• 互联网创业离不开数据,如果能自己做个数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗? 其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

    互联网创业离不开数据,如果能自己做个数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗?
    其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

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  • Java,Python大数据,哪个发展前景最好?网络上众说纷纷,各自都有优点和缺点,而 Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。 三者实际的关系是目标和...

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    Java,Python和大数据,哪个发展前景最好?网络上众说纷纷,各自都有优点和缺点,而

    Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。

    三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的发展前景如何?

    大数据

    大数据并不是一种概念,而是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

    关于大数据的发展前景,这里引用马云说过的一句话:

    未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。

    从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇,而事实上,大数据在现在乃至未来十年,依然会很火。

    大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果是不同的,定制新闻服务或网游。再比如精准营销,百度推广,淘宝推广,或者你到了一个地方,自动推荐周边的消费设施等。

    大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久,或者可以说是大数据的取代者何时能火!

    一、大数据的应用方向和未来趋势

    1、应用方向:营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等,大数据是真正的覆盖全行业,也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

    2、未来趋势:传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

    从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来,在未来10年或20年社会及企业发展过程中,大数据是我们无法离开的技术。云服务、人工智能越来越火,没有大数据谈何云服务,没有大数据谈何人工智能?

    由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

    二、大数据的取代者什么时候能火?

    就目前科技飞速发展的现状来看,大数据技术会不会出现取代者,相信没有人敢特别肯定的说没有,但也没有人敢肯定的说有,这就如同10几年前的手机,在当时没有人能够想象到手机有一天会成为一部“无所不能”的机器。

    但是就目前来看,大数据还没有取代者!

    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。大数据的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、R语言和python。不论是大数据生态架构,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,还是需要着手学习一门高级语言。例如:Python。

    Java

    Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

    Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

    Java的发展方向:web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

    Python

    是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

    Python可以做日常任务,比如自动备份MP3;可以做网站,很多著名的国外网站YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

    Python的发展方向:数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

    另外说下,Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。

    所以就目前的趋势来说,Python要比Java更具有前景一些。

    最后,知了姐已经将三个目前最火的方向给大家都阐述清楚,最终的选择权还在你们自己的手中!但并不是说哪个前景好就去学哪个,最重要的还是兴趣。有句话说得好,“兴趣是最好的老师”,只有你对某个语言感兴趣了,才有学习的动力,才能坚持下去。

    如果仅仅是为了发展前景好就去学习自己不感兴趣的东西,那么很可能半途而废,最终一事无成。适合自己才是最重要的!

    194231099,这是我刚创的群,人还不多。如有想更加一步学习Java的,这里有免费的Java公开课以及录播,有兴趣的加一下。欢迎底下吐槽

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  • Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。 三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的...

    Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。

    三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的发展前景如何?

    关于大数据的发展前景

     

    Java、Python和大数据,哪个发展前景最好?

     

     

    大数据并不是一种概念,而是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

    关于大数据的发展前景,这里引用马云说过的一句话:

    从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇,而事实上,大数据在现在乃至未来十年,依然会很火。

    大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果是不同的,定制新闻服务或网游。再比如精准营销,百度推广,淘宝推广,或者你到了一个地方,自动推荐周边的消费设施等。

    大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久,或者可以说是大数据的取代者何时能火!

    一、大数据的应用方向和未来趋势

    1、应用方向:营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等,大数据是真正的覆盖全行业,也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

    2、未来趋势:传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

    从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来,在未来10年或20年社会及企业发展过程中,大数据是我们无法离开的技术。云服务、人工智能越来越火,没有大数据谈何云服务,没有大数据谈何人工智能?

    由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

    二、大数据的取代者什么时候能火?

    就目前科技飞速发展的现状来看,大数据技术会不会出现取代者,相信没有人敢特别肯定的说没有,但也没有人敢肯定的说有,这就如同10几年前的手机,在当时没有人能够想象到手机有一天会成为一部“无所不能”的机器。

    但是就目前来看,大数据还没有取代者!

    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。大数据的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、R语言和python。不论是大数据生态架构,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,还是需要着手学习一门高级语言。例如:Python。想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习扣扣君羊:522189307

    Java的发展前景

    Java、Python和大数据,哪个发展前景最好?

     

    Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

    Java的发展方向:web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

    Python的发展前景

    Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

    Python可以做日常任务,比如自动备份MP3;可以做网站,很多著名的国外网站YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

    Python的发展方向:数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

    另外说下,Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。所以就目前的趋势来说,Python要比Java更具有前景一些。

    最后

    好啦,以上三个目前最火的方向已经给大家都阐述清楚,最终的选择权还在你们自己的手中!但并不是说哪个前景好就去学哪个,最重要的还是兴趣。有句话说得好,“兴趣是最好的老师”,只有你对某个语音感兴趣了,才有学习的动力,才能坚持下去。

    如果仅仅是为了发展前景好就去学习自己不感兴趣的东西,那么很可能半途而废,最终一事无成。适合自己才是最重要的!

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  • 如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用...Python处理大数据的劣势: 1、python线程有gil,通俗说就是多线...

    如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用multiprocessing 处理,但是效率非常低。于是,有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高

    3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    结论:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    3. python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    4. 因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是熟悉一下python

    为什么用python处理大文件总有效率问题?

    如果工作需要,立刻处理一个大文件,你需要注意两点:

    一、大型文件的读取效率

    面对100w行的大型数据,经过测试各种文件读取方式,得出结论:

    with open(filename,‘rb’) as f:

    for fLine in f:

    pass

    方式最快,100w行全遍历2.7秒。基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r,慢6倍。但是此方式处理文件,fLine为bytes类型。但是python自行断行,仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

    二、文本处理效率问题

    这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件,所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据,时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

    最后用最简单方式测试,首次运行,最简单方式也要7.5秒100w次。

    那么关于python处理大文件的技巧,从网络整理三点:列表、文件属性、字典三个点来看看。

    1.列表处理

    def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型,千万不要选择列表,列表的查询速度会超级慢,同样的,在已经使用集合或字典的情况下,不要再转化成列表进行操作,比如:

    values_count = 0
    
    

    不要用这种的

    
    if values in dict.values():
    
    values_count += 1
    
    

    尽量用这种的

    if keys,values in dict:
    
    values_count += 1
    
    

    后者的速度会比前者快好多好多。

    2、对于文件属性

    如果遇到某个文件,其中有属性相同的,但又不能进行去重操作,没有办法使用集合或字典时,可以增加属性,比如将原数据重新映射出一列计数属性,让每一条属性具有唯一性,从而可以用字典或集合处理:

    return '(' + str(x) + ', 1)'
    
    list(map(fun,[1,2,3]))
    
    

    使用map函数将多个相同属性增加不同项。

    3、对于字典

    多使用iteritems()少使用items(),iteritems()返回迭代器:

    >>> d = {'a':1,'b':2}
    
    >>> for i in d.items() :
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    >>> for k,v in d.iteritems() :
    
    ... print k,v
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    

    字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator,items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

    对Python感兴趣或者是正在学习的小伙伴,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的!从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,点击加入我们的 python学习者聚集地

    除了以下5个python使用模块,你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗?

    1. 读写文件技术,今后会用到测试数据的参数化和测试报告写作功能中~

    2. 数据处理技术,今后测试脚本的测试数据处理过程可以用到~

    3. 数据统计分析技术,今后会在测试结果分析中用到

    4. 图表展示技术,在今后的测试框架中相关测试报告会用到

    5. 程序自动触发技术,可用于测试脚本程序的自动执行。

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  • 最近公号后台,多了不少大数据的相关问题:· 号主,最近有想往大数据开发转,Python能用上吗?· 找工作的时候发现,Python薪资不行,大数据开发的起薪是工作2年后的薪资,至少2万...

     最近公号后台,多了不少大数据的相关问题:

    · 号主,最近有想往大数据开发转,Python能用上吗?

    · 找工作的时候发现,Python薪资不行,大数据开发的起薪是工作2年后的薪资,至少2万起,慕了,现在转还来得及吗?!

    · 目前在做Python爬虫,薪资一直升不上去,工作也很重复,有哪些发展方向可选吗?

    · 想往大数据方向发展的话,该学什么技术?学习路线是什么样的呐?

    ……

    确实,从事Python多年的我,也感受到了职业瓶颈,真切能明白大家的焦虑。

     

    相比其他语言,Python简单易学,同时也意味着门槛低、竞争大,而且无论你在做数据采集、Python爬虫、Web开发或是Python自动化测试等,都会有一种有了一定基础但却不够强、掌握了工具却没有什么实战项目应用的尴尬。

     

    是不是有更好的方向?

     

    有,开发圈的香饽饽--大数据开发。之所以关注到这个方向,是因为身边有个朋友,花了几个月的学习,顺利转型成为了大数据开发工程师,月薪3万+,16薪起,比他之前做Python爬虫至少高了一半,着实让人羡慕。在聊天中,能感受到他的喜悦,而且他还极力推荐我学Hadoop、Spark、Flink等技术,即使不转型,也技多不压身。

     

    朋友还提到,转型大数据开发,只懂理论是不够的,你得有份项目经验,这是你入门大数据的敲门砖。毕竟理论知识,比如算法、数据库、SQL、Hadoop等,只要刻意练习就能习得。

     

    那,企业看重的项目都有哪些特点?

    1、数据量大,TB或PB级

    2、最好是当下火热的,比如医疗、电商平台、智慧交通或教育产品等。

    网上能找到这样子的开源项目,让你练手吗?难,太难了。要不就是冷门项目,要不就是没有完整的数据库,或者数据量只有几百几千,和真实项目的数量相差太多,无法模拟真实场景,达到实战练手的目的。

     

    朋友报的这个《大数据开发高薪训练营》,很好解决了他说的项目实战难题,内含智慧物流、人才用户画像匹配、实时数仓等多个PB 级企业真实项目,从 0 到 1 还原真实的大数据全流程。

    这个课程出自拉勾教育,拉勾大家都知道,深耕招聘领域多年,在“人岗匹配”的过程中,发现很多人才的知识能力体系与企业的用人需求存在偏差。在充分调研大数据开发岗位招聘需求(拉勾独家数据统计)的前提下,拉勾教育团队精心打磨 12 个月后正式推出《大数据开发高薪训练营》。

     

    更重要的是签订内推就业协议优秀学员还可以每个月内推一次。 

     

    不得不提一下,现在你们还能赶上拉勾教育的「6月人才培养计划」,什么意思呢?就是你花钱报名了,如果你成绩合格,并按时毕业,就能拿到 2-3 万现金奖励。是的学完直接发钱,简直是白嫖。

     

    你肯定要问,这么搞不会亏么?拉勾本身是做招聘的,人才市场的规模可比教育市场的规模大多了,刚刚前面也提到了,课程是比着企业用人需求设计的,基本上是属于量身定制。说白了,人家拉勾赚的是企业的钱。可能外行的人不知道,卖人可比卖课赚钱多了。

     

    但前提,输送的是有能力的人才,所以才会做了这个激励政策,保证你真的能学完、学会,能达到进入一线大厂的要求,有了这个标准,拉勾的课程内容、教学、服务肯定都是顶配。

     

    为啥我特地说这个事,因为我肯定有读者会想,我学习还给我返钱,肯定是坑人的,但这事,还是得看人家的商业模式,不能用普通用户思维去想,人家没打算赚你的钱,只要你够优秀,甚至愿意在你身上贴钱。

    不要觉得自己起点低没希望,更不要觉得现在努力为时已晚,觉悟任何时候都不晚,只要选对方向加上努力,你我都能冲进BAT!

      

    下面说说拉勾这门课程的 4 个优势:

     

    1、结合 70 万+企业用人需求,深度打磨课程体系

     

    拉勾网 CTO 亲自参与课程设计,内容覆盖大数据处理的全流程技术栈,包括前面提过的Java Web数据可视化、Hadoop 核心及生态圈技术栈、计算引擎及分析算法、最新大数据技术、机器学习等 14 大阶段,让你吃透大数据开发。

     

    在课程深度上,从教会你入门使用,再到源码剖析,再到真实的项目中应用,5 个月学习时间,带你积累 3 年大数据开发经验。

     

    2、当下最火热 PB 级真实企业项目,带你搞定实战难题

     

    市面上很多机构的所谓的项目,是七拼八凑出来的,数据量级小不说,走马光花的跟着做一遍,也没有效果。而拉勾不同,项目都是拉勾自己的真实项目和合作大厂的项目,保证了「PB级数据」「项目真实性」

     

    项目会带你完整的经历一遍大数据处理的全流程,包括需求、分析、架构设计、模型设计、技术选型、开发流程、开发规范、测试过程、部署监控、项目调优等。还原实际企业的工作场景,带你从 0 到 1 积累实战经验。

     

    3、学、练、测、评一体,保证你的学习效果

     

    线上学习、真实项目练习、定期测试、班主任监督、作业批改,这一切都是为了保障你跟的下来、学得会。

     

     

    4、每月内推 + 面试辅导,帮你斩获高薪offer

     

    最后不得不提到的是拉勾独家内推通道:优秀学员每月内推,直接跳过投简历、笔试,直通BAT等一线互联网公司面试官。

     

    拉勾将求职过程拆解成4个部分:专项能力突击、简历优化、面试技巧、大厂内推。在求职过程中,拉勾就像是你的“幕后推手”,在每个环节为你提供专业助攻。

     

     

    正是因为有强大的拉勾招聘后台,报名之后拉勾教育可以直接敢和学员签订就业协议,学有保障。

     

     

    5、支持分期支付,0手续费,0利息

     

    最后,如果你符合下面的情况,那我建议你加入课程:

    · 有 0-3 年经验的大数据工程师,薪酬一直没有提升;

    · 想要转型大数据,却不知道该学什么、怎么学;

    · 没有实战经验,自学也是浪费时间;

    · 进大厂屡屡受挫;

    现在加入,你将有两个选择,左手是福利,右手也是福利,看你怎么选了。强调下,6月人才培养计划只有 100 名,先到先得。(据说已经被抢走几十个了)

    想要更详细的学习大纲,扫码后可回复【大数据】。

     

    同时,如果你想看看自己适不适合做大数据,也可以添加学姐,拉勾有一套完整的测试体系可以帮助你。

            

    添加学姐微信,领取课程大纲

     

     

    点击「阅读原文」,立即领取

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