谁适合学Python？...通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。...Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。...科学计算 Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。...但是，如果你是打算以此为业，我的建议是，不要局限在 「学Python」这样的思维上。要在技术领域立足，仅仅学会了 Python 的语法是不够的，你需要很多编程语言之外的基础知识。
互联网巨头和许多运营商近年来也疯狂涌入云计算市场，现在哪个公司的业务不放在云上，都不好意思跟别人打招呼。...尽管我们都知道“业务上云”是提高效率的一条康庄大道，但是目前云计算产业本身的发展尚不完善，并不是所有企业都适合“上云”，甚至有些行业无云可上。那么那些企业适合云计算呢？...适合上云的企业 1、业务量变化大的企业 一些企业数据中心的处理量由于产业特性、商业模式或经济变化，有着相当大的波动性。...而大多数时候，业务机会都不处在高峰期，因此云计算是企业更经济的选择。当高峰期的业务量和时间都未知时，云计算更为合适。...而云计算的好处在于，企业可以按使用多少付费，这样它们就不需要担心产品线的变化带来的系统闲置问题了。那些可能在短时间内有产品线变化的企业将更受益于云计算服务。
应用程序和不断增长的数据或者大量涌入云计算的核心，或者随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及，以微服务形式分散到边缘。 数据引力是真实的吗？...一些专家指出，超融合基础设施是云计算数据中心数据引力的硬件支持。根据这种说法，数据引力吸引了数据存储与应用处理资源（计算、内存、网络和虚拟化）在云计算数据中心的新一代硬件解决方案中的紧密耦合。...但是，将超融合基础设施当作是以云计算为中心的数据引力的论点，却忽略了这样一个事实，即许多这样的硬件都部署在边缘环境中，而不仅仅是在云计算数据中心大规模地占用和堆叠。...另一个基本元素是机密计算硬件，它通过从云计算到边缘的每个节点嵌入的可信执行环境来实现外围数据安全。标准化机密计算硬件加速器的隐私优势显而易见。...它们非常适合嵌入设备级密码管理器和密钥管理器、区块链和电子银行钱包、人工智能和机器学习应用程序、消息传递应用程序以及处理敏感数据的其他程序。
尽管更多时候我们将亚马逊看做一家电子商务公司，但是任谁也不敢忽视亚马逊的云计算，曾经有人核算并指出，亚马逊云计算的收入几乎可以达到中国IDC机房收入的一半！对于云计算的重视，亚马逊和微软一般无二。...华尔街认为，云计算令传统的软件销售陷于困顿，即便是微软也概莫能外。不过在技术流的新CEO上任后，微软的云计算战略正在获得回报，云计算正在成为微软重要的增长点：商业云收入同比增长128%。...那么，问题就来了：到底谁踩对了云计算的步点呢？ 基础设施厂商们对于云计算的急切可以理解。...说是被迫，其实一点没错，毕竟以前依靠卖License就可以过得很好，谁还想鼓捣劳什子的云计算呢？然而时过境迁，以人为中心的SaaS或者说云服务，正在撬动传统管理软件市场的大门。...其实，现在就妄下断言，说谁踩对了云计算的步点，可能并没有太多的实质意义。毕竟，篝火晚会还在继续，机遇仍逡巡在营地外的阴影之中。
数据隐私和合规性 示例：选择适合的云平台 业务需求 预算 性能要求 数据隐私和合规性 代码示例：使用云平台服务 结论 欢迎来到云计算技术应用专栏~云计算战略：选择适合你业务的云平台 ☆* o(≧▽...❤️ 随着云计算的迅速发展，越来越多的企业将业务迁移到云上。云计算不仅提供了灵活性和成本效益，还为企业带来了更大的创新能力。...然而，在选择云平台时，企业需要考虑多个因素，以确保其云计算战略与其业务需求相匹配。本文将探讨如何选择适合你业务的云平台，并提供一些实际示例和代码片段来帮助你更好地理解。...云计算的概述 云计算是一种基于互联网的计算模型，它通过将计算资源（如服务器、存储和数据库）提供给用户，以便按需获取和管理这些资源。...你需要确保你选择的云平台符合相关的合规性要求，并提供适当的安全性功能，以保护敏感数据。 示例：选择适合的云平台 为了更好地理解如何选择适合你业务的云平台，让我们考虑一个虚拟电子商务公司的情况。
接下来，企业必须在云计算转换之前、期间和之后解决几个重要的考虑因素。 在以往，如果企业想要构建灾难恢复(DR)基础设施，那么它就是一个独立的设施。...幸运的是，越来越多的云计算和托管数据中心采用正在逐步通过云计算或混合灾难恢复(DR)基础设施填补空白。尽管如此，企业高管应该意识到，从辅助数据中心迁移到云计算/混合模式并非易事。...接下来，企业必须在云计算转换之前、期间和之后解决几个重要的考虑因素。 从云中获取 一个良好的起点就是通过将辅助数据中心转向支持基于云计算的灾难恢复(DR)来准确确定企业将实现的目标。...(4)更多的云，更多的好处 当大多数企业倾向于采用多云模式时，人们经常会提到云计算。这种趋势提供了许多好处，例如允许企业为正确的服务选择合适的提供商，并减少对单个提供商的依赖以支持核心业务模型。...云计算不仅在速度和可靠性方面表现出色，而且边缘计算等新兴选项可以通过将数据保持在需要数据的附近，以进一步提高这些指标。 灾难恢复(DR)一直是成本中心最极端的例子。
经过数年的发展演变，如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。...在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时，以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码，进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘面纱...不过需要强调的是，目前将高性能计算负载运行在云环境当中仍然存在着诸多难题，到底该将哪些负载交给内部高性能计算集群打理，同时把另一些可能存在突发性资源需求增长的负载交由云基础设施负责，从而充分利用双方的固有优势仍然很难找到确切答案...下面提到的各项数字来自Rescale公司对于内部高性能计算集群与租赁云供应商容量及许可所进行的一次成本比较。...他并不指望企业客户会将全部关键性高性能计算工作负载都投入到云环境下。不过在他看来，利用云服务所提供的各类硬件与软件工具来扩展企业现有容量绝对是个理想的选择。
善于挖坑的大猫本期将开一个新的系列：《SAS or R：谁更适合你？》。...此外，经济学研究中遇到的编程工作基本上都是I/O（Input/Output） Intensive以及Interactive的（这两个词很重要！...大猫会在下一期具体讲这两个词），这和一般的生产环境编程需求很不一样，大猫所有的编程和计算机知识都是自学的，因而知道对于一个非计算机科班出身的经济学人来说，什么东西最该学，什么东西最难学。...大猫既非计算机科班出身，在这发帖已经做好了被打脸的准备…… 大 猫的学术背景 牢记：你写代码的目的是进行研究，而不是写出一款商业化的软件 ” 要掌握计算机技能其实并非一定要计算机科班出身才行，重要的是你有学习的意愿以及大量的实践
相对于Syntax，Performance相对而言不怎么受到经济学研究者的关注，因为一般来说（对于大猫所见的50%以上的研究生），经济学所要处理的数据很多都没有大到需要考虑Performance的地步，...性 能于并行计算 很多时候，决定程序性能的是你的编程水平而不是软硬件 ” 要提高性能，最常见的办法就是并行计算了。...并行计算可以在一个CPU的多个核上运行，也可以组建计算机集群多CPU进行，楼主的研究因为对于计算的要求不是那么大，因而只试过在单CPU的多个核上面进行并行运算，下文也就在此范围内展开讨论（如果想要了解SAS...SAS的并行计算是被做到特定的Proc步中的，而与数据处理最相关的Data步都不支持并行计算。这就导致在SAS中能用得上并行计算的时候很少（毕竟，SASor们用的最多的是data步而不是proc步）。...Microsoft R Client，MRC）,用户可以免费使用原来昂贵的分布式处理功能 商业化的RRE版本继续升级为MRS（Microsoft R Server），并且与Hadoop、SQL Server以及微软云服务
说到云计算的起源，公众普遍认为，谷歌前CEO埃里克·施密特是云计算概念的第一个提出者。...其实，准确来说，不管是谷歌还是亚马逊，都不是云计算的发明人。云计算概念的提出，远比我们想象中要早得多。 今天这篇文章，我们就针对云计算来一次彻底的“寻根问祖”。 ?...云计算，其实就是分布式计算的一种。 ? 约翰·盖奇 然而，人们仍然没有对云计算引起足够的关注。 直到90年代，云计算相关的理念重新回到了人们的视野。...—— The End —— 参考文献： 1、云计算二十年简史，鹅博士 2、AWS杀死了云计算：云计算四十年历史化蝶成茧，郭华，钛媒体 3、云计算的起源与发展，品高云 4、一篇文章带你看懂云计算的前世今生与未来...，雷锋网 5、云计算深刻改变未来，张为民 6、云计算的发展史，华渚牧童，简书
写 在前面 本期开始大猫将直奔主题，从“语法灵活性（Syntax）”、“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”、“商业/社区支持（Support）”三个方面比较不同统计软件...本期主题是“语法灵活性（Syntax）”，首先总结我们平时做的研究具有I/O Intensive以及Interactive的特点，然后告诉大家什么样的语法才最适合具有这些特点的研究工作。 注意！...这些问题基本决定了你适合学习什么软件，由于统计软件的使用具有强大的路径依赖性，同时使用多个软件远不如精通一门来得高效，所以在选择你的语言之前，仔细思考以上问题对你大有裨益。...还是从我们的需求看起，经济学研究中用到的数据处理，主要有两个特点：I/O Intensive以及Interactive，而R语法的灵活非常适合应对这两个特点。...），而自然科学的数据一般更加规范，它们会花更多时间在计算上，你看Matlab的字符串函数远不如SAS的字符串函数强大就知道理工科其实对于数据清洗的要求远没社会科学多。
写 在前面 上一期大猫从性能与并行计算讨论了SAS与R的区别。然而性能毕竟只是衡量一门语言的一个方面，而且对于初学者来说，面临的最大问题不是性能不够而是不知道应该从哪里开始学习。...SUGI paper是SAS使用者大会上的投稿的collection，里面往往介绍了一些非常实用的工具或者对于某些常见问题的处理方法，大猫非常多的SAS技巧是从里面学的。...当SO也不能回答你的时候，你就只能依靠Bing/Google了，这时你的问题被回答的概率就靠你的搜索技巧了…… 下 期预告 在下期中系列《SAS or R：谁更适合你？》
HTMX 的终极目标目标，就是让开发者在 HTML 中就能实现现代浏览器级的交互性，而无需使用 JavaScript。这个前端库虽然起步晚，首次亮相是在 202...
更糟糕的是，许多组织似乎不愿意解决目前的问题：三分之一(34%)的人认为组织自己有责任在云中保护他们的数据，而三分之二(62%)的人认为，云计算提供商要对客户的数据负责。...负责云计算安全 通用数据保护条例(GDPR )在今年5月25日开始实施，这迫使云安全的所有权牢牢掌握在企业手中。...虽然云计算服务本身通常是安全的，但安全配置和使用它们的任务通常由组织的IT 管理人员、开发团队甚至业务经理负责。但是，围绕谁应该实施云计算安全的这个问题比较混乱，将会让数据缺乏保护。...这可以确保企业获得董事会的支持，广泛推广云计算安全策略，并教育员工具有良好的网络安全措施和习惯，从而最大限度地降低内部风险。 一旦这位负责人被任命为企业董事会成员，就必须着手确保云平台受到保护。...以下是帮助解决这个问题的六个步骤： 云计算安全的6个步骤 (1)了解自己的数据 在实施任何网络安全策略之前，企业必须首先对自己的数据进行审计。
那么基于云计算的软件如何能够有效地影响企业的运营? 潜在的挑战 重要的是要注意，基于云计算的软件并不能解决企业的各种IT难题。...云计算的优势 (1)协作和可访问性 云计算最明显的优势可能是其技术创新水平。它运行快速，可以从任何地方访问，并且可以简化复杂的流程。...托管云计算解决方案将为企业提供所有相关服务，并腾出时间专注于真正重要的事情。 (3)企业的社会责任 虽然云计算技术十分有用，但人们不应忽视它在社会责任所起到的作用。...在这方面，云计算技术可能是很大的平衡器。...因此，如果企业还没有采用某种形式的云计算技术，那么其业务可能会落后。为了在行业中保持敏捷和超前的状态，企业必须采用某种形式的云计算技术，并保持同步发展。
目前，云计算在安全方面仍然差强人意，但是在不久的将来，云计算的安全性要比传统本地IT更高。下面就让我们来看看为什么将会是这样。 大数据威胁智能感知系统 公有云将能够很好地变成数据安全的平台。...我们越快地利用云计算来定位威胁并精确地确定威胁的范围，就能越快地改变我们的基础设施以抵御那些威胁。...自动克隆安全 随着物联网革命的迫近，云计算和IT安全厂商面临着如何保护数十亿物联网设备的挑战。...端到端可视性 由于云计算软件定义网络（SDN）技术的进步，云计算安全性的盲点将被覆盖。SDN能覆盖复杂的云计算网络，创建更容易管理的虚拟网络。...结论 2015年，围绕云计算的安全工具正在不断增加。随着企业不断对网络安全威胁的关注，云计算将有可能成为保护企业不受外部威胁的重要资源。
那么开发人员使用云计算机器学习工具构建的应用程序有哪些?为什么有些开发人员选择基于云计算的工具而不是其他类型的软件? 云计算机学习用例 基于云计算的机器学习的用例与其他类型的机器学习的用例非常相似。...一般来说，MLaaS平台非常适合需要分析大量数据的应用程序。如果这些数据已经存储在云端，MLaaS平台可能会更具吸引力。...同样，物联网(IoT)和医疗保健诊断也不是适合采用基于云计算的机器学习的行业领域，因为它们可能还需要大量的数据传输。但专家们表示，在某些情况下，采用云计算可能还是有意义的。...时间会告诉人们，云计算机器学习产品是否能够实现机器学习的民主化目标，但他们面临着一个艰难的挑战。 云计算机器学习平台的另一个大问题是所有公共云所共有的问题：供应商锁定。...流行的云计算机器学习服务 即使有了所有这些替代方案，随着组织增加使用机器学习，云计算机器学习平台仍然越来越受欢迎。以下的图表提供了一些最著名的云机器学习工具的概述：
面对excel和python，谁更适合数据分析，也确实一直被大家讨论。 excel VS python excel不用多做介绍，办公必备的表格工具。...为什么python更适合用于数据分析？有以下几点理由： 1、分析过程可复现 使用python做数据分析，分析代码可以保存为脚本，有利于不断优化代码版本，并且让改进流程更加清晰。...python在I/O、复杂计算、数据管道、自动化处理等方面更加快速，而且处理大数据的效率远高于excel。在性能优化方面，python也有更多操作的空间。
那么，IT领导者如何决定采用哪种云计算数据库?以下了解这些系统的简单但高效的分类法，该公司打破了它们的差异，并突出显示哪种数据库最适合给定的情况。...云计算数据库：快速修复 人们将部署在云中的数据库称为独立软件云数据库，将其视为从云计算市场获得许可的虚拟机映像。云计算中系统与它所取代的内部部署系统具有相同的品牌和型号，因此具有完全相同的功能。...云原生：卓越的灵活性 顾名思义，云原生数据库是专门为云计算开发的。云计算倡导者长期以来一直在宣传这样一种观点，即直接为云计算环境编写的东西在某种程度上比采用现有技术更好。...尤其是在从内部部署数据库迁移到云计算数据库的痛苦和成本昂贵的迁移之后，客户可能会强烈希望避免新的供应商锁定。实际上，数据库供应商的供应商锁定可能比被新的云计算供应商锁定更值得担心。...不利的一面是，平台原生数据库仅存在于一个特定的云平台上，云计算提供商渴望创建一个环境，使企业无需寻找外部提供商。
面对excel和python，谁更适合数据分析，也确实一直被大家讨论。 excel VS python excel不用多做介绍，办公必备的表格工具。...为什么python更适合用于数据分析？有以下几点理由： 1、分析过程可复现 使用python做数据分析，分析代码可以保存为脚本，有利于不断优化代码版本，并且让改进流程更加清晰。...python在I/O、复杂计算、数据管道、自动化处理等方面更加快速，而且处理大数据的效率远高于excel。在性能优化方面，python也有更多操作的空间。 ?
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