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(十九)Scrum有工件?

的产品Blacklog做到DEEP: 1/粗细适宜的(Detailed appropriately):待办事项列表顶端的百分之十可能包含非常小且分析得很详细的事项,而其他的百分之九十则不是那么具体...3/涌现式的(Emergent):为了响应学习和变化,要定期梳理产品待办事项列表。...涌现发生在开发他uandui按计划开展工作并学习到更多的关于哪些工作是达成Sprint目标所必需的工作时。当新工作出现时,开发团队需要将其加入到Sprint待办列表中去。...这一工作通常包括学习、说服和改变。透明化不会在一夜之间发生,但是这是一条必经之路。 “完成”的定义 当产品待办列表项或增量被描述为“完成”时,每个人都必须理解“完成”意味着什么。

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我应该学习门语言?

哪个发展? 在我刚接触编程的时候,想学一门编程语言,内心很是纠结,到底是学C++好呢,还是Java好呢?当时好朋友说Java就业,我也就跟着去学了Java。...时至今日,回过头来发现,其实在往后的路上,语言变得越来越不重要了,语言现在只是当做一门工具来用,更重要的是与语言无关的通用知识(比如数据结构)、快速学习的能力以及业务理解能力。...是不是要学习?该怎么学习? 其实很多人都有这样的体会,当你学会了一门语言以后,再去学习新的语言,难度会大大降低,因为很多概念是一样的, 只是换了一种包装形式。...所以学习一门新的语言,更重要的是关注它和你所掌握语言的不同之处。这些不同之处所涉及到的基本概念是有限的,本文就列出了一些。...另外,学完了一门新语言以后,如果项目中用不到,是无法熟练使用的,也有可能很快忘记那些语法,因为编程确实需要不断的练习,尤其是项目的历练,从这个意义上来说,学习并理解那些基本概念会更加重要。

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2021年到了,用python爬取穷游网数据分析看看去

Hi~大家! 2020年顺水而走,2021顺风而来!祝大家新年快乐!2021年牛气冲天! 新年到了,元旦节也到了,不知道大家有没有放3天的小长假呢?有没有准备去玩呢?...没有想好的没关系,今天,锋小刀以热门旅游城市澳门为例,用Python获取穷游网的相关景点数据,包括景点名称、评分、综合排名、点评人数、评论数据等字段,对数据进行可视化并作简单分析,看看去。...获取数据 目标网址: https://place.qyer.com/macau/sight/ 穷游网网页没有什么反爬虫措施,数据放在json中,数据爬取较为简单。...找到真实url后,构造参数拼接,用request请求json数据,然后把数据保存在csv文件即可。 ?...: df = pd.read_csv('澳门景点数据.csv', names=['name', 'grade', 'rank', 'comment_Count']) 预览下数据: ?

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现在学习编程是学习JAVA还是python

首先必须明确一点,Java和Python双方都有各自适合和发展的领域,所以别人常问我学习什么语言,或者让我在两种语言进行比较好坏,编程语言只有适不适合,不存在好坏,你想从事什么工作就去学习什么语言。...但是这并不代表学习Java就一定好。首先从学习的难易程度来讲Java就不如Python那么容易学习和容易上手,所以学习成本略高于Python。...市面上最主要的就是写后台接口,也就是为网站或者App提供显示的数据。其次,学习了Java之后还可以以Java作为基础来学习开发移动安卓端的手机应用。...所以如果你想从事人工智能大数据方面的工作学习Python确实是一个很不错的选择。 最后我还是想说,语言没有与不好,只有适合与不适合,想清楚自己想要从事的职业工作,再学习一门适合你工作的语言。...⊙面试题68(加深你对栈的理解_让你知道什么是栈) ⊙来测试一下你对数据结构中的栈和队列的了解有多少? ⊙面试题63(链表,哈希表) ⊙ 请你对Java中树的了解有多少? ⊙ 这个培训机构怎么?

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数据科学该学习门编程语言?Python,R还是Scala?

数据科学,到底应该学习门编程语言呢?本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。 ?...Python的优势 简单易用 有丰富的第三方库,支持Web、科学计算和机器学习 胶水特性,可以将各种不同的程序粘接在一起 可以在生产环境中使用 在数据科学领域,Python有众多框架可供使用者调用:机器学习框架...R的包非常丰富,有支持机器学习的线性和非线性模型库,可视化工具ggplot2等等。而且R的第三方库更加开放,很多人通过github与全世界的R语言使用者共享自己开发的包。...R一问题也是速度慢,不适合大规模的数据处理,R的一些底层包为了解决这个问题,使用C或Fortran编写,能在一定程度上解决速度慢的问题。相比之下,R仍然不适合多机器的并行计算。...我认为,Scala用来做大数据,Python用来做机器学习。每种语言都有其优势和缺点,编程语言的选择通常与所要解决的问题、数据量大小、公司的技术栈等多种因素影响,而且很多任务可能需要多种语言一起完成。

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资源 | 从TensorFlow到PyTorch:九深度学习框架款最适合你?

下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数,这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后,立即吸引了一批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力,例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。...数据显示在新框架和新硬件的配合下,模型每秒钟可以处理 4100 张图片。 ?...非开源 随着深度学习的不断发展,我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面,软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品,从数据中获取最大收益。

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初学者学习Python还是Java

零基础应该选择学习Python还是Java ? 做web开发,用Python还是Java好呢? 这类问题过一段时间就得来一波,今天就以这个为切入点和大家唠唠。 为啥要说这个话题?...其实学习语言无非是语法、库和框架这三者,如果掌握正确的方法一个月就能开始用它写点东西了,没什么必要纠结学那个的问题,开发者的基本素养之一就是整个职业生涯里面都得不断学习,除非我不认同某个语言的设计哲学和语法...因此,具有C ++和其他语言经验的程序员会发现学习起来非常舒服。...Python在业界获得了很大的关注,特别是在Web应用程序开发,游戏开发,数据科学,机器学习数据分析领域。 如果你以前从未学过编程,我通常会推荐Java作为第一语言。...到此这篇关于初学者学习Python还是Java的文章就介绍到这了,更多相关选Python还是Java内容请搜索ZaLou.Cn

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Hadoop Hbase适合存储数据

Hadoop Hbase适合存储数据?         最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。...Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过...比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。        ...Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同?...下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子,你也可以从:Hadoop summit 上 获取更多的信息。

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干货丨从TensorFlow到PyTorch:九深度学习框架款最适合你?

下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数,这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后,立即吸引了一批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力,例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。...数据显示在新框架和新硬件的配合下,模型每秒钟可以处理 4100 张图片。 ?...非开源 随着深度学习的不断发展,我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面,软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品,从数据中获取最大收益。

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报告:移动办公建设阶段有坑?

1 保障原有业务系统的稳定与连续性,成移动办公实施阶段的第一坑 1、 在实施过程中的众多问题当中,保证企业业务系统不因部署移动化而无法使用的问题成为横在移动办公实施当中的第一个大坑,移动办公既要对现有业务系统改造...,同时还要保障现有业务系统正常稳定的运行,在实际的部署过程中是一个非常的挑战。...2、 引入市场当中成熟的相关解决方案也是中大型企业的重要选择,但从实际应用状况来看,在传统与移动系统的数据交互、对业务了解程度、原有业务系统的连续性问题等方面,独立解决方案供应商在满足程度上有所欠缺,...1、 企业对部属的移动应用需求较高的兼容能力,一方面是保障移动数据和原有数据的联动性,使数据价值尽可能被挖掘,避免因移动化而导致出现新的信息孤岛。...需要注意的是,包括MDM、MAM、MCM在内的产品都属于后置性产品,当前这些单一的安全管控产品已经逐步整合成为移动信息化的标准组件之一EMM,或者打包在整体的移动应用管理平台中,这些原因导致在数据方面

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爬取1907条『课程学习数据,分析学习资源最受大学生青睐

总共爬取1907条『课程学习数据,分析学习资源最火热最受大学生群体青睐。并通过可视化的方式将结果进行展示! 02 数据获取 程序是接着以『B站』为实战案例!...03 数据分析 1.大学生学习视频播放量排名 读取数据 dataset = pd.read_csv('Bili\\lyc大学课程.csv',encoding="gbk") title = dataset...分析 在弹幕数排行中《数据结构与算法基础》最高,弹幕数:33000 通过弹幕量的排行来看,可以看到大家都喜欢在什么样的课堂视频上留言。 与播放量对比,大学生喜欢在课堂内容学习视频上进行发言!...3.up主大学生学习视频视频数 数据处理 #分析3: up主大学生学习视频视频数 def getdata3(): upname_dict = {} for key in upname:...04 总结 1.通过Scrapy框架爬取1907条『B站』大学课程学习资源数据。 2.对数据进行可视化展示以及凝练精简分析。

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数据,小数据道才是你的菜?

大有,小有小的妙,如同一桌菜,道才是你的爱?思量三番再下筷。   下文部分就是供读者“思量”的材料,主要分为4个部分:(1)哪个V才是大数据最重要的特征?...但网上却流传有很多诸如“林彪也玩大数据”、“跟着林彪学习数据”等类似的文章,这就纯属扯淡了。如果凡是有点数据分析思维的案例,都归属于大数据的话,那大数据的案例,古往今来,可真是数不胜数了。   ...2.2.3 大数据的其它陷阱   下面,我们用另外一个小“故事”来说明大数据的第二个陷阱:   假如你是一位出车千次无事故的司机,年关将近,酒趣盎然,在朋友家喝了点小酒,这时估计警察也该下班过年了,...再例如,在美国,学习飞机驾驶是件“司空见惯”的事,在几十万学习飞机驾驶的记录中,如果美国有关当局能注意到,有那么几位学员只学习“飞机起飞”,而不学习“飞机降落”,那么9/11事件或许就可以避免,世界的格局可能就此发生根本性的变化...如果大数据、小数据是这“八仙桌”上的菜,来自“十六方”的您,在下口之前,一定要先确定,道才是你的菜,不然花了冤枉钱,还没有吃好,那可就“整个人都不好了”。

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机器学习论文里都有投机取巧的写作手法?

近期,reddit 的机器学习版上也出现了一个热门帖子,聚集了很多人留言讨论。这个帖子的主题就是谈谈深度学习文献里常见的、令人讨厌的投机取巧的做法。...纯粹的强化学习理论研究者可不是这些论文的唯一读者。...网友 Bhananana:拿来做对比的其它模型都是自己随便挑的,比如和顶级模型的第二的版本做对比,理由是这个版本的「硬件配置和自己的最为接近」,又或者和一组老模型和顶尖模型的更差的版本做对比但同时给不出任何统计角度的正当理由...举个例子,和最新、最好的 5 个半监督学习算法做比较其实挺好的,但是如果一个简单的随机森林算法,忽略了数据集里没有标签的那部分,而且还不怎么需要调参就跟你的方法达到了差不多的表现的话,那你就不应该在论文中省略掉它...网友 rgalbo:为了找到一个的模型架构,自己做了数不清的迭代实验。然后在论文里写得好像自己凭直觉就得到了这个架构一样。 网友 tomvorlostriddle:对算法的明显局限性闭口不提。

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数据,小数据道才是你的菜?

大有,小有小的妙,如同一桌菜,道才是你的爱?思量三番再下筷。 下文部分就是供读者“思量”的材料,主要分为4个部分:(1)哪个V才是大数据最重要的特征?...但网上却流传有很多诸如“林彪也玩大数据”、“跟着林彪学习数据”等类似的文章,这就纯属扯淡了。如果凡是有点数据分析思维的案例,都归属于大数据的话,那大数据的案例,古往今来,可真是数不胜数了。...2.2.3 大数据的其它陷阱 下面,我们用另外一个小“故事”来说明大数据的第二个陷阱: 假如你是一位出车千次无事故的司机,年关将近,酒趣盎然,在朋友家喝了点小酒,这时估计警察也该下班过年了,于是你坚持自己开车回家...再例如,在美国,学习飞机驾驶是件“司空见惯”的事,在几十万学习飞机驾驶的记录中,如果美国有关当局能注意到,有那么几位学员只学习“飞机起飞”,而不学习“飞机降落”,那么9/11事件或许就可以避免,世界的格局可能就此发生根本性的变化...如果大数据、小数据是这“八仙桌”上的菜,来自“十六方”的您,在下口之前,一定要先确定,道才是你的菜,不然花了冤枉钱,还没有吃好,那可就“整个人都不好了”。

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数据,小数据道才是你的菜?

大有,小有小的妙,如同一桌菜,道才是你的爱?思量三番再下筷。 下文部分就是供读者“思量”的材料,主要分为4个部分:(1)哪个V才是大数据最重要的特征?...但网上却流传有很多诸如“林彪也玩大数据”、“跟着林彪学习数据”等类似的文章,这就纯属扯淡了。如果凡是有点数据分析思维的案例,都归属于大数据的话,那大数据的案例,古往今来,可真是数不胜数了。...2.2.3 大数据的其它陷阱 下面,我们用另外一个小“故事”来说明大数据的第二个陷阱: 假如你是一位出车千次无事故的司机,年关将近,酒趣盎然,在朋友家喝了点小酒,这时估计警察也该下班过年了,于是你坚持自己开车回家...再例如,在美国,学习飞机驾驶是件“司空见惯”的事,在几十万学习飞机驾驶的记录中,如果美国有关当局能注意到,有那么几位学员只学习“飞机起飞”,而不学习“飞机降落”,那么9/11事件或许就可以避免,世界的格局可能就此发生根本性的变化...如果大数据、小数据是这“八仙桌”上的菜,来自“十六方”的您,在下口之前,一定要先确定,道才是你的菜,不然花了冤枉钱,还没有吃好,那可就“整个人都不好了”。

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