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大数据到底应该如何学?

大数据到底应该如何学? 本文关键字:大数据专业、大数据方向、大数据开发、大数据分析、学习路线 文章目录 大数据到底应该如何学? 一、食用须知 二、大数据的基本概念 1. 什么是大数据 2....下面是食用须知: 本文适合还不十分了解大数据的,同样适合不确定要不要学习大数据的,将带你了解行业的需求以及与之相关的岗位,也同样适合刚刚踏入大数据领域工作的,欢迎收藏并将文章分享给身边的朋友。...作为学习者,我们关心的应该是大数据能够解决什么样的问题,能够应用在哪些领域,应该学习哪些内容,侧重哪一方面。...大数据真的能预测吗 问起大数据到底能不能预测,倒不如来说一说大数据是如何预测的。...通常我们无法直接使用那些已经存在的算法,必须要进行评估、优化、或是组合使用。除此之外,还必须拥有这一领域的业务经验,才能够很好的胜任。

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应该如何学习?

在这个视频里他讲了自己如何在非 CS 背景下,系统性学习 CS 核心基础知识的经历。最让我震撼的是他从公司裸辞,用了一年时间专门去学习计算机知识。...我又翻了下滴滴大牛曹乐之前写的《如何成为技术大牛》](https://mp.weixin.qq.com/s/QaBTm_9AJC01Isr3LLR3aw)以及曹大的《工程师应该怎么学习》[3],看完像打了鸡血...《如何成为技术大牛》这篇文章对我最有启发的是,工作和学习不应该割裂。带着问题去学习,学习完再到工作中交叉验证。文本学习始终是不牢靠的,非得到实践中才能掌握。...《工程师应该怎么学习》里列了很多重要的信息源,我们应该时常去看看,不停学习、不断总结,才不至于掉队。 这两篇文章应该放在手边,常读常新。...优秀的人总是有很多相似之处,我们应该常常把自己领到他们面前,向他们学习。 参考资料 [1]视频: https://www.youtube.com/watch?

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Golang Mutex 到底是否应该使用指针

在写 go 的时候,使用 Mutex 的时候使用的是指针还是说没有使用指针,还是随意来? 前两天我收到了下面这样的一个 PR,我突然就想到了这个问题,于是就有了这篇博客。...,就必须对它初始化,否则会空指针。...我的结论 就应该应该申明为指针 原因 1 假设申明为了指针,go vet 就不会报错,那么其实使用的时候,在不知情的情况下就会“复制”这个锁 原因 2 在什么时候会使用锁呢?...=> 如果是这一种,那么就不应该将锁申明在对象内部。 还是 cc2 锁的时候 c2 不要被锁住?...=> 如果是这一种,既不能将锁申明为指针,也能进行拷贝,而应该重新申明一个对象,进行对象其他值的赋值操作。 结论 所以我的结论很明显,不应该申明为指针,申明指针容易在不经意间导致意外。

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应该如何选择笔记软件?

如何选择适合自己的呢?我从下面几点谈谈我的理解。 这个视频[1]里展示了一张非常全的笔记软件全家福,里面的软件我多多少少都用过或听说过。 搜索引擎能替代笔记软件吗?...这也使得我们在新记录笔记的时候得小心思考应该把这则笔记放在哪个地方,然后再一层层地找到相应的地方,最后写下了可能是一句话的笔记。 我们随时都会有很多灵感、想法,如果不记下来,可能很快就忘了。...在 mac 上,结合一款叫做 hook[2] 的软件,可以将本地任何一个文件变成一个链接,放到笔记内容里。点击链接即可直达文件,即使之后移动了文件的位置,依然可以准确定位到。...目前最贵的笔记软件应该就是 roam research 了,一年一百刀,就这还是五年一起交的价格。不过,算下来,一天不到 2 块钱,也还行。...别废话,到底用什么 我目前在用 roam research,私以为这是目前为止市面上最好用、功能最强大的笔记软件。

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为什么应该使用 Repository

事实上,我们也不必仅仅为了使用这个特别的设计模式去使用Laravel,然而在下面的场景下,我们将使用OOP的框架Laravel 去展示如何使用repositories 使我们的Controller层不再那么啰嗦...不使用 repositories 其实使用Repositories并不是必要的,在你的应用中完全可以不使用这个设计模式的前提下完成绝大多数的事情,然而随着时间的推移可能把自己陷入一个死角,比如不选择使用...使用 repositories 其实完成整个repository模式需要相当多的步骤,但是一旦完成几次就会自然而然变成了一种习惯了,下面我们将详细介绍每一步。...上面一段代码主要说的是,当你在controller层使用类型提示HouseRepositoryInterface,我们知道将会使用DbHouseRepository. 5:更新的Providers...数组里面,只需要在最后加上App\Repositories\BackendServiceProvider::class, 6:最后使用依赖注入更新的controller 当我们完成上面的那些内容之后,

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使用 ANNOVAR 之前,应该知道

2.阅读这些事实之后,现在的问题是,我们应该如何对 VCF 文件进行更准确的注释? 由于左归一化越来越流行,因此我的建议是只使用左归一化,并且数据库和用户都使用这种做法以便我们可以将两种数据进行比较。...因此,作为用户,应该: •第一步:拆分 VCF,使之每行只有一个突变•第二步:对所有 VCF 行进行左归一化•第三步:用 ANNOVAR 进行注释。...例如,假设输入是 ex1.vcf.gz,应该执行以下命令: bcftools norm -m-both -o ex1.step1.vcf ex1.vcf.gz bcftools norm -f human_g1k_v37...无论如何,由于当今人类基因组已经相对成熟,我认为这至少对于人类基因组来说这是一个相对较小的问题。...当前,ANNOVAR 中的以下数据库是左归一化的,可以直接使用它们与的左归一化 VCF 文件进行比较: •avsnp138•avsnp142•clinvar_20150330•1000g2014oct

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应该如何正确健壮后端服务?

我们大部分服务都是如下的结构,既要给使用使用,又依赖于他人提供的第三方服务,中间又穿插了各种业务、算法、数据等逻辑,这里面每一块都可能是故障的来源。如何避免故障?...合理的方式应该两个同步方案都使用,消息方式用于实时更新,http主动同步方式定时触发(比如1小时)用于兜底,即使消息出了问题,通过主动同步也能保证一小时一更新。   ...第三方服务恢复数据最快要半小时,我们构建索引也需要半小时,即可能有超过1个多小时的时间检索服务将不能正常使用,这是不可接受的。如何兜底呢?...如何应对这种情况?生活给了我们答案:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。...小结   如何避免故障?我的经验浓缩为一句:“怀疑第三方,防备使用方,做好自己”,大家也可以思考、总结并分享下自己的经验。

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到底什么时候不应该使用机器学习?

大数据文摘出品 来源:towardsdatascience 作者:lin、Andy 对于什么时候应该使用机器学习/AI,很多人都会迟疑和顾虑,而作者正是因为经历了种种顾虑后,将经验总结成这篇文章,文摘菌编译了这篇文章...会让软件像你前面做的一样:直接去表里查结果就行。这样就能100% 得到在所有60天内的正确答案。不需要寻找模式也不需要什么机器学习。 哪种情况下需要机器学习 比如现在,是第61天如何?...寻找模式并使用它们,这就是所谓的机器学习。 何时使用机器学习 在应用机器学习和AI时,不是单纯重复之前见过的例子—这根本不用机器学习来做,只要查下表就行!记住,是来让模型学习的。...如果从未见过某个具体的数据组合(比如第61天的数据),那么如何获得它地答案? 好吧,也许这就需要给旧模式总结成一个模型,之后用它来预测。...例如,如果从成千上万的动物照片中训练了一个猫分类器,可以让它告诉一张新照片中是否有猫,但应该让它告诉一幅画是否立体派风格。

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的项目应该如何正确分层?

controller写大量的业务逻辑,有的人习惯在service中之间调用远程服务,这样就导致了每个人的开发代码风格完全不同,后续其他人修改的时候,一看,我靠这个人写的代码和我平常的习惯完全不同,修改的时候到底是按着自己以前的习惯改...,还是跟着前辈们走,这又是个艰难的选择,选择一旦有偏差,的后辈又维护的代码的时候,恐怕就要骂人了。...2.如何进行分层 2.1阿里规范 在阿里的编码规范中约束的分层如下: ?...下面介绍一下具体业务中应该如何实现分层 2.2优化分层 从我们的业务开发中总结了一个较为的理想模型,这里要先说明一下由于我们的rpc框架选用的是thrift可能会比其他的一些rpc框架例如dubbo会多出一层...注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。

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的项目应该如何正确分层?

controller写大量的业务逻辑,有的人习惯在service中之间调用远程服务,这样就导致了每个人的开发代码风格完全不同,后续其他人修改的时候,一看,我靠这个人写的代码和我平常的习惯完全不同,修改的时候到底是按着自己以前的习惯改...,还是跟着前辈们走,这又是个艰难的选择,选择一旦有偏差,的后辈又维护的代码的时候,恐怕就要骂人了。...分层的效果需要让整个团队都接受 各个层职责边界清晰 2.如何进行分层 2.1阿里规范 在阿里的编码规范中约束的分层如下: ?...下面介绍一下具体业务中应该如何实现分层 2.2优化分层 从我们的业务开发中总结了一个较为的理想模型,这里要先说明一下由于我们的rpc框架选用的是thrift可能会比其他的一些rpc框架例如dubbo...注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。

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的项目应该如何正确分层

,还是跟着前辈们走,这又是个艰难的选择,选择一旦有偏差,的后辈又维护的代码的时候,恐怕就要骂人了。...分层的效果需要让整个团队都接受 各个层职责边界清晰 2.如何进行分层 2.1阿里规范 在阿里的编码规范中约束的分层如下: ?...下面介绍一下具体业务中应该如何实现分层 2.2优化分层 从我们的业务开发中总结了一个较为的理想模型,这里要先说明一下由于我们的rpc框架选用的是thrift可能会比其他的一些rpc框架例如dubbo会多出一层...注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。...最后,如果的团队有更好的分层,或者上面所描述的有什么错误的地方还请留言指正一下。

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的项目应该如何正确分层?

,还是跟着前辈们走,这又是个艰难的选择,选择一旦有偏差,的后辈又维护的代码的时候,恐怕就要骂人了。...分层的效果需要让整个团队都接受 各个层职责边界清晰 2.如何进行分层 2.1阿里规范 在阿里的编码规范中约束的分层如下: ?...下面介绍一下具体业务中应该如何实现分层 2.2优化分层 从我们的业务开发中总结了一个较为的理想模型,这里要先说明一下由于我们的rpc框架选用的是thrift可能会比其他的一些rpc框架例如dubbo会多出一层...注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。...最后,如果的团队有更好的分层,或者上面所描述的有什么错误的地方还请留言指正一下。

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Debian与Ubuntu到底有什么不同,应该如何选择?

我们经常听到的一句话是: Ubuntu is based on Deibian 那它们究竟有什么区别,如果让来选择,如何选择?...属于原始构建版本的真不多,我知道的只有以下几个: Redhat,使用的是Yum/rpm包管理 Debian,使用的是Apt/deb包管理 Arch Linux,pacman包管理 而在服务器,用的最多的两个发行版本...如何选择? 不知道这些信息对的选择是否有帮助。你想知道我是如何选择的吗? 首先,我已经完全放弃了CentOS,因为它转变成了CentOS Stream,可能不稳定,所以不适合做服务器了。...所以,我的选择是: 对于服务器系统的选择,那就是Debian了 而对于Linux桌面操作系统的选择,则以Ubuntu及类似Linux Mint基于Ubuntu发行的版本为主了 那么,如何选择呢?...附录 以下两篇文章是我过往写的,与这篇有点关联,有兴趣请点击查阅 从CentOS 8到CentOS Stream,到底发生什么事了? 就编程而言,Linux是否已经足够?

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到底应该使用哪个 CRI 替换 kubernetes 集群的 Docker?

那么除了 docker 之外,我们还可以使用其他什么 CRI 呢?...下面是我已经测试的几个 CRI,并进行一些基准测试来对他们进行了简单的对比,希望对有所帮助: dockershim containerd crio 对于 cri-o,已经测试了2个后端:runc 和...2. kubernetes 测试 上面的测试并不能完整说明这几个 cri 之间的差距,当它们被 kubernetes 使用的时候,它们表现又如何呢?是否不止 run/stop/delete 这些操作?...containerd 在所有指标上的表现都比较好,应该是最均衡的一个选择了。另外一方面,docker 并没有得到很好的测试结果,但是无论负载情况如何,它的表现基本上都是一致的。...但是好像我还没有回答我最初的问题,那就是:我应该为我的k8s集群使用什么CRI?

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单细胞数据中到底应该如何处理线粒体基因

如何处理 一般我们建议卡到30%以内,当然还是要看这群细胞为什么会高。...但是,您可以使用下面两种方法中的任何一种来间接完成此任务。...这些cluster的条形码可以在输出文件中找到:outs/analysis/clustering/graphclust/cluster.csv 您也可以使用Loupe细胞浏览器下载的非MT丰富细胞。...然后使用“导出”功能在Loupe Cell浏览器如下。 ? 步骤2。使用cellranger reanalyze重新运行二级分析并生成一个新的cloupe文件,不使用MT高表达的barcode。...要指定条形码,需要使用——barcodes选项。 Seurat 第二种方法就是我们经典的Seurat。第三方工具如Seurat可用于筛选线粒体基因表达率高的细胞。

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到底如何看待比特币?

导 语 上周末的大跌,让许多比特币的反对者站了出来,许多人又开始大肆唱空比特币,新闻铺天盖地,其中最著名的应该算是人民日报头版《颠倒众生的比特币将载入金融史》更是被广为流传。...那么我们到底该怎么看待比特币呢?比特币背后的技术是区块链技术,币然一直以来的观点都是区块链技术是一次伟大的技术创新,比特币是一场伟大的金融实验。...社会的发展总是向着信息传递成本降低这个方向进行,比特币之后,各种新兴币种诞生,各种资产开始上链,典型的以太坊、Achain,他们的存在,资产的上链,无不使信息的传递成本进一步降低,举个不太恰当的简单例子,现在网上流传着一个笑话,要证明自己都得折腾半天...,去法院开个证明,而涉及到资产的证明、交易、转移等问题就更是麻烦,但在区块链上,这一切都很简单,因为去中心化和公开透明性,全链的人都知道,信息传递的成本将降低很多。

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