回答:作为一名IT从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前大数据的知识体系还是比较庞大的,随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善,大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分,从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。从当前大的岗位划分来看,通常包括以下几个岗位:第一:大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,开发岗位的人才需求量还是比较大的,相关岗位的薪资待遇也...
回答:有风就跟风,很可能会死在风口上,什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业,那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业,不管是数据的积淀,还是算法模型的演进,都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题,没长期的试错验错,优化更新,怎么可能有产出?所以想要短期进入,赚快钱,还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次,大数...
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,...
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: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...
...异总结出,树形递归的过程是没有用的。当我们考虑层次数据结构,而不是数值上的操作时,我们发现树形递归是自然而强大的工具。而且,树形过程可以变得更高效。 记忆。用于提升重复计算的递归函数效率的机制叫做记忆...
...知的编程语言,具有一定基础,讨论在面试中可能出现的数据结构问题,一起学习重温经典数据结构 任务路线:数组->链表->栈->队列->递归->排序->二分查找->哈希表->字符串->二叉树->堆->图->回溯->分治->动态规划 组队学习周期:...
原发布:http://river0314.lofter.com/p... 有一个大数据表,有30个字段,int varchar text 字段都有,1000W+数据,每天都会增加,经常搜索的字段有10个,这个怎么优化? 请教了一个人,才得到差不多的答案,感觉这种问题有点假,现实...
...大型 Web 应用的性能状况。本篇文章中,作者详细介绍了数据库的六大性能指标,帮助我们更好对数据库性能进行评估和改进。 在前一篇文章中,我们曾对 SQL 和非 SQL 进行过简要介绍。本文基于这些主题,通过回顾最重要的六...
...用React。 组件是构建React应用的基本单位,组件需要具备数据获取、业务逻辑处理、以及UI呈现的能力,而这些能力是要依赖于组件不同的生命周期方法的。组件的生命周期分为3个阶段:挂载阶段、更新阶段、卸载阶段,每个阶...
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...