回答:大数据的入门学习有多条学习路线,可以根据自身的知识结构进行选择,并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始,然后是Java、Hadoop、Spark等,学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说,学习数据分析的工具如何使用,远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化,只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事,所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
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:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
sharktech怎么样?sharktech就是大家常叫的鲨鱼机房,这个是机房的自营IDC,机房线路走Comcast,比起普通的线路稍好一点,而且自带防御,机器比较稳定,很多朋友都在使用他家的独立服务器,今天收到商家发的邮件,目前商家正式...
...理,略有删减。* 有时我们会发现,在实际工作中,应该怎么做和教科书讲的结论相矛盾,这时候要怎么办呢?难道教科书中的结论出错了?事实上,有时确实如此。所以今天我就想和大家分享一下机器学习教材中的一些经典问...
...题。此外他还想知道他做软件测试工作到第5年或第6年会怎么样。后来他在工作到第5年的时候转岗了。虽然他已经转岗了,但是最近联系时,他依然问我这个问题,似乎这个问题困惑他很深、很久了。 这件事情对我的触动很大...
...情和编程习惯等,获得面试官的加分。 那么,开源项目怎么才能获得更多的 Star 数呢?这里通过总结我这段时间维护 Day.js 项目的过程中的一些经验教训,来说说如何改进和推广你的开源项目。 瞄准用户痛点 开源社区的内容包...
...其实就是Jmeter中的一个组件,是用来实现参数化的,具体怎么用我们下面再说。 还是以新增50条数据为例吧,执行的思路是怎样的呢?还记得我们在前面文章里介绍的接口测试框架吗?测试计划--->线程组--->请求--->查看结果树。...
...贡献。 如何准备校招? 既然校招这么重要,那我们应该怎么准备校招呢? 要想在校招中取胜,笔者觉得有几个方面是比较重要的:视野+专注+方法论+心态 1.视野 视野的开阔指对一件事物认知的广度,要对业界有一定的了解,...
...贡献。 如何准备校招? 既然校招这么重要,那我们应该怎么准备校招呢? 要想在校招中取胜,笔者觉得有几个方面是比较重要的:视野+专注+方法论+心态 1.视野 视野的开阔指对一件事物认知的广度,要对业界有一定的了解,...
数据怎么样才能对人有用?人们整天都在讨论大数据,其实数据本身并不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网站也是数据,简称为Data,数据本身并没有什么作用,但是数...
...,无法满足新业务,历史遗留问题多,新需求还不断。该怎么办呢? 新业务好吗? 自己去独立负责一块没有的业务,从头开始,对于一个高级工程师来说,这样的业务往往比较小,或者并不受重视,从头做起是简单的,简单的...
...不同渠道上的表现,会对产品有什么样的影响,我们应该怎么调整产品。我们的目标是希望产品可以调的更好,更赚钱。 第三点,我们可以按照产品和用户的分类去建立服务器。比如男性用户或者女性用户对我们的游戏不同的...
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...越重要的分水岭 【High】在发展真正的人工智能上,你怎么看?【Hinton】我认为我们已经跨越了一个十分重要的分水岭。不久之前,AI圈内大多数人所做的AI还是由逻辑学驱动的。这种智能的范式是逻辑推理,并且一个内部的...
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...