本文介绍了如何通过Python实现分布式爬虫、人工智能、数据分析等方面的应用，并提供了一些学习资源和工具。通过这些技术和工具，用户可以快速掌握Python编程，提高自己的技能水平。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Per Harald Borgen 编译 | 魏子敏，赖小娟，张礼俊 “对外行来说，想要入门机器学习可能是个不可完成的任务。然而，在沉溺于一周的机器学习基础学习之后，我发现它比我之前想象的更容易理解。” 这篇文章来自于medium，一位作者亲历了一周入门机器学习后，分享他的“从下到上”的学习经验给各位，希望给那些有兴趣入门机器学习的读者一个容易上手的详细日程表。 背景 在我开始我的机器学习周之前，我已经了解这个项目一段时间了，浏览了一半Coursera上Andr
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
docker入门教程是由王春生翻译的docer官方的相应资料，旨在为大家提供docker的中文资料，方便大家了解学习docker。 菜鸟教程：http://www.runoob.com/docker/docker-command-manual.html
笔者从18年开始做大数据开发，最近有朋友找我推荐一些spark相关的学习资料，于是就再次梳理了下，自己踩过的，比较好的相关资料...... 1. scala学习 相比于其他语言，个scala的学习曲线确实比较陡，如果有函数式编程或JAVA基础的话，则相对会好一些 官网：https://www.scala-lang.org/ 1.1 runoob.com 上的scala tutorial ⭐️⭐️⭐️ 最简易和快速的入门教程，有基础的话，两个小时即可 教程的侧重点是“手册”，故Scala的一些特性和原理没有涵
作为技术出身的我，不太会写软文广告，今天就直接来个硬广。之前与人民邮电出版社合作的《Flink原理与实践》经过一年多时间的打磨和润色，这两天终于与大家见面了，恳请各位朋友多多支持。
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
Java如今已经是全球编程语言排名第一的语言，运用广泛，前景广阔，而且很多软件的开发都离不开Java，而在以Java为核心的开发领域中，JavaEE程序员的需求量10年来一直居于首位！ 学习Java如何入门？学习教程要点是什么？如何精通？做好以下这些点，入门更快，掌握Java更轻松。 分享之前我还是要推荐下我自己的java学习群：四九八六九一零五三，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的java学习资料和零基础入门教程，送给大家，欢迎初学和进阶中的小伙伴 📷
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。 本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习
随着前端框架的发展成熟以及前后端分离模式的流行，API也正在成为服务端的主要攻击入口；同时由于云原生和微服务架构越来越多的企业接受和采用，API的数量也在急剧暴增； 各种现象和趋势都在表明API越来越重要，我们相信，未来API将在互联网中会占据极其重要地位，尤其是在移动互联网中，不管是企业的内部，还是企业的外部，越来越多的应用、网站、数据都将通过API来进行数据传播，API服务化已经是不可阻挡的趋势。 为此博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课——
Web安全的攻防重心在慢慢地向API场景进行转移。 「安全开发能力」作为安全技术进阶的必备技能之一，能够将你的安全想法或技术思路转化为demo、工具、系统，甚至是产品，从而帮助你去验证和解决实际中的问题。 API网关的开发成本并不高，功能和维护的效率也会优于「开源」和「商业」，博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课—— 《从0开始打造自己的API网关》 （扫描下方二维码了解专栏详情） 通过本专栏，你不仅能够了解到API网关的设计和原理，还能自由快
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
数据科学家和人工智能从业者们尤其喜欢Python，因为它有丰富的、易于理解的语法和广泛的开源软件。
这是「AI 学习之路」的第 1 篇，「Python 学习」的第 1 篇 前言 1. Python 篇的组织结构 不管是学习人工智能还是大数据，Python 都是基本必学的，而且如果大家自己有一定的语言基础，会发现 Python 是非常好入门的，我自己大概花了 1 个下午入门了一下基本的语法。 我会花 3 到 4 篇的篇幅给大家作一下基本的入门。当然，这不是说我们学习人工智能或者大数据，对 Python 的了解程度到这么多就够了，也不是说我在整个人工智能系列的写作过程中，只会写这几篇 Python 的文章
之前应邀转载了一个小伙伴的文章《爬取了陈奕迅新歌《我们》10万条评论数据发现：原来，有些人只适合遇见》，十分好评！小詹就想着爬一下曾经一度流行的那些青春校园电影主题曲，例如同桌的你。
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.4R帮助文档 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.3 R扩展包 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
本文实例讲述了php使用fputcsv实现大数据的导出操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
前几天去参加了一个线下的聚会，参加聚会的基本都是从事互联网工作的。会上有人提到了区块链，从而引发了一场关于大数据方面的探讨。我也是从去年才正式接触大数据，一直在学习hadoop。相信接触过hadoop的人都知道，。单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件、测试等过程，每个组件几乎都有坑，尤其是让新手甚是苦恼。此前有在微博上与一些博友了解过他们的配置过程，有的配置了好几天愣是没成功。
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Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。英文链接
我们正在加速迈入以开放、共享、协作、智能为特征的数字化时代，以云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网、5G、虚拟现实等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，正以前所未有的速度和力量，改变着生产、生活方式，推动着商业模式与技术的深度融合。 在数字化时代的当下，银行业务更新换代速度加快，业务需求研发迭代周期大大缩短，应用变更变得非常频繁。金融行业的安全、稳定给客户带来的信任，支撑着所有金融业务，这个产品的构建需要强大的技术实力。 博文视点学院联合浙江网商银行，带来视频课《金融级IT架构：数字银行的云原生架构解密》视
（1）首先是3-6K要求的， （2）然后是10-15K要求的， 差别： (1)、3-6K要求三年要求，10-15K的要求五年要求； 这个并不太重要，无非是简历上的一个数字而已，只要你的表达和技术能够
（4）预览时自适应 浏览页面时，系统会自动计算页面大小和组件大小，达到自适应效果（注意：等比例自适应效果最佳，比如页面大小设置的是16:9的大小，然在不同16:9分辨率下效果适配效果最好，比如1920*1080大小的页面在1366*768上浏览 效果最佳）
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 如何解读性能测试监控结果 工具篇 - JMeter之旅01 工具篇 - JMeter目录及关键配置分析02 工具篇
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课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.2 R环境构建 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.1 认识R 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
为什么是.net core？ 记得在半年前.NET CORE刚刚出了1.0，当时有朋友推荐我使用的时候，个人觉得还不成熟。 现在.NET Core已经到了2.0，.NET Standard 2.0 添加了许多.NET Framework 4.6.1 支持的API，以及.NET Standard 2.0 。 尤其是 .NET Standard的出现 让大家从.net framework 迁移到.net core 成本降低了很多。我个人认为可以用于实际项目了。（ps：张队会说我们在.net core 1.0就
專 欄 ❈追梦人物，电子科技大学计算机学院研究生，从事大数据分析研究方向。主要使用 Python 语言进行相关数据的分析，熟练使用 django 开发网站系统。Django开源论坛作者。 博客地址：http://www.jianshu.com/u/f0c09f959299 ❈ 为什么写这个教程？ 我从去年开始接触 Python，为了能让学习 Python 的过程不那么枯燥，我决定一边学习 Python 的同时一边利用所学的东西开发一个网站。在权衡了多个 Python 界流行的 Web 框架后，我决定选择dj
今年的PyCon于4月9日在加拿大蒙特利尔召开，凭借快速的原型实现能力， Python在学术界得到了广泛应用。最近其官方网站发布了大会教程部分的视频和幻灯片，其中有很多（接近一半数量）跟数据挖掘和机器学习相关的内容，本文对此逐一介绍。 如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析 目前有很多很强大Python数据挖掘库，比如Python语言的交互开发环境IPython，Python机器学习库Scikit-learn和网络库NetworkX等。但是却没有一个教程告诉人们该如何将自己的问题很好的形式化处理，
好像一下子，进入了AI时代，后台的很多小伙伴其实都很迷茫，自己现在该如何去做好准备，去迎接即将到来的All in AI。 所以就有了今天这篇文章啦。今天呢，跟大家分享分享目前机器学习的历程吧，我到现在都没觉得我入门了机器学习，所以也没有什么所谓的经验啊，成功实践啊，没有。 首先甩三句始终相信的话。 不要为了机器学习而机器学习。 机器学习只有洞悉来自业务的需要，配合业务发展，才能发挥作用，单纯的机器学习没什么用。 python大法好，用2.7。 业界的前沿机器学习基本都是只支持python和C++，行业标
（2.1）项目列表，项目列表是用于存放可视化页面，创建后的可视化页面将会出现在这里
大数据相关的岗位近年来增长不少，有不少朋友都在转这个方向，下面是最近整理的大数据技术知识库，供大家参考：
这些日子，开发人员掌握JavaScript总不会错。JavaScript能力是目前为止被高层执行人员和招聘人员誉为最频繁的追捧技能。JavaScript已被证明是当今市场中高度可移植和宝贵的技能。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了，最后以一个半成品大屏做个了结，也算是一段时间的成果吧，毕竟不是专业码农，只是爱好而已，还有很多其他的事情等待探索。
特别惭愧的是，虽然我很早就知道 GitHub，但是学会逛 GitHub 的时间特别晚。当时一方面是因为菜，看着这种全是英文的东西难受，不知道该怎么去玩，另一方面是一直在搞 ACM，没有做一些工程类的项目，所以想当然的以为和 GitHub 也没什么关系（当然这种想法是错误的）。
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV133411C7u5/
中国大学MOOC原名ICOURSE（爱课程），是教育R部和网易共同合作发布的一个互联网教育平台，旨在推动高等教学资源共享，让大家能免费享受许多985及TOP名校课程。绝大部分领域均有免费国家精品课程，资深教授授课！蹭网课必备！
在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。
推荐下小编的Python学习群；629440234，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
1986年7月Harold Abelson和Gerald Jay Sussman两位作者在给Hewlett-Packard公司员工培训时录制了《计算机程序的构造和解释》系列公开课，几十年过去了，这份公开课威力依旧。
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