回答:前端开发是创建Web页面或app等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互 [1] 。它从网页制作演变而来，名称上有很明显的时代特征。在互联网的演化进程中，网页制作是Web1.0时代的产物，早期网站主要内容都是静态，以图片和文字为主，用户使用网站的行为也以浏览为主。随着互联网技术的发展和HTML5、...
MrZONT
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回答:当你想学一门技术的时候先不要考虑这门技术难不难，而是要考虑如何去学习它，如何使你学习的这门技术通俗易懂化。如果你想学习Java首先考虑这门技术如何如何难，估计你就会打退堂鼓。在所有编程语言中，Java算是最好学的一个，Java语言本身就很简单，很容易学和使用，使用Java语言可以编写简短、精确、清晰的一流的程序。但是有的朋友却认为学起来很难，我不想花那么多的学费去培训机构，就想自学，看Java视频...
dingding199389
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回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得翻译成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。所以Py...
cloud
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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...从下手，前台的html，css，javascript，后台的servlet，jdbc，数据库，tomcat，要学习的知识点真的是太多了，零基础学习Java刚学到这块知识的时候，会觉着比较杂乱，不过只要是把这部分的知识点掌握了，再去学习Java编程后面框架的...
...核心概念都写在文档中，但是如果不熟悉一些英文词汇，很难短时间看完 CSS 文档 CSS 升级很快，如果学得太慢，会很有挫败感 1.2CSS好学 CSS 常用套路并不多，不外乎布局、居中、文字省略、位置变换、动画过渡等。 只需要熟...
.... Linux企业级安全原理和防范技巧; 4. 加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础; 5. iptables安全策略构建; 6. shell脚本进阶; 7. MySQL应用原理及管理入门 第三阶段：Linux高级进阶 1. http服务代...
...用react，现在的你，薪资不会低于月薪30K…… 看到这两个数据，也许有人会反驳：技术刚出来，没人敢用，而且随便一门技术，用上三五年，工资也不会低于这个数吧？ 第一个问题， Android 是2010年才出来的吗？ 从上边的资料...
... 我之前提到过自己在自学大数据前在朋友的帮助下，利用三个月的时间，找到了一份测试的工作，今天我就好好讲讲，在这三个月自己都做了那些事情。 前提 首先有一个前提，那就是这三个月我的...
...;一切都是那么多陌生，心里难免觉得以后的路可能会很难走，当我在学习到Python时，因为这也是我刚接触到Python，自身本来也是个电脑小白，觉得Python这门课程会很难学，很难上手 二、对Python看法的逐步...
...pository Pattern(仓库模式) Repository 模式主要思想是建立一个数据操作代理层，把controller里的数据操作剥离出来，这样做有几个好处： 把数据处理逻辑分离使得代码更容易维护 数据处理逻辑和业务逻辑分离，可以对这两个代码分...
...各种工具库，且开源。 3. 时代的语言 作为人工智能和大数据的支持语言，Python已经成为头牌语言。 哪些人适合学Python？ > 编程新手/在校学生 如果你是一个自制力强，有上进心，想通过学习来改变现状的人，那么先从Python入手...
...各种工具库，且开源。 3. 时代的语言 作为人工智能和大数据的支持语言，Python已经成为头牌语言。 哪些人适合学Python？ > 编程新手/在校学生 如果你是一个自制力强，有上进心，想通过学习来改变现状的人，那么先从Python入手...
...，大笑，甚至大骂。 INTERCAL还有许多其他特性，让程序员很难接受：它使用READ OUT，IGNORE，FORGET 之类的声明，PLEASE之类的修饰符。使用PLEASE时，若遭到编译器的拒绝，原因一般有二：如果没有经常使用PLE...
...单，用起来也更有乐趣。 使用Node/Io时，你可以在后端和数据库层使用JavaScript的API或语言。所以在浏览器和服务器之间代码不需要上下文切换。如果没有上下文切换，那么生产力也会更高。 NPM能够帮助企业切换得更快是因为企...
...必然产物，比如传统的直接操作DOM的库，变成了现在的 数据驱动框架。 仅仅是因为一个diff算法和虚拟DOM的结合 那谁又能保证不出现比目前更有优势的算法和开发模式？ 在这个快速开发注重应用层的时代，除非在有很多资源的...
...面它们背后的功能是可以被编程取代的，而Python在数学和数据科学领域的流行，也是逐渐取代这些软件的一个过程。 在职业方面，精算师、金融工程、商业分析、数据分析师、数据挖掘、数据建模、量化工程师、算法工程师、...
...。用户不用在每次软件更新时都要抱怨为什么之前的一个数据保存后没有用到了。 面向领域去开发产品有助于我们深入分析产品的内在逻辑，专注于解决当前产品的核心问题，而不是冗余的做很多功能模块，或者几个用户/运营...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
