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  • c语言数据类型高低

    千次阅读 2019-12-26 08:51:49
    参与运算量的类型不同,则先转换成同一类型,然后进行运算。 转换按数据长度增加的方向进行,以保证精度不降低。如int型和long型运算时,先把int量转成long型后再进行运算。 a.若两种类型的字节数不同...

    在这里插入图片描述自动转换遵循以下规则:

    1.    若参与运算量的类型不同,则先转换成同一类型,然后进行运算。
      
    2.    转换按数据长度增加的方向进行,以保证精度不降低。如int型和long型运算时,先把int量转成long型后再进行运算。
      

      a.若两种类型的字节数不同,转换成字节数高的类型

    b.若两种类型的字节数相同,且一种有符号,一种无符号,则转换成无符号类型

    1.    所有的浮点运算都是以双精度进行的,即使仅含float单精度量运算的表达式,也要先转换成double型,再作运算。
      
    2.    char型和short型参与运算时,必须先转换成int型。
      
    3.    在赋值运算中,赋值号两边量的数据类型不同时,赋值号右边量的类型将转换为左边量的类型。如果右边量的数据类型长度左边长时,将丢失一部分数据,这样会降低精度,丢失的部分按四舍五入向前舍入。
      

    隐式转换

    隐式类型转换分三种,即算术转换、赋值转换和输出转换。
    1.算术转换
    进行算术运算(加、减、乘、除、取余以及符号运算)时,不同类型数招必须转换成同一类型的数据才能运算,算术转换原则为:
    在进行运算时,以表达式中最长类型为主,将其他类型位据均转换成该类型,如:
    (1)若运算数中有double型或float型,则其他类型数据均转换成double类型进行运算。
    (2)若运算数中最长的类型为long型.则其他类型数均转换成long型数。
    (3)若运算数中最长类型为int型,则char型也转换成int型进行运算。算术转换是在运算过程中自动完成的。
    2.赋值转换
    进行赋值操作时,赋值运算符右边的数据类型必须转换成赋值号左边的类型,若右边的数据类型的长度大于左边,则要进行截断或舍入操作。
    下面用一实例说明:
    char ch;
    int i,result;
    float f;
    double d;
    result=ch/i+(fd-i);
    (1)首先计算 ch/i,ch → int型,ch/i → int型。
    (2)接着计算 f
    d-i,由于最长型为double型,故f→double型,i→double型,fd-i→double型。
    (3)(ch/i) 和(f
    d-i)进行加运算,由于fd-i为double型,故ch/i→double型,ch/i+(fd-i)→double型。
    (4)由于result为int型,故ch/i+(f*d-i)→double→int,即进行截断与舍入,最后取值为整型。
    3.输出转换
    在程序中将数据用printf函数以指定格式输出时,当要输出的盐据类型与输出格式不符时,便自动进行类型转换,如一个long型数据用整型格式(%d)输出时,则相当于将long型转换成整型(int)数据输出;一个字符(char)型数据用整型格式输出时,相当于将char型转换成int型输出。
    注意:较长型数据转换成短型数据输出时,其值不能超出短型数据允许的值范围,否则转换时将出错。如:
    long a=80000;
    printf("%d",a);
    运行结果为14464,因为int型允许的最大值为32767,80000超出此值,故结果取以32768为模的余数,即进行如下取余运算:
    (80000-32768)-32768=14464;
    输出的数据类型与输出格式不符时常常发生错误,如:
    int d=9;
    printf("%f",d);

    float c=3.2;
    printf("%d",c);
    将产生错误的结果。

    同一句语句或表达式如果使用了多种类型的变量和常量(类型混用),C 会自动把它们转换成同一种类型。以下是自动类型转换的基本规则:

      1. 在表达式中,char 和 short 类型的值,无论有符号还是无符号,都会自动转换成 int 或者 unsigned int(如果 short 的大小和 int 一样,unsigned short 的表示范围就大于 int,在这种情况下,unsigned short 被转换成 unsigned int)。因为它们被转换成表示范围更大的类型,故而把这种转换称为“升级(promotion)”。 
    
      2. 按照从高到低的顺序给各种数据类型分等级,依次为:long double, double, float, unsigned long long, long long, unsigned long, long, unsigned int 和 int。这里有一个小小的例外,如果 long 和 int 大小相同,则 unsigned int 的等级应位于 long 之上。char 和 short 并没有出现于这个等级列表,是因为它们应该已经被升级成了 int 或者 unsigned int。 
    
      3. 在任何涉及两种数据类型的操作中,它们之间等级较低的类型会被转换成等级较高的类型。 
    
      4. 在赋值语句中,= 右边的值在赋予 = 左边的变量之前,首先要将右边的值的数据类型转换成左边变量的类型。也就是说,左边变量是什么数据类型,右边的值就要转换成什么数据类型的值。这个过程可能导致右边的值的类型升级,也可能导致其类型降级(demotion)。所谓“降级”,是指等级较高的类型被转换成等级较低的类型。 
    
      5. 作为参数传递给函数时,char 和 short 会被转换成 int,float 会被转换成 double。使用函数原型可以避免这种自动升级。 
    
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  • 离散程度的测定

    2017-08-17 00:26:00
    2、缺点:用绝对值的行驶消除各数据与算术平均数离差的正负值问题,不便于做数学处理和参与统计分析运算 方差、标准差 各个数据与算术平均数的离差平方的算术平均数的开方梗,用标准差 ...
    • 异众比率
        1、非众数组的频数占总频数的比例
        2、公式
         17002659_NWjh.png
     3、用于衡量众数的代表性
    • 案例:
    17002659_6p7I.png
     

    • 四分位差
    1、上四分位数与下四分位数之差
         17002659_Rxf7.png
    2、也称为内距或四分间距,反映中间50%的离散程度
    3、不受极端值的影响,用于衡量中位数的代表性

    • 极差
    最大值与最小值的差,又称全距
    17002659_B7vL.png
    Xmax:最大变量值或最高组上限或开口组假定上限
    Xmin:最小变量值或最低组下限或开口组假定下限

    • 平均差
     各个数据与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数,用Md表示
    • 简单平均差
    17002659_wc7C.png
    第i个单位的变量值,n: 总体个数 , 17002659_IeJg.png总体算术平均数

    • 加权平均差
      17002659_BUE3.png
    Xi:第i组的变量值或组中值,fi第i组的次数,
    •     优缺点
                1、优点:能综合反映全部数据的实际差异程度
                2、缺点:用绝对值的行驶消除各数据与算术平均数离差的正负值问题,不便于做数学处理和参与统计分析运算

    • 方差、标准差
    各个数据与算术平均数的离差平方的算术平均数的开方梗,用标准差 17002700_2Eha.png表示,方差为标准差的平方 17002700_wPYN.png来表示
    •     简单标准差
        适用于未分组的资料
         17002700_FCFD.png
    • 加权标准差
    17002700_uvrX.png
    • 案例:
    17002700_17zt.png
    17002700_Plrp.png
    17002700_ZmFE.png
     
    •  标准分数
    1、也称标准化值
    2、对某一个值在一组数据中的相对位置的度量
    3、可以用于判断一组数据是否有离群点
    4、用于对变量的标准化处理(将非标准正太分布,转化为标准正态分布)
    17002700_jKM3.png
     
    • 离散系数
    1、离散程度的测度值与算术平均数之比
    2、对数据相对离散程度的测度
    3、消除了数据水平高低和计量单位的影响
    4、标准系数计算公式
    17002700_VKrd.png
      17002700_EdaD.png
      17002701_GAXv.png
    •  自由度
    17002702_9AdZ.png
     



     

    转载于:https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1511488

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  • 《CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度_》由会员分享,可在线阅读,更多相关《CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度_(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、2016/11/29【解疑】CAE工程师是需要掌握力学知识到...

    《CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度_》由会员分享,可在线阅读,更多相关《CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度_(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、2016/11/29【解疑】CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度? 【解疑】CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度? 关于“CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度”的话题,似乎已经被讨论了无数遍了。而就在近 日,技术邻对此发起了互动讨论,顿时便吸引了上百个会员参与讨论,众说纷纭,场面好不热闹。 有人说“力学知识很重要,其掌握的深浅决定了你的CAE高低”,有人说“CAE工程师应当侧重于工作 经验,力学知识只需掌握基础便足矣 ”,也有其他不同看法“CAE工程师掌握力学知识的程度对于不同的行 业是不同的”。 公说公有理婆说婆有理,每个人观点不尽相同,下面便对部分精华观点进行编辑整理: Wen。

    2、ge抛出个人观点: Wenge “力学知识的掌握程度决定了CAE的高度 ,欲想成为资深的CAE工程师必须 在拥有丰富的工程经验外,对力学知识掌握透彻。一名优秀的CAE工程师,或者 说一名合格的CAE工程人员,力学知识的掌握程度绝对决定你在业内的高度。” 无独有偶,蓝牙对此亦是持赞同意见,他/她认为: 蓝牙 “从CAE扮演的行业分工来看,其精确定位就是一个工具,力学问题才是 重点,CAE方法服务于基于力学知识的结构受力判断。而CAE最理性的的发展趋势 当然是操作越便捷,人为干预越少越好,最好点个键就出结果!什么力学、弹 性、塑性都不要有,最好网格也不需要,CAD模型出来了,就有结果多好! 但是,。

    3、这种期望我估计未来几十年都不可能实现,数学建模、材料选择、连接、接触、结果分析,每一 步都可能涉及到力学知识;模型规模需要控制,求解时间需要压缩,精度要有保证,结果要经得起实验校 核,这些也要用到力学相关知识。借助力学知识我们可以抽繁就简,可以让不可能变成可能,同时重点还能 得到突出; 即使到了未来,CAE分析直接用CAD了,走大众路线了,全部都后台了。那么后台呢,还是要用到力 学,必然有这么一群人还在啃着材料力学、理论力学、连续介质力学、张量分析,可能是小众,但是也许只 有这波人的才能叫CAER了!” Wenge与蓝牙的观点很是明晰,他/她们觉得CAE从业人员在工作中,需要了解掌握各种力学知。

    4、识,比如 材料力学、理论力学、连续介质力学、张量分析等,只有了解掌握了这些力学知识,才有可能成为一名合格 的CAE工程师。 而相对于Wenge与蓝牙的观点来说,泽熙提出不同见解,在他/她看来: 原创2016-11-22 技术邻 技术邻CAE学院 2016/11/29【解疑】CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度? 泽熙 “CAE软件的工程经验也很重要, 例如对于结构静力学的单元选择,模型的 简化和网格划分这些对于后续的结果输出的准确性都至关重要,当然选择合适的 CAE软件也很重要,我们工作中常用SW,实体零件可以导入WB直接分析,但对于 桁架结构,梁单元模型就比较难,必须在ANSYS或者AB。

    5、AQUS中重新建模,当然 ANSYS新推出的SCDM里抽梁功能能弥补这一环节,但是具体操作仍问题不少。” 与此同时,土豆_6897提出相仿观念,他/她的主张为: 土豆_6897 “相对于力学知识,我个人认为工程经验更重要! 当然在学习前期必须 具备一定的力学基础,不然基本没法深入学习,但是CAE主要用于工程辅助的, 就不能脱离实际!很多东西都是在书上不能学到的,就好比模型的简化,边界条 件的简化这些都需要工程实际经验;力学学的再好,软件学的再好,但是不能把 理论与实际结合就没有用,更不能体现个人价值。”! 在泽熙和土豆_6897看来,了解一定的力学知识对于CAE工程师固然是锦上添花,掌握相当的。

    6、力学基础自 然是一件好事,但是CAE不能脱离实际,拥有丰富的工作经验,将理论与实际结合起来,才能体现个人价 值。 而不同于以上几位观点持有者的想法,这里还存在着另一种见地,铁手骑士对于力学知识的关注角度 不一致: 铁手骑士 “首先,肯定的答案对于CAE从业人员而言力学知识是大有裨益,多多益 善的!良好的力学知识对于很好的学习CAE软件操作、精确设置模拟参数、分析 模拟结果等相关的CAE工作能起到事半功倍的效果。 但是掌握力学知识到何种程度,要取决于所从事行业的定位、个人能 力等多方面内容! 举例说明如下: 对于机械设计人员,他们的工作往往仅仅是 利用CAE软件对成熟产品进行强度校核,疲劳分析等。

    7、,那么他们就只需要有大学 工程力学的知识,能够熟练正确操作CAE软件就足够了! 对于做理论模拟研究的人员,如博硕士、研究员,特别是需要二次开发软件实现研究目的的,就要掌 握较好较全面的有理论深度的力学知识,弄清楚力学原理与CAE模拟的数学关系。 对于做大中型装备虚拟样 机模拟的人员,就要非常全面的掌握力学知识,不仅在广度上,也要在深度上。而且也要有丰富的工程经 验,能将力学理论与CAE模拟有机结合!” 2016/11/29【解疑】CAE工程师是需要掌握力学知识到何种程度? 阅读原文 从铁手骑士的意见中,我们可以知道,由于行业间的差异,工作内容的不同,力学知识的掌握程度, 对于CAE工程师的要求也不同,所谓“术业有专攻”大概便是其中缘由。 于此,CAE工程师需要掌握力学知识到何种程度,每个人依旧持有各自不同的看法,正所谓“横看成岭 侧成峰, 远近高低各不同。” 而对于科学技术越来越先进的今天,此议题能引起诸多CAE爱好者的注意,能加深诸位对CAE的理解, 无疑是一件非常好的事情。 end 欢迎大家参与每周一期的技术邻互动话题讨论。 点击下方“原帖链接”查看更多精彩观点。

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  • 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的...

           学习Java是一件需要一点点热爱与巨大的坚持才能好好学的事情,在有了学习目标和学习路线后,可以根据自己的情况,选择视频、书籍等方式去学习,学习之后要多思考、多总结,能够分享给其他人最好,只有你能把你学到了分享出来,你才能确保你真的懂了。

    基础很重要,基础不牢,山崩地裂,建议大家还是稳扎稳打,这样才可以走的更长更远。

    还有就是一定要有一个自己的规划和方向,然后朝着目标一步一步地学习奋斗,只要坚持,总会有回报的。

    希望大家能看完,看完这篇我相信不管是还在学校还是已经工作的同学都有所帮助,对于这篇大家有什么更好的建议,也欢迎留言讨论,你的一句话,可能就会帮助到一个即将入门的新手。

    学习本来就是反人类的行为,可以和身边的小伙伴一起学习,有一个良好的氛围是十分有益的,这里我组建了一个Java技术交流群:853665602,小伙伴们可以加群一起技术交流讨论,群里面有很多的我整理的内部资源:Java题库,大厂面试题,学习大纲,自学课程大纲等,希望欢迎到很多一起学习Java的小伙伴,感谢你们的支持!

    最好的关系就是互相成就,大家的在看、转发、留言三连就是我创作的最大动力。

    接下来进入正题!

    我先介绍一下前端

           我认识很多小伙伴都是是以后端为主的,如果有大学还没开始学习的小伙伴,这个时候我想已经是满屏幕的问号了,为啥我们后端程序员还要去学习前端呢?我只能告诉你,傻瓜,肤浅。

        如果是已经大学毕业的程序员我相信每一个后端程序员都会简单的前端,甚至很多后端对目前前端最新技术也都是了解的,我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了?而且你了解前端在之后工作联调过程中或许会有更好的思路对你的工作是有所帮助的。

     我们上网最先接触到的肯定不是后端的一系列东西,而是移动端和前端网页,各种花里胡哨的样式不是我们要去了解的,但是网页的基本语言以及布局从0到1这个过程是我们应该去了解的,大家看到的花里胡哨的网页布局、链接、文字、图片、事件等,都是一个个的标签、class样式以及js事件而已。

    技术背后的思想其实是互通的,所以作为后端以前端作为我们程序员学习的切入点是完全OK的(只是针对还未入门萌新猿),我相信在各位的大学前端基础课程也都是有安排的,而且不管是上学还是以后毕业我相信各位以后一定会接触些许前端的。

    在大学一般都是用项目去锻炼技术的,那在项目里面很可能就是你一个人从前端到后端都是自己写的,我在大学就是这样的,现在工作了我们很多内容系统简单的前端也都是我们自己去开发的,因为为了简单的页面和逻辑去浪费前端的资源是没有很大必要的。

    在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础和我觉得比较必须的。

    HTMLCSSJSAjax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。

    在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,requestresponsecookiesession这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。

    扩展:前端技术我觉得VUE、React大家都可以尝试去用用,他们目前支持很多即插即用的插件会帮助你更便捷的开发出漂亮的网页。 

    Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。

    前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始继续往下讲了。

    网关层:

    互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。

    微服务分布式负载均衡云原生等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。

    单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢?

    负载均衡,LVS

    我们机器都是IP访问的,但是我们上网都是访问域名就好了,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢?

    DNS

    大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验?

    CDN

    我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等?

    zk

    这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。

    Nginx

    这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。

    我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。

    这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开这一层的Zookeeper,接下来就是整个学习体系最复杂的部分了,服务端。

    服务层:

    这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟敖丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。

    我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。

    为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,HTTPS,TCP协议,什么三次握手,四次挥手,中间人攻击等。

    还有进程、线程、协程,内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而敖丙还做得不够,所以最近也是在恶补操作系统和网路相关的知识)。

    了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,嵌入式实习结束后我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。

    JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。

    代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。

    写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。

    代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具mavenGradle,提交代码的时候会去学习项目版本管理工具Git

    代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,通过跳板机访问服务器查看进程,查看文件,各种Vim操作指令等等。

    当你自己研发系统发布时你发现很多命令其实可以写成一个脚本一键执行就好了,那Shell会让你事半功倍的。

    系统层面的优化很多时候会很有限,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。

    这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud等。

    了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty

    代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。

    他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。

    业务场景使用的多的时候你会想去了解RocketMQ,他也自带了分布式事务的解决方案,但是他并不适合超大数据量的场景,这个时候Kafka就会进入你的视线中。

    我上面提到过zk,像DubboKafka等中间件都是用它做注册中心的(后续kafka会把zk去掉)很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。

    服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。

    此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。

    Spring Cloud 中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。

    你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化、云原生,你可能就会去了解像Docker,Kubernetes(K8s)等技术,你会发现他们给企业级应用提供了怎样的便捷。

    微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。

    这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。

    这里呢还是想说我经常提到的那句话,你知道的越多,你不知道的越多,所有领域都是这样,一旦你深入了解了这个技术细节,衍生出来的新知识点和他的弊端会让你发现自己的无知,但学到自己不会的不断去进步会让你在学习的道路上走更远的。

    好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢?

    数据层:

    数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,今年呢也发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,但是这个笑话背后我们应该得到的思考就是,数据是整个企业最重要最核心的东西,我现在在公司的大数据团队对此深有体会。

    如果大家对大数据感兴趣我想我后面也可以找机会单独出一期大数据技术栈相关的专题。

    数据库基本的事务隔离级别索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。

    不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDLSharding-JDBCDRDS这些插件都会接触到。

    你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是memcache也有各自的应用场景。

    Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。

    单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制......

    老板让你最最小的代价去设计每日签到和UV、PV统计你就会接触到:位图和HyperLogLog,高速的过滤你就会考虑到:布隆过滤器 (Bloom Filter) ,附近的人就会使用到:GeoHash 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika....

     

    其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。

    实时/离线数仓/大数据

    等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。

    你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。

    然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。

    写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。

    离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。

    数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过......

    算法/机器学习/人工智能:

    数据是整个电商系统乃至于我们整个互联网最值钱的部分不是随便说说的,但是如何发挥他们的价值,数据放在数据库是无法发挥他应有的价值的,算法在最近10年越来越受到大家的重视,机器学习、深度学习、人工智能、自动驾驶等领域也频频爆出天价offer的新闻,所以算法我觉得也有机会也是可以了解一下的。

    不知道大家用搜索引擎或者购物网站使用过以图搜图功能没,这就是算法的图像搜索功能,我们在搜索栏输入对应关键词之后算法同学会通过自然语言处理,然后再落到推荐系统给出最好的搜索结果,以及大家看到的热搜,默认搜索的推荐都是通过算法算出针对你个人最优的推荐,你最最感兴趣的推荐。

    国内人口基数这么大,那相对来说垃圾内容应该更多才对,但是大家几乎可以一直浏览到绿色健康的网络环境,这得益于风控,算法同学也会用风控去对涉黄,涉政等内容做一个甄别。

    你要知道你的每一个行为在进入app开始就会被分析,最后给你打上一个个的标签,算法算出你最喜欢的内容投喂给你,你没发现抖音你越看内容越和你的胃口么?淘宝你越逛推荐的商品你越想买么?

    这都得益于大数据和算法的结合,不断完善不同的训练模型,投喂给用户他最喜欢的内容,很多训练模型甚至以小时维度的更新频率在更新。

    用户数据对内对外还有差别,因为很多平台是不会给你完整的数据的,但是算法同学会尽可能的捕捉用户的每一个潜在特性,然后去给你投喂最适合你的广告。

    看到这里大家可能会担心自己的数据安全了,其实每个公司都会有自己最基本的职业操守,正常公司都是不会去出卖自己用户的任何数据的,但是市面上也存在销售用户数据的黑色产业。

    生在这个大数据的年代是一件好事,技术是两面性也是我一直强调的,这样的技术会让你的所有信息透明,这个时候我们就要尽可能的注重保护我们自己的数据隐私安全,不要贪图小便宜去到处填写自己的真实信息,手机号,身份证号码等,你永远都不知道你数据的价值,以及他们可能把你的数据用在什么地方。

    算法这里我提到过搜索引擎,我打算单独讲一下,因为在技术侧还算有可圈可点之处。

    搜索引擎:

    传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。

    那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。

    这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。

    学习路线

    以上就是整个系统所有的技术栈了,这个时候大家再看一下我开头的电商项目图大家是不是会觉得更有感觉了?是不是发现好像是那么回事,也大概知道了很多技术栈在一个系统里面的地位了?

    技术路线路线图呢就用我之前的图其实就够了,不一定要严格按照这个去学习,只是给大家一个参考。

    资料/学习网站

    JavaFamily:由一个在互联网苟且偷生的男人维护的GitHub

    B站 网址:www.bilibili.com

    中国大学MOOC 网址:www.icourse163.org

    IMOOC 网址:www.imooc.com

    极客时间 网址:https://time.geekbang.org

    极客学院 网址:www.jikexueyuan.com

    网易云课堂 网址:https://study.163.com

    百度/谷歌 网址:www.baidu.com www.google.com

    知乎 网址:www.zhihu.com

    GitHub 网址:https://github.com

    我要自学网 网址:www.51zxw.net

    w3school、菜鸟教程 网址:www.w3school.com.cn www.runoob.com

    豆瓣、微信读书、当当 网址:www.douban.com https://weread.qq.com http://book.dangdang.com

    CSDN 网址www.csdn.net

    掘金 网址 https://juejin.im

    博客园 网址:www.cnblogs.com

    思否(segmentfault) 网址:https://segmentfault.com

    stackoverflow 网址:https://stackoverflow.com

    开源中国 网址:www.oschina.net

    V2ex 网址:www.v2ex.com

    infoQ 网址:www.infoq.cn

    有道词典 网址:www.youdao.com

    印象笔记 网址:www.yinxiang.com

    有道云、石墨文档 网址:https://note.youdao.com https://shimo.im

    ProcessOn 、xmind 网址:www.processon.com www.xmind.cn

    鸠摩搜索 网址:www.jiumodiary.com

    脚本之家 网址:www.jb51.net/books

    牛客网 校招 网址:www.nowcoder.com

    LeetCode、lintcode 网址:https://leetcode-cn.com www.lintcode.com

    数据结构模拟 网址:www.cs.usfca.edu

    BOSS、拉钩 网址:www.zhipin.com www.lagou.com

    絮叨

    如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。

    如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。

    丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。

    总结

    我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。

    你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。

    技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。

    所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。

    最后希望也欢迎大家加入新建的组织:Java技术交流群853665602,好的氛围带领大家一起学习,还有重点,在学习的过程中记得要跟着敲起来,切记不要看过就算会了,代码量必须要堆起来!!!

    最好的关系就是互相成就,大家的在看、转发、留言三连就是我创作的最大动力。

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空空如也

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