回答:看了一下其他的回答,都是利用现有的可视化软件,这里以Python为例,介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts,简单易学、容易上手,绘制的图形漂亮、大方、整洁,感兴趣的朋友可以尝试一下,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:1.seaborn:这是一个基于matplotlib的可视化包,是对matplotlib更高级的API封装,绘制的图...
回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...
回答:1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。...
回答:如题所言,现在是大数据时代,的确大数据很火。但是想学,我们得先搞清楚大数据!大数据是什么大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的来源由于移动时代的到来,数据获取的方式和便捷性大大提高,数据的产生和类型也多种多样化,到此一人一面的大数据时代来了。如何学习大数据...
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...
回答:Mssql强大,不弄担心后期数据库过大,性能问题,中小型项目能用得起,肯定首选。另外重要要考虑的是你的服务主程序是什么环境下运行的,如果是Windows,那就首选,主要是贵????????Mysql免费!Linux 免费!这是主要的。。。当然现在的MySQL用户量肯定是第一了,只要别达到这些互联网巨头的用户体量,都是够用的。当然,最牛的的当属甲骨文Oracle了。。。巨头的数据库应该都是用的这个
...司发展起来,就是元老,可以拿到很丰厚的回报。 2)做哪个行业的业务 不同行业决定以后的职业发展方向,举例:假如你选电商行业,行业很容易被后来晚辈替代;因为业务上的学习成本不高,你入职5年不比入职2年对公司业...
...端业务很复杂,特别是我们自研的元方风控系统,基于大数据建模给用户授信,hadoop和机器学习什么的,该有都有。 金融行业对数据的实时、安全性要求相对别的行业高,在实际的业务中,可以从哪几个角度保证数据的一致性...
...端业务很复杂,特别是我们自研的元方风控系统,基于大数据建模给用户授信,hadoop和机器学习什么的,该有都有。 金融行业对数据的实时、安全性要求相对别的行业高,在实际的业务中,可以从哪几个角度保证数据的一致性...
...对:EarlGrey出品:PythonTG 翻译组/编程派 这是「如何打造数据科学作品集」系列教程的第一篇。如果觉得不错,可以订阅我们第一时间获取最新更新。这个系列的文章都很长,建议先收藏再找时间详细阅读。如果你觉得译文读起...
...牛叉的说,我从达内学完之后,做前端1年多,还没遇到哪个前端程序员能把js基础讲的清清楚楚,明明白白(可能是我技术很菜,所以遇到的前端也比较菜吧)。当然,我也不否认他有些讲的也不完全正确,但是对于对js完全不懂...
...们这代人,为了生活妥协,向现实低头。 2.plc和单片机哪个更有前途? Plc内部的核心控制器其实就是单片机,不过在10年前很多plc做的产品也开始直接用单片机做了,这样做出来的成本更低,也更好定制化,比如说电梯控制板...
...到。学校老师交给学生的大多都是基础知识,比如算法、数据结构、编译原理、操作系统、计算机网络这些,而针对于特定领域就很少涉及了。见过学校开设C、C++、Java、PHP等语言的课程,却从来没有看到过开设JavaScript、CSS、HTM...
...到。学校老师交给学生的大多都是基础知识,比如算法、数据结构、编译原理、操作系统、计算机网络这些,而针对于特定领域就很少涉及了。见过学校开设C、C++、Java、PHP等语言的课程,却从来没有看到过开设JavaScript、CSS、HTM...
...个明显的界限。比如,伯克利的AMP实验室做的一套高性能数据分析系统,最终开源出去就变成现在的明星项目Spark,成为工业界大数据的事实标准。在这些领域中,没有任何一个界限能够划定哪些技术是学术的,而工业界不能用...
...个明显的界限。比如,伯克利的AMP实验室做的一套高性能数据分析系统,最终开源出去就变成现在的明星项目Spark,成为工业界大数据的事实标准。在这些领域中,没有任何一个界限能够划定哪些技术是学术的,而工业界不能用...
...个明显的界限。比如,伯克利的AMP实验室做的一套高性能数据分析系统,最终开源出去就变成现在的明星项目Spark,成为工业界大数据的事实标准。在这些领域中,没有任何一个界限能够划定哪些技术是学术的,而工业界不能用...
...言,能解决这门语言中90%的问题就算精通了。 五、学好数据库 几乎所有的应用软件后台都需要数据库,爬虫、数据分析、web开发等等方面,多少都跟数据库有牵扯,一般规模大一点的数据都会用到数据库,计算机本身就跟大...
...外,一个软件产品往往涉及很多方面的知识,比如网络、数据库、Cache、编译环境工具等。如果这些必要基础知识不足,很难很好的独立完成一个产品的某个部分。 另一方面,一个人的聪明程度、对新知识的好奇心、自我驱动...
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...