回答:来自于一个干了9年运维,干了3年云计算的运维的建议:云计算未来的工作机会还会有很多,尤其是混合云(鸡蛋不放一个篮子里),建议再这基础上学习kuberenetes为代表的容器云。
回答:根据我一位非常权威的教授操作系统的老师说:从专业性地眼光来看,windows系统没有Liunx系统更符合操作系统的定义。这句话的意思就是Windows系统更适合普通用户使用,因为它良好的人机交互(图形化界面),而Liunx系统是计算机专业人士经常使用的。而在我看来原因也无非这点,另外我个人还总结了两点:计算机专业的学生的从业方向更多偏向于服务器端开发、系统运维。这些职业都是非常需要程序员对更常用来...
回答:关于云计算和大数据,二者都是目前的热门行业,选择哪个入行都比较好,关键点还是看你的兴趣所在。另外值得注意的是,目前正是大数据快速发展的时期,市场对于大数据人才的需求非常迫切,未来2-3年内,整个市场对于大数据人才的需求量将达到300-500万,所以,机会很多,前景也很好。当然了,大数据与计算更像是一个硬币的两个面,二者既有不同,又相依存。很多女生,担心自己学不好大数据,觉得很难,其实并不然。由于女...
回答:我有靠谱回答!作为一名懂编程语言的非计算机专业职员我经常用,感受如下:1.为了各种工作需要。非程序员的很多工种都需要他!如做数理统计的,复杂的统计分析研究模型必须用它,偶尔用一下也不可能请专人来编程,自己会是最方便的!其它如搞保险精算,估值分析工作等。2.编程语言其实是一个基础,就像都要学操作系统和基本的硬件和组装知识一样。学了它,你将更容易理解和运用各种软件来完成工作;帮助你培养逻辑思维能力和抽...
回答:建议你先学习操作系统再去学编译原理。操作系统更宏观一点,可以使你对进程管理,文件管理,磁盘调度,设备管理这些有一个基本的认识,与计算机硬件的相关性更大一点。夜便于你建立一个宏观的知识框架。编译原理相对微观一些,先学操作系统也便于你去理解编译原理中的一些概念。希望我的回答对你有帮助。
...、深度学习、机器学习这些术语和它们之间的关系究竟是怎么样的。 1.1人工智能 不知道听到人工智能大家会联想到什么,可能大多数都会想到科幻电影的机器人。 我们看来看看维基百科的定义: 人工智能(英语:Artificial...
...多或少都会得到正确的答案。这是一种非常厉害的能力,计算机目前还没有。我们正在接近(让计算机拥有这种能力)。但是,这和统计学不太一样,在统计学方法中,你拥有的是低维数据,并且用于训练的数据也没那么多,而...
...深入行业多年的佼佼者,有某个领域的专家人物;见识过计算机相关专业的人很不专业,也有跨行自学大数据的转型成功的优秀人员。因为IT行业的诱人薪水,面试过很多甚至名校毕业的人转行大数据,比如有中科院材料学硕士...
...理论知识,却很少告诉你该算法的计算过程和程序落地是怎么样的,对于程序员来说,你需要做的仅是工程化应用,而不需要证明出一项新的数学计算方法。实际大部分机器学习工程师都是利用别人写好的开源包或者工具软件,...
0 学习路线的知识点概括 学习计算机组成原理,就是学习计算机是如何协调运行的 计算机组成原理的英文叫Computer Organization Organization 意组织机构。 该组织机构能够进行各种计算、控制、读取输入,进行输出,达成各种强...
...众人皆普通,那想成为技术大牛,就得「坚持不懈」啊!怎么样去坚持呢?那就举个例子来说明吧,我想很多人都想知道我的事,那就以我举例子吧。 我用滴答清单给自己定的早上七点半起床,去跑步,醒来第一件事看PM2.5,如...
Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introductio...
...会更高,当然前提是路径不能错。 3、转行编程,就业率怎么样?说实话,如果你不是编程出身的,要转行编程其实是比较难的,毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标,规划好路径,学习最必要...
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...