种概念绕来绕去,脑袋都要绕成了壳。 不过还好没有放弃,想个办法画出各概念间的联系,虽然没全记住,但是还算是看懂文字了。
我们总说要学会利用碎片时间,可是要怎么利用呢?在此之前,我们先来讨论一个问题,当你有了碎片时间,你会干什么?
导语 “多重云”意味着使用多个公共云。当企业试图避免对单个公共云提供商的依赖时,从每个公共云中选择特定服务以获得每个公共云的最佳服务,或者他们希望获得双方利益时,就会出现这种使用模式。 你可能会认为“多重云”和“混合云”是一会儿事,但实际上在云计算的演变过程中,它们处在非常不同的阶段。 我们生活在一个喜欢命名的世界里。就云计算而言,这些名称聚焦于使用模式:公共云、私有云和混合云。现在有一个叫多重云的新术语,它用于云计算的新兴模式。 术语和定义 “多重云”意味着使用多个公共云。当企业试图避免对单个公共云提
我认为学习计算机理论知识很有用,对职业发展帮助非常大。他认为应用开发和底层开发是两回事,前端属于应用开发,学理论知识完全浪费时间。具体细节就不说了,最后是不欢而散。
上了大学我们会听学长学姐们告诉我们该怎么怎么学习,而老师们也会告诉你们,但是大学课堂学到的知识是有限的,所以我们要有自学能力,自我约束。当别人再打游戏的时候你在学习,你就向成功迈出了一大步。
我常被学生问一个问题:你是大学老师要带课,又在外面做讲座做培训,又在网上教我们做简历,还有时间玩微博微信,一年还能出几本书,我们做学生都觉得时间不够用,你是哪里来的时间做这么多事情?而且我们觉得像写书这样的事情,离不开大块的时间,你一天到底睡几个小时?
光盘镜像:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/centos/8.2.2004/isos/x86_64/CentOS-8.2.2004-x86_64-dvd1.iso
答:elasticsearch-6.8.15\bin\elasticsearch.bat
f(n) = f(n-1) + f(n-2); f(1) = 1, f(2) = 1
Python是用来编写应用程序的高级编程语言。高级编程语言通常都会提供一个比较完善的基础代码库,让你能直接调用,python的基础代码库覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,我们使用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可;除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,可以供我们直接使用的。
必然性,不是说肯定会做游戏行业,而是说此类似行业都有必然性,怎么讲呢,具体点,就是不写前端页面的岗位,都是我优先考虑选择的。
一般偏感性的人都容易用小礼物哄的开心,比如从路边摘一朵送给一个小姑娘,她会开心好几天。但对一些偏理性的人,就很难用一个简单的礼物打动他了。 以开发软件为职业的程序员是偏理性的人群的代表,不是一般的难伺候。你可以说他们木纳、死脑筋、不懂人情世故。很难打动他们。下面这个笑话很形象的描绘了 他们: 一个程序员骑着一个很漂亮的自行车到了公司,另一个程序员看到了他,问到, “你是从哪搞到的这么漂亮的车的?” 骑车的那个程序员说, “我刚从那边过来,有一个漂亮的姑娘骑着这个车过来,并停在我跟前,把衣服全脱了,然后对我说
从语言模型角度看,ChatGPT 的天花板非常低,但在触及天花板之前,还有很多红利。 作者丨张民 演讲整理丨李梅 编辑丨岑峰 ChatGPT在产业界掀起商业化与资本狂潮的同时,也给自然语言处理(NLP)研究界抛出了许多问题,NLP正在重新成为最热的研究领域之一,但也在面临以ChatGPT为代表的大规模预训练语言模型带来的冲击,ChatGPT将如何重塑NLP技术?NLP的下一步要如何走? 在2月24日深圳人才研修院由鹏城实验室主办的第四届OpenI/O启智开发者大会上,张民教授做了题为《语言智能与机器翻译》的
一般偏感性的人都容易用小礼物哄的开心,比如从路边摘一朵送给一个小姑娘,她会开心好几天。但对一些偏理性的人,就很难用一个简单的礼物打动他了。以开发软件为职业的程序员是偏理性的人群的代表,不是一般的难伺候。你可以说他们木纳、死脑筋、不懂人情世故。很难打动他们。下面这个笑话很形象的描绘了他们: 一个程序员骑着一个很漂亮的自行车到了公司,另一个程序员看到了他,问到, “你是从哪搞到的这么漂亮的车的?” 骑车的那个程序员说, “我刚从那边过来,有一个漂亮的姑娘骑着这个车过来,并停在我跟前,把衣服全脱了,然后对我
前段时间读了李开复的《人工智能》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种:
学泥瓦工可以码砖头、学裁缝能做衣服,这个都有明确的方向。那我们学编程能从事那些工作呢?码农?岂止是码农!而且大家太小看码农了,码农也分了很多种,一起来看看吧!
决策树是听上去比较厉害且又相对简单的算法,但在实现它的过程中可能会对编程本身有更深的理解、尤其是对递归的利用 我个人的习惯是先说明最终能干什么、然后再来说怎么实现,这样也能避免一些不必要的信息筛选。所以,这一部分主要用于让已经知道一定的基础知识的童鞋知道最后能走多远,如果是想从头开始学的话可以无视这一章直接看第一章 ID3 和 C4.5(可以控制最大深度),CART 可能会在假期实现 可视化;比如在比较著名的蘑菇数据集上的最终结果为(随机 5000 个训练): 正确率 100%(大概挺正常的……)。其中,每
这是我和一个同学的聊天截图,聊天内容很有代表性,就是知道要学习,知道要努力,但是,然后会怎么样?并不是很清楚。图中的这个哥们已经毕业有一些年头了,但他在面对跨行业的学习时,也是有些茫然。 “学了也不知道能干什么”,反正也没什么更好的选择,就先学着吧。即没有充足的学习动力,也不存在巨大的学习阻力。看书、视频、教程,就像在看一部韩剧,有兴趣了就看一会,看累了就先放在一边。一部韩剧可以看100多集,一个css或是js也可以学个大半年,也没学出个一二三。 这种情况,确实也不少见,对于这种情况,有一个专门的形容
初次接触编程是13年9月份,大一的第一节C语言课上,学了一个简单的max(a,b)。当时属于代码看不懂,所以也没有考虑学这个有什么用,只是觉得nblity。
程序员的圈子里面,永远有几个话题是经久不衰的,其中随随便便一个话题不论在哪个地方都能轻而易举的引起一场圣战:
执行方式: 直接输入python进入命令行,进行单行输入执行,退出后不保存。 python filename.py或./filename.py 直接执行脚本文件 脚本格式: #!/usr/bin/python 指定脚本由python解释器执行(头部) #-*-coding:utf-8-*- 指定脚本使用utf-8编码格式(头部) if __name__ == "__main__": 脚本独立运行时执行后续代码,模块调用不执行(尾部) 数据类型: 数字,包括整形和浮点型 num = xx
如果不包括环,快慢指针同向行驶,根据小学经典数学题,他们永远无法相遇,而且差距只会越来越大。
据经济之声《天下财经》报道,临近年底,信息通信领域的热点有不少,比如,国家大数据战略下一步怎么结合实体经济?什么时候能用上5G?虚拟货币交易受限,区块链技术还有什么价值?在中国信息通信研究院昨天(14日)举办的“2018年ICT深度观察大型报告会”上, 多位专家在剖析2017年信息通信行业热点的同时,回应了这些问题。 实施国家大数据战略,我国有很多优势,比如数据多,应用场景多等等。但是目前,大数据更多是被互联网企业用在了精准营销、电子商务、广告等领域。中国信息通信研究院总工程师余晓晖认为,大数据更大的价
新的一年还是要肝起来啊,这个公众号节前节后沉寂了快两个月了,许久没更新原创推文,自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文:既要符合当下工作所需,倒逼成长;也要于广大读者有益,而非单纯的推销运营。
数据科学家最爱的几款工具! 一个能干的数据科学家经常被看作是分析学中额的独角兽,这是因为他们的工作往往需要深厚的数学和统计学的知识、熟悉计算机科学,还要有掌握一些商务技能。同时掌握这么多的技能是需要耗费大量的时间、全身心的投入以及保持足够的好奇。这对于那些不是真正的热爱用大数据回答大问题的人来说是不可能实现同时掌握这么多技能的任务的。庆祝情人节当天,我们团队自问到底是什么数据科学工具、技术激发了我们对于冷冰冰的量化分析的热情。下面这些就是他们不得不说的。 并行处理:GPUs(图形处理器)为数据探索松绑
作为一名 华山派新弟子 深度学习新手,该先学会用框架快速搭出神经网络,用到实际问题中去,还是该先练习用Python基本徒手搭建模型,在小数据集上训练,了解它们的工作原理?
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