几个星期前，我一个朋友问我：“为什么要关心 Go 语言”？ 因为他们知道我热衷于 Go 语言，但他们想知道为什么我认为 其他人 也应该关心。本文包含三个我认为 Go 是重要的编程语言的原因。...它肯定不是提供这些安全保障的第一个主流语言，Java（1995）可能是该冠军的竞争者。关键是，世界对不安全的编程语言没有胃口，所以人们默认认为，Go 是内存安全的。...(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 开发人员生产力 从 20 世纪 70 年代末，开发人员的时间变得比硬件所耗费的时间更昂贵了。...由于专注于分析和机器辅助，Go 开发人员开始采用越来越多的工具来发现常见的编码错误，这种工具从来没有在 C 语言开发者中产生共鸣 – Go 开发人员 希望 工具帮助他们保持代码清洁。...从最低端的手机到最耗电的服务器，硬件的并行性以 更多、更慢、堆砌 cpu 内核 的形式出现，但只有 当 你的语言可以利用它们才有意义。因此，并发特性需要内置到我们编写的要在今天的硬件上运行的软件中。
如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件中，或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述，那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...例如，从长远来看，Redshift 没有比 Snowflake 更快或更慢的根本原因。...虽然这些通常不被认为是性能问题，但与更好的查询计划相比，改进可以在更大程度上加快分析师和数据工程师的工作流程。 Snowflake 在使编写查询变得更容易方面做得非常出色。...这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。 数据并不总是采用方便查询的格式。世界上大量的数据都存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构很差。...尽管如此，大多数数据库供应商并没有认真对待它们。在 BigQuery 中，我编写了第一个 CSV 拆分器，当发现它是一个比预期更棘手的问题时，我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。
不出所料，AI 是他们最关注的问题。 将他们的回应视为对 IT 领导层的警告：不要将你们的资金和技术人才浪费在没有人想要的无用措施上。并考虑一下他们关于 AI 在哪些方面真正能够帮助开发人员的建议。...当然，与我们2024 年的预测相比，开发人员对 AI 在软件开发中的投资回报率变得更加悲观，坦率地说，也更加担忧。...一些观察人士担心，AI编码助手——以及追踪求职申请的AI系统——可能会对技术人才库产生负面影响，尤其对初级开发者而言。...“如果存在编写更多代码行或更频繁地提交代码的压力，开发人员将被优化为工作量而不是质量，”Tacho说。“如果团队退一步考虑真正减慢他们速度的是什么，他们会做得更好，”这可能是也可能不是由AI解决的。...“我希望AI能够识别特定故障发生的原因，和/或告诉我代码哪里出了问题。”
Web开发 最近基于Python的Web框架（如Django和Flask）在Web开发中变得非常流行。这些Web框架可帮助您在Python中创建服务器端代码（后端代码）。...这是因为Web框架使构建通用后端逻辑变得更容易。 这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用户在其浏览器上看到的HTML文件。 我应该使用哪个Python Web框架？...为了帮助您了解这些可能是什么样子，让我在这里给您一个简单的例子。假设您正在为一家在线销售某些产品的公司工作。然后，作为数据分析师，您可以绘制这样的条形图。 ?...从这个小小的分析中，你可以得出结论，对这种差异最有说服力的解释是，这种产品更容易受到男性的欢迎，而不是女性。 另一方面，如果你看到像这样的图表怎么办？ ?...因此，这是数据分析在现实世界中可能看起来像的简化示例。 一般思路是使用SQL来从我们的数据库中提取数据。
1、关系型数据库和HDFS的基本区别是什么？...真实性：真实性是指由于数据的不一致和不完整而对可用数据存疑或不确定的数据。可用数据有时会变得混乱并且可能难以信任。大数据形式多样，质量和准确性难以控制。数量往往是数据缺乏质量和准确性的原因。...除非它通过处理大数据来增加他们的利润，否则它是没有用的。 正如我们所知，大数据正在加速增长，因此与之相关的因素也在不断发展。要详细了解它们，我建议您阅读Big Data Tutorial博客。...27、Hadoop中“RecordReader”的作用是什么？ “InputSplit”定义了一个工作片段，但没有描述如何访问它。...“组合器”通过减少需要发送到“减速器”的数据量来帮助提高“MapReduce”的效率。 33. 你对“SequenceFileInputFormat”了解多少？
作为一种新模态，自然语言可以帮助自动驾驶解释汽车行驶中场景的因果关系，并加快训练和实现对环境的泛化。...除了能够让LLM对驾驶模型进行解释外，它还能够在驾驶过程中与乘客进行互动，用户可以询问自动驾驶车辆正在执行的任务以及原因。...LINGO-1针对驾驶时的解析在构建模型中，主要收集英国各地驾驶时评论收集的图像、语言和动作数据。这种解析的评论效果，有点像一我们在驾校学习开车时，教练指导我们开车的场景，用来帮助学员如何开车。...LINGO-1 可以生成连续的评论，解释驾驶行为背后的原因。这可以帮助我们用自然语言理解模型正在关注什么以及它在做什么。...这种独特的对话可能增加透明度，使人们更容易理解和信任这些系统。
在这篇文章中，我将介绍六个思维技巧来帮助你更快地学习JavaScript，并成为一个更快乐、更富有成效的程序员。...你将你所有的时间用来研究不同的框架，于是，你开始停滞不前。 帮助摆脱这种陷阱的方法之一是画一个你需要学习的路线图。例如，要想成为一个前端开发者，你的路线图可能是这样的： ?...当你去学习一个新概念的时候，一定要试用它，摆弄它，熟悉它，甚至将它和其他概念结合起来。而且实际输出到示例代码中非常重要，因为这能帮助你消化吸收它。...这么做有两个好处： 代码更易写，因为你不需要总是停下来想，你想要它表现什么。 在bug发生之前就能捕捉到，因为你对代码应该做什么有一个明确的概念。...或者，你认为我说的全是一派胡言，唯一的学习途径就是一天12小时地投入进去？无论是什么，欢迎不吝点评。
Web 开发 最近基于Python的Web框架（如Django和Flask）在Web开发中变得非常流行。 这些Web框架可帮助你在Python中创建服务器端代码（后端代码）。...为了帮助你了解这些可能是什么样子，让我在这里给你一个简单的例子。 假设你正在为一家在线销售某些产品的公司工作。 然后，作为数据分析师，你可以绘制这样的条形图。 ?...从这个小小的分析中，你可以得出结论，对这种差异最有说服力的解释是，这种产品更容易受到男性的欢迎，而不是女性。 另一方面，如果你看到像这样的图表怎么办？ ? 那么，是什么解释了周日的差异？...你可能会说，也许男人往往只是因为某种原因在周日购买更多的这种产品。 或者，也许只是巧合，周日男人买了更多。 因此，这是数据分析在现实世界中可能看起来像的简化示例。...用Python进行数据分析和数据可视化 Matplotlib是最受欢迎的数据可视化库之一。 这是一个非常适合开始学习的库，原因如下： 容易上手 其他一些库如seaborn就是基于它的。
数据库、身份和访问管理（真高兴我不用自己拥有它！）、分析、机器学习、内容分发、消息队列等各种不同模式。 托管服务以较少的麻烦提供你所需的功能。你不必给他们运行的服务器打补丁。...我的意思是，几乎没有一条明亮的线来分隔任何给定的分组，所以我在这个假设中我是很安全的。...我想到了通往山顶的许多路径的比喻，但我喜欢梯子的一点是它可以是无限的。没有最终状态。我喜欢 Lambda，但我一直在寻找更好的方式来交付代码，使我更关注价值。...你可能会想，“如果我运行自己的 Kafka 集群而不是使用 Kinesis，我就可以找到问题并解决它”。这可能是真的，但你应该记住两件事: 那会分散人们对创造商业价值的注意力。...即使在该技术不是 Serverless 的情况下，这也适用：始终询问对你的要求的调整是否可以实现更快，更好或更专注的价值交付。 但是，最后，如果必须构建它，请拥有它。寻找一种使其与众不同的方法。
在查看数据之前，您如何计划您的输出?您可能做不到。敏捷数据科学需要很多调整，在这篇文章中，我将分享一些最适合我的敏捷数据科学研究的最佳实践。 ?...有价值KPI的最小值是什么？ 有时机器学习模型将取代一些简单的启发式算法，即使65％的准确率对业务也是非常有价值的。 我们需要定义什么是成功。...例如，在数据探索之后，数据科学家可以为业务人员提供可操作的见解，数据集清理和构建可以帮助其他数据科学家和分析师立即做自己的项目。 快速失败 快速失败可能是我最重要的一点，可能是最难做到的。...在每次迭代中，您必须问自己，模型性能达到最低有价值KPI的概率是多少？ 我认为迭代地使模型更复杂真的有助于这一部分。 添加更多功能并尝试更多模型通常会带来渐进式改进。...我并不是说你不应该试图解决非常困难的问题，只要确保你没有浪费时间在可能无法实现项目目标的方法上。 尽快转向生产 我的最后建议是尽可能早地将模型部署到生产环境中，或者在模型有价值之后稍微部署一下。
然而，根据我的经验，自律更多的是习惯而不是遗传。 作为一名心理学家，我与很多努力在生活中更加自律的人一起工作。我注意到这并不是因为缺乏欲望或动力.........我们变得更加自律困难的原因并不是道德败坏或基因缺陷，而是坏习惯的阻碍。 如果你想成为一个更加自律的人，就学会识别这些习惯并消除它们。自律也不会太远。...1、依靠意志力 自律能力强的人都知道，意志力是最后的手段。 意志力就像你汽车里的紧急刹车一样——有它很好，但如果你依赖它作为让你的车减速的主要方法，你就会遇到严重的麻烦。...如果你想变得更加自律，请问自己这个问题： 如果我的意志力为零，我该如何实现这个艰难的目标呢？ 2.等待动力 自律的人将动机视为额外的荣誉——当它出现时很高兴，但永远不会被期望或指望。...避免诱惑比抵制诱惑更容易（卸载过于娱乐化APP）！ 没有目标时，自己创造小目标，达到小目标时给予自己奖励。 关注自身情绪，但对情绪的反应不一定是对的，保持怀疑态度，不要做情绪的奴隶！
如果你进行了大量的日志分析，并且需要计算网站的不同用户，这可能是个很好的性能指标。也就是说，如果你使用星型模型运行更传统的数据仓库工作负载，那么 Clickbench 会产生误导。...为什么不选一个“更快”的数据库呢？ 我之所以不担心，有两个原因。首先，我认为性能是次要的。其次，DuckDB 展示了一些东西，使当前的基准测试变得毫无意义，同时 DuckDB 改进得也非常快。...部分原因是一些架构决策，部分是因为代码库较新和干净，部分是因为参与的工程师们非常有才华，DuckDB 的进度速度非同一般。 事实证明，我不担心是对的。...当用户没问对问题时，你可以帮助用户获得反馈。当数据有问题时，你可以帮助他们理解。你可以帮助他们从正确的位置并以正确的形式获取所需的数据，以便能够第一时间提出问题。...因此，只要可以从查询中推断出意图，那么它就应该“有效”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花费时间查阅文档。
在数据面前，拥有一套功能博大的工具集和一个开放的头脑往往可以帮助我们洞悉仅通过统计分析或机器学习的镜头所不能看到的情况。 这在我们 Wolfram Research 称为多范式数据科学。...我重新调整和移动第二个数据集，通过差异范数来使两个数据集尽可能相似。我可以忘记最优化的细节，因为FindMinimum可以全权负责： ? 我们先来看一对紧密对齐的值： ?...应用尺度图需要进行一些选择, 但自动化处理可以帮助我完成一些选择，从12个小波和12度分辨率选项中选出MexicanHatWavelet [1], 从而让我更专注于解释图形。...不过，我还是对解释感到迷惑，于是把图形拿给工程团队看，希望他们能有所发现。他们立即知道它是什么。虽然这辆车是亚音速运行, 车轮上边缘以两倍车速向前移动。...在这个ThrustSSC超音速汽车工程的案例中，我利用了图论、微积分、信号处理和小波分析, 以及一些经典的统计学分析。我不必对细节了解太多，只要知道要用到的概念和有哪些工具可用就行。
在你的职业生涯中你会犯很多错误 – 有的特别、有的普遍 – 通过这些错误你可以学习如何避免在将来再犯同样的错误。 但是如果你是一个初学者，你犯的错误可能会比其他人更频繁。...这样一来能让你的工作变得比较容易的方法就是遵循好的编程实践。 另外，即使你在小型程序中能够摆脱这些错误，在大型程序中你也可能碰到他们。...整段的拷贝代码并且就这么使用它而不去烦恼于理解每一行代码是很诱人的。 有时候你拷贝的代码可能太大了以至于没有时间去完全理解它。如果你拷贝任何代码都像这样，就会有让你的程序变得脆弱易出bug等风险。...但是真正的问题通常是出现在程序出现几百个警告，或者程序不能正常工作时。 很难确定到底是什么原因造成了那个错误，你必须花更很多的时间来分析每一个警告来找出造成问题发生的根本原因。...修复应该提升整个系统的运行状况，而不是让它更慢或更笨重。 同时，进行一个修复要能永久性的解决这个问题。要长期，不要短期。有时，由于懒惰和无知，我们通常喜欢快速的把问题解决掉，而不想在上面花太多时间。
最终的电路至少包含3层。实际上，这个电路很可能超过3层，因为可以将子任务分解成更小的单元，但基本思想就是这样。 可见深度电路让设计过程变得更简单，但对于设计本身帮助并不大。...这种停滞并不是因为运气不佳，而是有着更根本的原因，并且这些原因和基于梯度的学习技术相关。 随着更加深入地理解这个问题，也会发现相反的情形：前面的层可能学习得很好，但是后面的层停滞不前。...这意味着前面的隐藏层中的神经元比后面的隐藏层中的神经元学习得更慢。本节只研究了一个神经网络，其实多数神经网络存在这个现象，即梯度消失问题。 为何会出现梯度消失问题呢？如何避免它呢？...实际上，如果项变得很大——超过1——那么梯度消失问题将不会出现。当然，这时梯度会在反向传播中呈指数级增长，即出现了梯度爆炸问题。 5.2.2 梯度爆炸问题 下面分析梯度爆炸的原因。...在实践中，往往发现sigmoid神经网络中前面的层的梯度指数级地消失，所以这些层的学习速度就会变得很慢。这种减速并非偶然现象，也是由所采用的训练方法决定的。
云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。 二、数据价值原理 由功能是价值转变为数据是价值 大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。...类似的大数据分析正用于商业、政府、经济学和社会科学，它们都关于原始数据进行分析。 我们进入了一个用数据进行预测的时代，虽然我们可能无法解释其背后的原因。...这种信任就像在北京的那么多书店里面，以前买书的时候就在几家，原因在于我买书比较多，他都已经认识我了，都是我一去之后，我不说我要买什么书，他会推荐最近上来的几本书，可能是我感兴趣的。...大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。...机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可搜索到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。
云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。 二、数据价值原理：由功能是价值转变为数据是价值 大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。...类似的大数据分析正用于商业、政府、经济学和社会科学，它们都关于原始数据进行分析。 我们进入了一个用数据进行预测的时代，虽然我们可能无法解释其背后的原因。...这种信任就像在北京的那么多书店里面，以前买书的时候就在几家，原因在于我买书比较多，他都已经认识我了，都是我一去之后，我不说我要买什么书，他会推荐最近上来的几本书，可能是我感兴趣的。...大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。 ...机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可搜索到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。
云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。 二、数据价值原理 由功能是价值转变为数据是价值 大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。...类似的大数据分析正用于商业、政府、经济学和社会科学，它们都关于原始数据进行分析。 我们进入了一个用数据进行预测的时代，虽然我们可能无法解释其背后的原因。...这种信任就像在北京的那么多书店里面，以前买书的时候就在几家，原因在于我买书比较多，他都已经认识我了，都是我一去之后，我不说我要买什么书，他会推荐最近上来的几本书，可能是我感兴趣的。...大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。...机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可搜索到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。 九、电子商务智能原理 大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能。
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