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  • 当今互联网架构
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    2019-03-04 20:22:56

    当今互联网项目架构图

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    所用到的技术包括但不限于:
    Nginx
    Zookeeper
    ActiveMq
    Redis
    MongoDB介绍:https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87866971
    docker介绍: https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/88111141 (编写中)
    单点登录 :https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87777886
    分布式任务调度:https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87797390

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  • IIoT: analysis framework物联网分类第三产业设备位置特征...在这项研究中,目标是建立一个框架,能够分析工业物联网设备的性质和它们的用途,并将其作为这些设备的脆弱性和威胁分析过程的一部分。上面概述的所有分类

    回顾以行业为重点的物联网分类的现有出版材料和一系列行业材料,特别是制造商的白皮书、案例研究和描述特定产品或实现的技术文章。在学术文献中确定了7种已发表的物联网分类,它们将物联网作为一个整体来处理,并没有专门关注工业物联网。

    物联网分类

    在这项研究中,目标是建立一个框架,能够分析工业物联网设备的性质和它们的用途,并将其作为这些设备的脆弱性和威胁分析过程的一部分。上面概述的所有分类都没有对设备的特性提供足够的覆盖以支持本文的目标。分类法的具体限制可以总结如下

    • 以设备为中心的分类:这种方法在设备层面提供有用的特征(例如能源、通讯、功能属性、本地接口、硬件和软件资源),但也提供有关设备的角色、物理或架构位置以及它所使用的部门的信息;
    • 以物联网堆栈为中心的分类:虽然该方法解决的一些特征(如服务、数据、交互和事物)可能是有价值的,但该堆栈与普度模型中描述的传统IACS层次结构不相关。这个分类中的服务概念是有缺陷的,因为特定的设备可能有助于实现多个业务目标
    • 物联网传感器分类:该方法所使用的特征(如运动、位置、环境、质量测量和生物传感器)对具有传感能力的设备非常有用,但这只是IIoT设备范围的一个子集
    • 基于物联网的智能环境分类:从安全的角度来看,这是有限的效用,因为它的重点是对网络元素的分类(例如通信使能器、网络类型、技术、本地无线标准、目标和特征),技术要素非常广泛,目标(例如降低成本)很难在设备层面而不是在系统层面进行分配
    • 物联网体系结构分类:它结合了业务体系结构和技术特征(例如应用程序、支持技术、业务目标、体系结构需求、物联网平台体系结构类型和网络拓扑),但仅使用六个分类元件对分类装置的价值有限
    • 工业物联网分类法分类:在分类标准(如可靠性、实时性、数据项规模、模块规模、运行时集成、分布焦点和收集焦点)方面是不成熟的,每个标准只有一个例子,而这六个标准并不能为我们提供足够的粒度来比较和对比单个设备的安全配置文件
    • 域或基于物联网分类:这有助于解决业务设备正在使用,但是这种分类并不解决技术或架构方面的设备设计和部署标识设备的类型而不是其特点。

    现有的分类都不能满足我们的需求,因为从设备特性的角度来看,它们要么水平太高,要么不完整,但可以利用它们和自己对当前提出的工业物联网和实际解决方案的调查,为工业物联网设备开发一个分析框架。本文还考虑了网络制造的理论基础和CyPhERS项目发表的工作。然而,这两份出版物都没有提供本文所寻求的分析设备的基础框架。鉴于已发表文献中的局限性,本文开发了一个描述工业物联网设备特征的框架。本文没有试图把它称为一个分类,因为它没有一个基于单一根的分支结构,也不是一个本体论,因为许多技术术语的使用不一致,而且产品营销人员倾向于创造新的术语来区分他们的产品。
    本文的方法,下面将更详细地描述,是基于六个类别的设备特征,每个类别有一些子类别:
    •行业;
    •设备位置;
    •连接;
    •设备特征;
    •设备技术;
    •用户类型
    其余的每一小节都说明了在本文的框架中包含类别的合理性,并提供了一个图表来说明类别的分解和建议的结构的合理性。在制定本文的框架,本文提供了每个类别的例子,使用可编程逻辑控制器(PLC)作为设备。

    第三产业

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    图1所示的行业部门与组织面临的威胁的严重性和性质有关,并与组织运营系统中部署的工业物联网设备有关。所有行业都在不同程度上使用IACS,市场研究公司报告的行业趋势,工业物联网的使用可能会增加。除零售外,上述类别一般被认为是发达经济体的关键基础设施。零售也包括在内,以反映向市民供应基本用品的重要性,并反映许多零售商店日益增加的技术复杂性,例如在其房地内部署的楼宇自动化、管理和安全系统。制造业的细分来自英国政府委托撰写的数字制造业报告,使用这类PLC可以描述为:产业部门→电力→输电。
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    设备位置特征

    在图2中,本文提出了一种考虑位置的分类方法,从多个角度分析工业物联网设备,这与设备暴露在网络和物理安全方面的风险有关。建议分四类:
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    物联网生态系统:提供了许多模型,但这些模型都是通用的,与工业物联网实现没有具体关系。一个与工业应用直接相关的生态系统模型如图3所示。提出的分类方案改编自这个模型,但扩展到包括更广泛的企业IT,以适应信息和操作技术的融合和邻接。在Thing类中,本文包含了一个子类Monitor,以适应提供比测量更广泛功能的设备,例如CTV摄像机。
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    普渡模型(Purdue Model for Control Hierarchy)是制造业中公认的将设备和设备划分为层次函数的模型。这个模型已经被国际标准组织使用,来指定IACS安全的区域和管道模型,也被用于各种安全防范和安全指导材料。如图4所示,该模型使用了区域的概念,以便将Enterprise和ICS网络细分为功能类似的模块。
    物理:这个元素试图描述设备安装的环境,因此允许考虑物理安全漏洞的级别。例如,安装在外部的设备很可能更容易受到物理损坏、盗窃或干扰,以及暴露在元素和各种自然灾害中。
    移动性:该元素指示设备是仅在固定位置使用,还是可以移动,单独使用还是作为系统的一部分。移动设备可能需要一种无线通信机制来传输数据和允许配置和/或控制,从而使设备暴露在干扰或干扰的威胁之下。此外,可能需要跟踪或定位设备,以便正确解释它提供的数据。

    连接性

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    所提议的连接性特征如图5所示,使用这些特征的目的是确定设备和其运行的工业物联网系统之间的网络或通信连接性的基本特征。现将拟议的五个子类别解释如下:
    Mechanism:这个子类别的重点是用于向设备传递任何通信的物理机制。两个不同寻常的类是无连接和物理连接。前者涉及可能记录环境变化的设备,测量数据存储在设备中,以便在其检索和退役时恢复,例如基于物联网的剂量计。后者涉及危险或极端环境中的设备,例如在易燃或易爆环境中使用超声波通信而不是射频信号的物联网设备。
    Nature—通信是实时的还是接近实时的,这意味着需要持续的连接,或者数据是否可以按照计划或根据请求进行存储和转发。
    Initiation:初始化启动——这与通信是如何启动的有关;
    Protocol:这涉及协议用来建立和管理链接和传递信息,这三类的例子是:基础设施(IPv4, IPv6, 6LoWPAN, UDP);Discovery (mDNS, HyperCat, UPnP);和数据协议(MQTT, XMPP, LLAP, REST, SOAP)。
    Link Security——这集中在建立和操作连接所涉及的安全级别和信任级别。
    使用这一类,PLC可以描述为:
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    设备特点

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    所提议的设备特性的重点,如图6所示,是设备的功能,具体来说,它对系统的重要性,设备提供的功能,以及如何管理。建议的分类如下:
    临界性——这集中在设备对整体操作流程的影响方面的临界性,以及修复或更换故障或故障设备的容易程度。影响越大,更换或维修越困难,任何攻击或干扰设备的企图所带来的安全风险也越大。安全关键设备显然需要按照更高的标准进行设计和设计,而不是那些影响小且易于更换的设备。
    函数——这个类用于描述设备的主要函数。当考虑具有解析函数的设备时,所使用的算法的性质是相关的。
    关系:这个类的目的是为了理解设备与其他设备之间的关系,以及设备运行的过程、系统或环境。例如,温度传感器在一个房间里可能与一个聚合或控制装置,其作用是测量温度的空间,它是安装在,这是一个环境调节过程的一部分,它会受到影响,如果打开门或窗或敞开的空间在它所在的位置。

    管理界面与设备如何配置、打开/关闭或其他控制有关。使用这一类,PLC可以描述为
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    技术特征

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    IIoT设备的拟议技术特征如图7所示。这些重点是可能限制或影响设备设计或在设备部署后解决漏洞的能力的技术特性。
    电源、能源使用和硬件特性是相关的,因为它们会限制设备的处理能力,进而影响用于保护连接的安全机制的设计,并可能限制一旦部署后对设备进行补丁或更新的能力。鉴于物联网僵尸网络(例如Mirai僵尸网络)的启动,操作系统、软件类型和可更新性是相关的,因为它们代表了一个潜在的漏洞,如果不能更新,可能会限制对僵尸网络恶意软件的响应能力。设备制造商的标识和唯一标识符对于配置管理非常重要。鉴于工业物联网设备的性质及其对软件的广泛使用,可信赖性的概念是一个重要的技术特征。这个子类别引用了公共可访问规范(PAS 754),该规范提供了一个框架,旨在覆盖系统和软件生命周期的所有方面,如ISO/IEC 15288所定义的。与此特别相关的是可信度水平矩阵,该矩阵考虑了依赖于软件和潜在影响的组件、组成的子系统或系统所需的可信度程度。因此,对于一个由软件提供唯一可信任来源的组件,如果影响被认为是重要或关键的,则需要并证明一个高水平的可信任。使用这个类别,通过一个例子,基于arduino的PLC可以被描述为
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    用户特征

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    如图8所示,所提议的用户特征旨在识别设备正在与谁或什么进行交互。建议的用户类型是人或机器,例如,设备为系统控制或监控目的进行传感和提供机对机通信。关于用户界面,设备可能是:
    (a)无头部的(headless),即没有设备状态、测量或运行的指示;
    (b)直接的:被动的(例如显示温度但不允许用户控制的室内恒温器)或主动的(例如带有交互式触摸感应显示的设备,可以询问设备状态,并可能允许对其进行某些控制);
    ©间接的:即设备可以通过IIoT系统中的另一个设备进行询问。使用这一类,PLC可以描述为
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    对未来工业物联网的讨论

    用于开发本文分析框架的方法与MITRE在开发用于恶意软件属性枚举和表征的MAEC方法时所使用的方法一致。随着MAEC的发展,不适合采用基于单一自顶向下树形结构的分类法,因为IIoT设备的特定实例或应用程序可能会在树的多个分支下进行分类。本文提出的多维方法的价值在于,它允许基于可用于系统研究的预定义属性对工业物联网设备进行分类。根据研究的性质,研究者可以决定使用哪些类别和类别,从而可以缩小或扩大重点,以适应具体的研究问题。例如,如果研究的重点是软件漏洞,研究人员可以选择忽略行业和用户类型,而关注以下类别:

    •设备位置和连接性——允许评估设备暴露于潜在攻击的程度;
    •设备特性和技术支持——评估软件的性质和关键性、软件更新的便捷性和与处理平台和使用中的操作系统相关的系统风险。

    本文提出的框架为工业物联网设备信息的系统收集提供了一种机制。它是作为工业物联网安全问题研究计划的一部分而开发的。数据收集和分析正在进行中,然而,该框架的开发可能允许在不同行业的广告应用程序之间比较威胁和漏洞,其方式与前面讨论的MAEC方法大致相同。在介绍了本文的分析框架之后,提出了一些观察结果,这些观察结果构成了可以通过进一步研究来解决的差距。这些建议并没有按照重要的顺序提出;每一项都对确保工业物联网生态系统未来的理解、弹性和安全性至关重要,因此不对它们的相对重要性作出判断。

    1. 绘制工业物联网生态系统和威胁场景:目前已有许多出版物探讨和分析与物联网相关的安全和隐私问题,但很少有专门关注工业物联网生态系统的工作。使用本文的分类法,以探索和更好地理解工业物联网生态系统和相关的威胁状况,从而识别漏洞和潜在的安全和/或隐私问题。
    2. OT与ICT融合研究有限:虽然有一些工作,主要是分析师或供应商,直接说明或暗示工业物联网是运营技术(OT)和传统信息通信技术(ICT)融合的结果。例如,建议合并IT和OT并不是一件容易的事情。合并这两个领域需要定义良好、可伸缩的标准,这些标准从资产到数据中心,反之亦然。这些标准的安全性也至关重要,否则关键和昂贵的操作资产可能会受到攻击。所有这些问题都可以通过遵循企业架构的概念来解决。
      上述方法表明,人们对传统企业ICT系统与工业应用中的网络物理系统之间的区别缺乏了解。相比之下,一项更有见地的评估指出了物联网设备安全面临的一些限制:在这项评估中,作者考虑了工业物联网设备的局限性,例如传感器、执行器和RFID标签,这些设备的处理、功率和经济限制限制了强加密的使用。“这些基于传统公钥基础设施的现有安全机制,几乎肯定无法适应物联网环境和设备的融合。
      除了这些技术问题之外,许多ICT设备的相对较短寿命与IACS设备的相对寿命之间也存在不匹配的问题,IACS设备的寿命通常预期比ICT设备的寿命长一个数量级。使用本文的分析框架作为探索IT/OT融合问题的基础。
    3. 旧系统:工业物联网(IIoT)有多重要?如智能建筑、桥梁、公路、铁路和基础设施已经存在了几十年,并将继续存在数十年了。需要进一步的研究来考虑在操作体系结构中安装工业物联网设备的影响,在该体系结构中,安全性已经通过普渡大学固有的区域和管道实现模型。与工业物联网的安全性和可扩展性相关的主题一样,循环对话正在发生,需要解决绿地和棕地安装的解决方案,而且IACS设备的相对寿命也需要考虑。毕竟很多基础建设是不能直接拆了重装的,其开销难以估计,其影响难以量化。如现在基准存在的IPv4和TCP通信协议等,这些协议存在很多已知漏洞,但是我们却不能不使用这些协议,只能在此基础上做一些防范措施,因为大体量的用户仍然要使用基础服务,过渡时期更是如此。
    4. 工业物联网设备安全性研究有限:在工业系统中,安全应是最重要的,以防止危害,并将对人员、资产和环境的威胁降到最低。越来越多的行业认识到安全与安全是相关的,例如,连通性既带来机遇,也带来风险,而糟糕的安全则威胁安全。这在国际功能安全标准中也得到了认可。在传统的IACS系统中,基于国际标准的安全原则的应用,提倡使用旨在提供深度防御的安全模型,特别是参考了普渡模型中不同层之间的连接和流程隔离。
      工业物联网的采用破坏了这些已确立的做法,因为它创造了从系统到企业或基于云的系统的新连接,从而增加了与安全和安全相关的违规的可能性。目前缺乏对工业物联网解决方案部署中固有的安全和安保风险进行综合评估的一致方法。有人提出了一个联合框架,但还需要进一步的工作来规范其使用并测试其在工业工厂中的适用性。
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  • 知名互联网公司网站架构

    万次阅读 2018-06-24 16:54:17
    引言 近段时间以来,通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构。除了每每感叹于每幅表面上的绘制的精细之外,更为架构背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集...

    引言

    近段时间以来,通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外,更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图,一为了一饱眼福,领略各类大型网站架构设计的精彩之外,二来也可供闲时反复琢磨体会,何乐而不为呢?特此,总结整理了诸如国外wikipedia,Facebook,Yahoo!,YouTube,MySpace,Twitter,国内如优酷网等大型网站的技术架构(本文重点分析优酷网的技术架构),以飨读者。

    本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义,而图的说明性文字则从简从略。ok,好好享受此番架构盛宴吧。当然,若有任何建议或问题,欢迎不吝指正。谢谢。

    1、WikiPedia 技术架构

    WikiPedia 技术架构图Copy @Mark Bergsma

    来自wikipedia的数据:峰值每秒钟3万个 HTTP 请求 每秒钟 3Gbit 流量, 近乎375MB

    350 台 PC 服务器。

    GeoDNSA :40-line patch for BIND to add geographical filters support to the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。GeoDNS 在 WikiPedia 架构中担当重任当然是由 WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家,各个地域。

    负载均衡:LVS,请看下图:

    2、Facebook 架构

    Facebook 搜索功能的架构示意图

    细心的读者一定能发现,上副架构图之前出现在此文之中:从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文最大的不同是,前文只有几幅,此文系列将有上百幅架构图,任您尽情观赏。

    3、Yahoo! Mail 架构

    Yahoo! Mail 架构

    Yahoo! Mail 架构部署了 Oracle RAC,用来存储 Mail 服务相关的 Meta 数据。

    4、twitter技术架构

    twitter的整体架构设计图

    twitter平台大致由twitter.com、手机以及第三方应用构成,如下图所示(其中流量主要以手机和第三方为主要来源):

    缓存在大型web项目中起到了举足轻重的作用,毕竟数据越靠近CPU存取速度越快。下图是twitter的缓存架构图:

    关于缓存系统,还可以看看下幅图:

    5、Google App Engine技术架构

    GAE的架构图

    简单而言,上述GAE的架构分为如图所示的三个部分:前端,Datastore和服务群。

    前端包括4个模块:Front End,Static Files,App Server,App Master。

    Datastore是基于BigTable技术的分布式数据库,虽然其也可以被理解成为一个服务,但是由于其是整个App Engine唯一存储持久化数据的地方,所以其是App Engine中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。

    整个服务群包括很多服务供App Server调用,比如Memcache,图形,用户,URL抓取和任务队列等。

    6、Amazon技术架构

    Amazon的Dynamo Key-Value存储架构图

    可能有读者并不熟悉Amazon,它现在已经是全球商品品种最多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。ok,下面,咱们来见识下它的架构。

    Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台,可用性和扩展性都很好,性能也不错:读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。按分布式系统常用的哈希算法切分数据,分放在不同的node上。Read操作时,也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了 Consistent Hashing算法,node对应的不再是一个确定的hash值,而是一个hash值范围,key的hash值落在这个范围内,则顺时针沿ring找,碰到的第一个node即为所需。

    Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于:它放在环上作为一个node的是一组机器(而不是memcached把一台机器作为node),这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。

    下图是分布式存储系统的示意图,读者可观摩之:

    Amazon的云架构图如下:

    Amazon的云架构图

    7、优酷网的技术架构

    从一开始,优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示,各个模块之间分离得比较恰当,前端可扩展性很好,UI的分离,让开发与维护变得十分简单和灵活,下图是优酷前端的模块调用关系:

    这样,就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块,显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图:

    优酷的数据库架构也是经历了许多波折,从一开始的单台MySQL服务器(Just Running)到简单的MySQL主从复制、SSD优化、垂直分库、水平sharding分库。

    1.简单的MySQL主从复制。

    MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离,并很好的提升了读的性能,其原来图如下:

    其主从复制的过程如下图所示:

    但是,主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题:

    写入无法扩展

    写入无法缓存

    复制延时

    锁表率上升

    表变大,缓存率下降

    那问题产生总得解决的,这就产生下面的优化方案。

    2. MySQL垂直分区

    如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下:

    然而,尽管业务之间已经足够独立了,但是有些业务之间或多或少总会有点联系,如用户,基本上都会和每个业务相关联,况且这种分区方式,也不能解决单张表数据量暴涨的问题,因此为何不试试水平sharding呢?

    3. MySQL水平分片(Sharding)

    这是一个非常好的思路,将用户按一定规则(按id哈希)分组,并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中,即一个sharding,这样随着用户数量的增加,只要简单地配置一台服务器即可,原理图如下:

    如何来确定某个用户所在的shard呢,可以建一张用户和shard对应的数据表,每次请求先从这张表找用户的shard id,再从对应shard中查询相关数据,如下图所示:

    是如何解决跨shard的查询呢,这个是个难点,据介绍优酷是尽量不跨shard查询,实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎,下策是分布式数据库查询(这个非常麻烦而且耗性能)。

    缓存策略

    貌似大的系统都对“缓存”情有独钟,从http缓存到memcached内存数据缓存,但优酷表示没有用内存缓存,理由如下:

    避免内存拷贝,避免内存锁

    如接到老大哥通知要把某个视频撤下来,如果在缓存里是比较麻烦的

    而且Squid 的 write() 用户进程空间有消耗,Lighttpd 1.5 的 AIO(异步I/O) 读取文件到用户内存导致效率也比较低下。

    但为何我们访问优酷会如此流畅,与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹?这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络(CDN),它通过多种方式保证分布在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后,优酷网将根据用户所处地区位置,将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户,从而保证用户可以得到快速的视频体验。这就是CDN带来的优势,就近访问。

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    数据分析中最常规的情况,比如你手上有一组,一批或者一坨数据,数据分析的过程就是通过“描述”从这些数据中获取的信息,通常可以从两个维度去描述: 1.集中趋势量度: 为这批数据找到它们的“代表” 均值(μ) ...
  • Java EE互联网轻量级框架整合开发

    千次阅读 2019-04-08 20:18:07
    网站 ...> CiCi岛 下载 电子版仅供预览及学习交流使用,下载后请24小时...涵盖Java EE主流框架技术SSM Redis,快速上手开发 用Spring MVC整合MyBatis框架技术 用Spring整合Redis在Java互联网技术上的应用 通过秒杀、...
  • 实用标准文档 有限元分析大作业报告 一结构形式及参数 1结构基本参数 某框架结构如下所示为两榀三跨七层框架结构由梁板柱组成梁板柱之间刚结材料为 C35 混凝 2 3 土弹性模量为 3.15e10N/m 泊松比取 0.25 质量密度...
  • 数据处理的开源框架:概述

    千次阅读 2019-05-02 12:37:17
    使用门槛的降低是互联网数据最初增长的驱动力。随着智能手机和平板电脑等一系列新设备的出现,这一趋势得以加强。在第一代数据增长的基础上,社交媒体平台推动数据量以指数级增长,这也就是所谓由社交媒体释放的第...
  • 金融工程专题报告 金融工程专题报告 正文目录 研究出发点与思路 5 样本数据的基本情况 5 通道突破指标 6 均线系统 7 MACD 指标 8 其他指标 8 模型训练框架 12 转换为分类问题 12 模型训练方案 12 模型训练结果评估 ...
  • 数据治理标准体系框架

    千次阅读 2021-12-28 01:25:45
    导读:数据治理的发展由来已久,伴随着大数据技术和数字经济的不断发展,政府和企业拥有的数据资产规模持续扩大,数据治理得到了各方越来越多的关注,被赋予了更多使命和内涵,并不断取得长足发展。数据...
  • 互联网金融数据分析指标【汇总】

    千次阅读 2020-03-18 23:11:03
    互联网金融包括三种基本的企业组织形式:网络小贷公司、第三方支付公司以及金融中介公司互联网金融的业务类型主要分两类:资金类和资产类。 资金类主要包括理财类和吸储类,核心模块:用户转化,用户留存,用户复...
  • 全面教你如何建立数据分析的思维框架

    千次阅读 多人点赞 2017-07-07 09:10:04
    目前,还有一些人不会建立数据分析的思维框架,那么今天课课家,就一步一步的教大家怎么建立,大神路过还请绕道,当然还可以交流一下。有需要的小伙伴,可以参考一下。  曾经有人问过我,什么是数据分析思维?...
  • * * * * 框架 * * * * ? ? ? * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 一边整理绘图一边核对数据和报表模型等如果有问题则会在这个绘图和整理过程中暴露...( )和( ) 答案数据结构的名称和编号简述数据结构的组成 分析
  • SSM+Redis结构框架图及概述

    千次阅读 2018-01-13 22:50:39
    在java互联网中,以Spring+SpringMVC+MyBatis(SSM)作为主流框架,SSM+Redis的结构框图如下: 下面简单介绍它们各自承担了的功能。 1、Spring IoC(Inversion of Control,控制反转)承担了一个资源管理、整合...
  • 《微信读书产品原型
  • 本文来自@狐狸君raphael,过往...本文主要是为了整理自己的思路,同时也希望可以为业界的各位提供一个互联网金融的分析框架互联网金融,这个今年最火热的话题,作为一个新生的概念,目前还没有权威定义。各大媒体只
  • R:Shiny-优雅的数据分析交互Web框架

    千次阅读 2017-04-25 17:15:07
    漫不经心,发现了R语言中的RStudio IDE中可以创建一个优雅的Web数据分析简单框架,这就是Shiny package。
  • 软件部组织结构及职责,定义了经典的软件公司互联网公司软件开发部的组织架构形态,以及岗位职责。包括经理,后端开发工程师,java开发工程师,安卓开发工程师等岗位职责。
  • 在很大程度上一旦您理解了接口您就理解了框架 虽然您总要创建接口特定的实现但访问实际集合的方法应该限制在接口方法的使用上因此允许您更改基本的数据结构而不必改变其它代码框架接口层次结构如下所示 ...
  • 创业公司数据分析(一)开篇

    万次阅读 多人点赞 2016-12-01 23:14:06
    作为系列文章的第一篇,本文采用“WHY->WHAT->HOW”的思考方式来介绍三点:1. 创业公司为什么需要做数据分析?2. 创业公司数据分析,需要做哪些事情?3. 如何实现这些数据上的需求?
  • 我们画的架构、流程结构图、功能、逻辑等,都需要好看、好懂、好用、好搞,因为: 好看是为了提升沟通效率, 好懂是为了提升交流共识, 好用是为了提升交付质量, 好搞是为了提升实施速度。 架构有...

空空如也

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互联网公司结构框架图