目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。
很多人想学习大数据，但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图，希望对于学习大数据的朋友，有一定的帮助。
本文介绍了DI-X这个一站式深度学习平台，它融合了深度学习框架、算法、模型训练、模型推理和协作，可以完成深度学习的闭环，直接对之前存储在COS上的数据快速的进行挖掘，而得到的模型又能够快速的部署，降低人工智能的门槛。
在软件架构领域，经历了从单体应用到 SOA 再到微服务； 在云计算领域，经历了从虚拟机到容器； 在数据库领域，从关系数据库到 NoSQL 再到 NewSQL； 在大数据领域，从批处理到流处理； 在运维领域，从手工运维到 DevOps、AIOps； 在前端领域，从 jQuery 到 React 等三大框架； …… 除此之外，还有一些新兴的领域如 AI、区块链等等，开启了一波又一波的风口。
作为前端，写的项目通常来讲和公司的业务有着直接的强关联。但是不论公司的业务方向怎么样，管理后台都是必须的，所以大家的项目通常都会包含一个或者多个管理后台。
最近有个小面试需要复习以前用到的SSH框架，忘得差不多了当然当时也差不多就是不会的状态，现在花了三四天的时间进行一个简单的学习，总结一些概念性的东西放在这儿。
今天给大家分享一篇Java项目经验，希望可以给工作一到五年的Java程序员一个学习的方向！
本文主要分享了作者在找Java工作时的一些面试经验和心得，包括如何通过项目经验、基础知识、多线程、设计模式等方面展示自己的Java技能。作者还提供了面试Java常见问题的答案和训练方法，以帮助读者更好地应对面试。
项目经验-你的Java生存之道 Java就是用来做项目的！Java的主要应用领域就是企业级的项目开发！要想从事企业级的项目开发，你必须掌握如下要点： 1、掌握项目开发的基本步骤 2、具备极强的面向对象的分析与设计技巧 3、掌握用例驱动、以架构为核心的主流开发方法 没有人愿意自己一辈子就满足于掌握了一些代码实现的技巧，别人告诉你要实现什么，你就用代码堆砌来实现别人的要求！你必须学会从整个项目的角度去思考！你必须学会假如你是项目经理，你该如何思考！你必须学会假如你是架构师，你该如何思考！你必须掌握针对某
Java就是用来做项目的！Java的主要应用领域就是企业级的项目开发！要想从事企业级的项目开发，你必须掌握如下要点： 1、掌握项目开发的基本步骤 2、具备极强的面向对象的分析与设计技巧 3、掌握用例驱动、以架构为核心的主流开发方法 没有人愿意自己一辈子就满足于掌握了一些代码实现的技巧，别人告诉你要实现什么，你就用代码堆砌来实现别人的要求！你必须学会从整个项目的角度去思考！你必须学会假如你是项目经理，你该如何思考！你必须学会假如你是架构师，你该如何思考！你必须掌握针对某个特定问题领域的分析方法！ 关于基础tb知识：你可以看看这些名词或知识点，看是否能说出个一二三四来。 JavaSE
Java就是用来做项目的！Java的主要应用领域就是企业级的项目开发！要想从事企业级的项目开发，你必须掌握如下要点：
Java学习到什么程度可以找第一份工作自己买了本Java从入门到精通。以为可以很快地学完,非CS专业。现在我想说所有系列的从入门到精通都是垃圾,一年多来,我每天白天看视频,晚上敲代码到凌晨,我是一个很倔的人,我认为天下没有任何东西是人类学不会的,所以我就付出高三一样的时间去学习。
本文介绍了DI-X平台，它是一个一站式深度学习平台，致力于让中小企业快速、低成本地接入人工智能。DI-X平台通过使用腾讯云对象存储（COS）和云服务器（CVM）等基础设施，结合腾讯云的DI-X组件，为中小企业提供了快速部署、训练和预测一站式深度学习服务。它主要包含六边形数据节点、长方形算法节点和圆形模型节点，支持在线预测、离线训练和模型管理等功能。DI-X平台旨在降低人工智能的门槛，推动人工智能的普及，为中小企业提供快速、低成本接入人工智能的能力，让它们能够更好地创新和发展。
学Java有什么好方法？首先，要有扎实的Java基础知识，包括面向对象、集合、接口、异常处理等概念。其次，学习Java编程规范，这可以帮助你写出高质量的代码。然后，多练习，通过实战项目来巩固和运用Java编程技能。最后，学习Java开发框架，如Spring、Hibernate等，这将大大提高你的开发效率。总之，学习Java需要严格要求自己，多实践，多思考，相信自己，你会成为一名优秀的Java开发者。
图片来自网络 01 2016年即将进入尾声，不禁感叹，在学校的时候过日子是以天来算，而现在是以星期来算，甚至是月份。 这一年，遇到了很多人，很多事。 机缘巧合，年中去了趟帝都，爬了长城，游了故宫。然而并没有什么唯美的感悟，只是觉得，长城好长，故宫好红。也罢，我只是个简单的人，就不发表什么深刻感想了。 工作方面，算是度过了最艰难的时期，也就是新人期。我发现，不仅仅是我，大部分程序员新人，刚刚踏入这个行业后，就会有一段迷茫期。在这个时期，颇有些手足无措之感，反正就是什么都想学，生怕自己学的东西不够。 然后带着畏
show dbs: 显示当前所有的数据库 use 数据库名 ":进入到指定数据库中 db :显示当前所在的数据库 show collections:显示数据库中的所有集合
web前端开发学习框架可以解决什么问题，解决重复引用外部js，以用jQuery开发为例，很多时候都是不能单一完成一个项目的，还需要引用很多的第三方插件和库，导致会一个项目引入很多外部JS文件。
这里提一点，前端三大框架（Angular，React，Vue）的数据驱动来更新视图的原理，即 MVVM 的实现。 为什么数据发生变化，绑定的视图就会刷新了呢？
2022年9月以来在学习Blazor做全栈开发，因此根据老习惯，我会将我的学习过程记录下来，一来体系化整理，二来作为笔记供将来翻看。作为第一篇，我们先来了解一下这个Blazor到底是个什么鬼。
在Java开发领域，三大框架——Spring、Hibernate和MyBatis，各自扮演着重要的角色。它们为开发者提供了不同的解决方案，使得开发者能够更高效地构建企业级应用。本文将分别介绍这三大框架的特点、优势以及适用场景，并对它们进行比较，帮助读者更好地理解它们的差异和选择。
Java web开发，是用Java技术来解决相关web互联网领域的技术总和。web包括：web服务器和web客户端两部分。Java在客户端的应用有java applet，不过使用得很少，Java在服务器端的应用非常的丰富，比如Servlet，JSP和第三方框架等等。Java技术对Web领域的发展注入了强大的动力。
又到了一年一度的面试高峰期，想当年这会，博主也是疯狂的投简历，可能是运气比较好，一面即过，哈哈哈哈，在这里，给大家总结一下，面试互联网公司必会的一些技能，这里只针对刚毕业的小伙伴，高手勿喷。
最近一段时间是令前端工程师们非常兴奋的时期，因为三大Web框架陆续发布新版本，让我们见识到了更强大的Web框架。Ember2.0在2个月之前已经发布，从1.0升级到2.0非常简单。几周之前React发布了0.14版本。还有很多流行的前端框架，像Backbone 、Knockout及Aurelia。如果你想开发一个Web app，建议采用Angular,Ember或React三种框架中的一个。这三个框架可以说是安全级别最高，技术非常成熟的框架，而且有很多技术社区支持。所以你又开始纠结了，开发Web app，到
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
Vue 3 的 Class API 和 React 的写法几乎是一模一样，三大框架基本开始趋同，未来会更加像Web Components.
这篇文章在去年就已经构思了，不过一直都没有整理出来，今天终于完成了这篇文章，所以发上来给大家看一看，都是一些个人的小感慨，我的观点可能不是非常的完善，大家也可以一起讨论。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
输出内容的一个好处是可以倒逼自己学习新内容，在上周连续输出了一些关于WPSJS的概要性知识同时，笔者也在自我充电中，增加一些网页开发的知识。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
2018已经过去了一多半，来简单总结一下。人在进步，技术在发展。2018年前端有哪些领域，技术值得关注，哪些技术会兴起，哪些技术会没落。下面就我个人的判断进行一个预测判断，希望能对大家起到一个参考作用！下面提及的技术，只是建议大家关注，也不是建议大家全部的都要学，而是建议大家按需学，自己觉得哪些需要学，对哪些有兴趣就学哪些！如果大家有什么工具，框架，库觉得可以推荐的，欢迎在评论区提点，让大家相互进步，学习！
Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
近年来，中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展，纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等，提供大数据专业服务，一批大数据专业分析公司也应运而生。各家公司都在搭建大数据平台，或者已经在生产环境实践大数据，有些公司已经做了足够的了解，开发准备就绪。
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
互联网的快速发展和激烈竞争，用户体验成为一个重要的关注点，导致专业前端工程师成为热门职业，各大公司对前端工程师的需求量都很大，要求也越来越高，优秀的前端工程师更是稀缺。个人感觉前端入门相对容易，但是也需要系统地认真学习，在打好基础后坚持学习，成为优秀前端工程师也只是时间问题。
其以 HTTP 协议为基础，通过 XML 进行客户端和服务器端通信的框架 / 组件。
到了2022年前端框架发展早已稳定为三大框架Angular、React、Vue，三大框架发展趋势也是各有不同，基于TS的Angular大多数插件都是由官方提供，React官方只提供了React核心和Create-react-app，Vue官方提供了基本的三件套（个人认为Pinia可以代替VueX）。
近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。如果您感觉阅读文字太累，可以点击下面音频！
2017悄然过去，2018已经来到。人在进步，技术在发展。2018年前端有哪些领域，技术值得关注，哪些技术会兴起，哪些技术会没落。下面就我个人的判断进行一个预测判断，希望能对大家起到一个参考作用！下面提及的技术，只是建议大家关注，也不是建议大家全部的都要学，而是建议大家按需学，自己觉得哪些需要学，对哪些有兴趣就学哪些！如果大家有什么工具，框架，库觉得可以推荐的，欢迎在评论区提点，让大家相互进步，学习！
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
常听人提起三大框架，关于三大框架，做了如下了解: 三大框架：Struts+Hibernate+Spring java三大框架主要用来做WEN应用。 Struts主要负责表示层的显示 Spring利用它的IOC和AOP来处理控制业务（负责对数据库的操作） Hibernate主要是数据持久化到数据库 再用jsp的servlet做网页开发的时候有个web.xml的映射文件，里面有一个mapping的标签就是用来做文件映射的。当你在浏览器上输入URL得知的时候，文件就会根据你写的名称对应到一个JAVA文件
Struts主要负责表示层的显示，Spring利用它的IOC和AOP来处理控制业务（负责对数据库的操作），Hibernate主要是数据持久化到数据库，再用jsp的servlet做网页开发的时候有个web.xml的映射文件，里面有一个mapping的标签就是用来做文件映射的。当你在浏览器上输入URL得知的时候，文件就会根据你写的名称对应到一个JAVA文件，根据java文件里编写的内容显示在浏览器上，就是一个网页。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
在本阶段，我们需要掌握 HTML 与 CSS 基础，当然，也包含 H5 和 C3 的新特性。这 个部分内容非常简单，而且非常容易掌握。相信你也更愿意学习这个部分，毕竟他可以让你 最直观的感受到前端的魅力。为了锻炼大家写代码，可以根据你喜欢的站点去实现效果。 这一阶段是非常重要的基础阶段，所谓基础就是可能这个阶段我们的学习的内容，可以 让我们开发出来绚丽网站站点，但是功能丰富却暂时做不到。 为了完成更绚丽的站点，我 们需要掌握常见特效的实现，利用 css3 和 h5 的新特性实现动画，布局，雪碧图，滑动门， tab 切换等特效。并且掌握基础的站点优化内容。例如 sprite 等。虽然我们还不能完成更 多交互内容，但是我们会学习到很多的知识模型和理论，而这些知识模型和理论是我们后期 工作和学习的基石。扎实的基础有了，我们才能走的更稳更快。 注：本阶段不涉及到编程，主要是熟悉 HTML5 各种标签用法、CSS3 各种属性的用法。
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了，其实不仅是互联网公司，包括传统企业也拥有大量的数据，也想把这些数据发挥出作用。在这种环境下，大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专
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