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编程语言的选择重不重要吗？

所以，本文谈一下到底选择编程语言重不重要？ 一、为什么有些经验文章说编程语言不重要？ 1、从学术研究上看，编程语言语法都差不多。...3、针对的是学习能力较强的人。有一定基础之后，可以快速的学习另一门技术。 二、猿哥觉得，对于一般人来说，选择编程语言是非常重要的 1、选择编程语言，就选择了方向，不同编程语言应用领域不同。...有些人学习一个编程语言应付工作就有点累了，学完这个工作的时候还要临时快速换另一个，够呛。 所以，从上面两个方面，选择编程语言是非常重要的，不要相信大师们所说的编程语言只是工具，编程语言不重要的话。...三、最后，那是不是只选择一种编程语言？ 也不是，有能力的还是要多了解或学习其它编程语言。 1、一个大项目，可能需要用到多少编程语言。...3、了解多种编程语言的特性，对比不同编程语言，提升自己能力，适当的时候不同项目可以选择不同的编程语言。

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ArcGIS栅格重采样的算法选择与具体操作

本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。   ...上述窗口中的参数整体也都很简单，也非常好理解；但主要是最后一个选项，也就是重采样方法的选择值得进一步探究。在实际应用过程中，我们究竟该选择哪一个方法呢？...了解上述原理，我们就对选择哪一个方法有了比较清楚地认识。...例如，我这里需要进行重采样操作的是一个类别数据，因此就只能选择最邻近分配法与众数算法；而后，我们可以结合实际需要进行2种方法的二选一即可（或者直接用2种方法运行一遍，看看哪一个方法对应的结果更符合自己的需要...如果大家需要进行重采样操作的是连续数据，那么4种方法理论上都是可以的，但是后2种方法相对更适合一些；大家结合需要选择或者分别运行一次，找到最合适的结果即可。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    pyspark之dataframe操作

    、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length...color_df.select(color_df['length']).show() color_df.filter(color_df['length']>=4).show() # filter方法 # 2.选择几列的方法...# 如果是pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来，但spark不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary...func.mean('salary')).collect()[0][0] clean_data = final_data.na.fill({'salary':mean_salary}) # 3.如果一行至少

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    SQL的几种连接：内连接、左联接、右连接、全连接、交叉连接

    其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。...1.2.不等值连接：在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、、!。...1.3.自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。...当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。...select * from book as a full outer join stu as b on a.sutid = b.stuid 3.交叉连接 交叉连接：交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    此外，BigQuery 还具有机器学习和实时分析等高级特性，无需将数据移到另一个系统即可利用这些能力。 PayPal 之所以选择了云而非本地扩展是考虑到了多个因素。...随着数据在业务决策中的分量愈来愈重，容量需求也在不断增长。分析仓库的瓶颈是存储和 CPU，主仓库瓶颈是 IO 和存储。 仓库用例可以大致分为交互式负载和批处理负载。...我们评估了在 Google Cloud Platform 上提供服务的各个供应商，看看他们是否可以解决前面提到的一些技术挑战，然后我们将选择范围缩小到了 BigQuery。...图 2：BigQuery 评估结果摘要 作为我们蓝图的一部分，我们决定处理图 1 中所示的“分析仓库”。 我们使用的方法 我们选择了要探索的云和仓库后就确定了以下路径并开始进入下一阶段。...由于我们希望以混合模式运营（在可见的未来，其他连接系统仍保留在本地），因此没有出口成本的私有互联是更好的选择。

    6.5K20

    EMQX Enterprise 4.4.11 发布：CRLOCSP Stapling、Google Cloud PubSub 集成、预定义 API 密钥

    现在，您可以通过 EMQX 规则引擎的 GCP Pub/Sub 集成能力，快速建立与该服务的连接，这能够帮助您更快的基于 GCP 构建物联网应用：使用 Google 的流式分析处理物联网数据：以 Pub.../Sub 以及 Dataflow 和 BigQuery 为基础而构建整体解决方案，实时提取、处理和分析源源不断的 MQTT 数据，基于物联网数据发掘更多业务价值。...# etc/bootstrap_apps_file.txtappid1:secretappid2:secret2BUG 修复以下是主要 BUG 修复，完整 BUG 修复列表请参考 EMQX 企业版 4.4.11...修正了在 Kafka Consumer 中选择 reset_by_subscriber 偏移重置策略的选项。...解决从 e4.4.5 以及更早的版本升级 EMQX 的时候，Kafka 资源的认证类型从 PLAIN 变成了 NONE 的错误。

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    ETL vs ELT：到底谁更牛？别被名字骗了，这俩是两种世界观

    这就是大数据时代（Hadoop、Spark、ClickHouse、Snowflake、BigQuery）崛起之后的思路。核心思想：存储便宜、算力便宜，把脏数据一股脑儿扔进来，库里再搞。...ELT模式的代码示例（先入仓后计算）采用ClickHouse、Snowflake或BigQuery时更常见。...但优势是：✔原始数据可复用✔重算快✔结构化分析效率更高六、我的经验观点：别神话任何一种，两者常常要“混着用”这么多年搞大数据，我自己的感受是：真正成熟的企业，一定是ETL与ELT并存，而不是二选一。...例如：日志流量、埋点数据：ELT（因为量太大，需要先落地）主数据、维度表：ETL（质量严格）报表数据：混合模式数据资产层：ELT（因为方便重算）某些公司（特别是互联网公司）甚至是：ODS用ELT，DW/...七、总结：如何选择ETL或ELT？

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    使用STM32实现一个离线语音控制器

    成就一番伟业的唯一途径就是热爱自己的事业。如果你还没能找到让自己热爱的事业，继续寻找，不要放弃。跟随自己的 心，总有一天你会找到的。——乔布斯 你去关灯，你去，你去，。。我去。。...字段，参考厂家提供的离线命令词与播报答复列表，简单列举一些：   红框里面是模块收到语音控制命令之后，串口输出的数据，我们只需要把这部分数据解析出来，知道当前是什么指令，然后控制相应的设备即可。...串口配置：   串口1配置，主要配置下图红框中的几项即可，开启接收中断，中断优先级可以选择默认的即可，波特率115200。   ...串口2配置，基本同串口1配置，也是主要配置下图红框中的几项即可，开启接收中断，中断优先级可以选择默认的即可，波特率115200。...改变 CCRx 的值，就可以改变 PWM 输出的占空比，改变 ARR 的值，就可以改变 PWM 输出的频率，这就是 PWM 输出的原理，后面调光用到的就是这个原理，玩过PWM呼吸灯的小伙伴肯定就比较熟悉了

    2.8K21

    天气太冷不想出被窝？来DIY一个离线语音控制器

    成就一番伟业的唯一途径就是热爱自己的事业。如果你还没能找到让自己热爱的事业，继续寻找，不要放弃。跟随自己的 心，总有一天你会找到的。——乔布斯 你去关灯，你去，你去，。。我去。。...关于提到的action字段，参考厂家提供的离线命令词与播报答复列表，简单列举一些： ?   ...串口配置：   串口1配置，主要配置下图红框中的几项即可，开启接收中断，中断优先级可以选择默认的即可，波特率115200。 ?   ...串口2配置，基本同串口1配置，也是主要配置下图红框中的几项即可，开启接收中断，中断优先级可以选择默认的即可，波特率115200。 ?...改变 CCRx 的值，就可以改变 PWM 输出的占空比，改变 ARR 的值，就可以改变 PWM 输出的频率，这就是 PWM 输出的原理，后面调光用到的就是这个原理，玩过PWM呼吸灯的小伙伴肯定就比较熟悉了

    1.3K20

    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    在弹出的对话框中，选择密钥类型为 JSON，然后单击创建。 d. 操作完成后密钥文件将自动下载保存至您的电脑，为保障账户安全性，请妥善保管密钥文件。 e....，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....② 创建数据源 SQL Server 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏，点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库，并点击确定。...参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建： ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，...访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。

    10.5K10

    数据开发治理平台谁最值？腾讯云 WeData 凭“三把刀”杀出重围

    本文以 2025-08-22 官网实时价格为基准，横向对比 5 大主流平台，用一张表告诉你为什么腾讯云 WeData 是目前性价比最高的选择。 一、为什么 2025 年大家只看“性价比”？...DLC 0-1 分钟冷启动，夜间自动缩容到 0 需预留 CU Glue 2.0 缩容到 0 DLI 预留池 BigQuery...| 三、腾讯云 WeData 的“三把刀”如何砍下成本 Serverless 算力银行 • 预充值建立“算力池”，额度跨地域、跨项目共享； • 按秒计费，夜间自动缩容到 0，官方实测平均节省 42%。...质量左移 0 元附加 • 事前规则、事中阻断、事后报告全部内置，无需额外购买质量模块； • 一条规则阻断下游 3 次重跑，直接砍掉无效计算费用。...如果你正在寻找 2025 年最具性价比的数据开发治理平台，现在就去官网花 1 元钱验证一下吧！

    34210

    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。 但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。...这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。...此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。 Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。

    6.4K31

    （数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

    ；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值  lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...细心的你会发现虽然我们成功得到了一个数据框按行的随即全排列，但是每一行的行index却依然和打乱前对应的行保持一致，如果我们利用行标号进行遍历循环，那么实际得到的每行和打乱之前没什么区别，因此下面引入一个新的方法...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法： 参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last...'表示最后一个，False表示全部删除 inplace：默认为False，即返回一个原数据框去重后的新数据框，True则返回原数据框去重后变更的数据框 df.drop_duplicates(subset

    15.2K51

    电脑软件：推荐两款好用的文件重复检测软件，赶快给你的电脑瘦瘦身吧！

    日常的办公和娱乐当中，我们会电脑会接收各种各样的文件，有很多重复的文件，有时候我们不注意时间越久磁盘空间会被大量占用，这个时候你可能需要清理电脑磁盘空间，如果你一个个去找，他就会浪费你很多时间，这是得不偿失的...今天小编给大家分享两款非常好用的文件排重软件，虽然冷门，但却特别实用，可以减少电脑不必要的磁盘空间占用。...1、DoubleKiller DoubleKiller是一款免费无任何广告的软件，无需安装，打开进行文件去重。 无论文件名字是否一致，都不影响文件去重！...使用该软件会显示电脑磁盘中重复的文件以及文件夹，，重复列表列包括了大小、重复文件编号、总大小，可以很方便地比较两个文件的差异，甚至可以精确到每个字节，这样保证比较的两个文件是重复的，软件采用多线程操作，...保证软件可以一直工作，完美去除电脑中的重复文件，还你一个比较干净的电脑磁盘空间，支持FAT、FAT-32和NTFS格式的分区，满足你的文件删除需求，如果你电脑中有很多的重复文件，建议下载SpaceMan

    2.1K10

    BigQuery：云中的数据仓库

    因此，现在在Dremel的SQL语言中选择一个特定的记录，对于特定的时间点，您只需执行一个正常的SQL语句，例如： **SELECT Column1 FROM MyTable WHERE EffectiveDate...= DATE\_OF\_INTEREST** 该查询将在已知日期选择一条记录。...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...WHERE EffectiveDate =（SELECT EffectiveDate FROM MyTable WHERE EffectiveDate <= EffectiveDate）** 由于对子选择的性能考虑...由于您可以执行上述的基于生效日期的子选择，因此现在没有理由为每个记录维护生效/终止( effective/termination)日期字段。您只需要生效日期字段。

    6.3K40

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。

    5.9K10

    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。

    4.4K20

    构建端到端的开源现代数据平台

    数据仓库：BigQuery 如上所述选择正确的数据仓库是我们难题中最重要的部分。主要的三个选项是 Snowflake[7]、BigQuery[8] 和 Redshift[9]。...因此入门时的理想选择是无服务器托管产品——这适用于我们所有需要弹性的组件，而不仅仅是数据仓库。BigQuery 非常适合这个要求，原因有很多，其中两个如下： • 首先它本质上是无服务器的。...因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...现在已经选择了数据仓库，架构如下所示： 在进入下一个组件之前，将 BigQuery 审计日志存储在专用数据集中[14]（附加说明[15]），这些信息在设置元数据管理组件时会被用到。...通过使用 CLI可以试验不同的 dbt 命令并在选择的 IDE 中工作。

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