招聘搞笑事 如果你关注招聘试题，越是大的公司，问的问题越基础，有的甚至问你什么是栈和队列，反而一些小公司会关心你做过什么系统，关注点不同，大公司更注重基础扎实，发展潜力，而小公司希望你立刻、马上为他干活...为什么要学习数据结构？ 计算机专业本科生都开设数据结构课程，它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。...很多人觉得基本的数据结构及操作已经在高级语言中封装，如C++、JAVA，栈、队列、排序、优先队列等等，都可以直接调用库函数，学会怎么调用就好了，干嘛要重复造轮子？...我非常诧异，为什么要背？理工科技术知识很少需要记忆的，是用的，用的！学习知识不是死记硬背，更重要的是学习处理问题的方法。...但是，如果在现实中遇到一个复杂问题，一个芯片只能完成其中一个功能，难道要连接十几块芯片来解决这一个问题？
- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux...操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...kafka：消息队列 前沿框架扩展：flink 阿里巴巴：blink 大数据机器学习 spark MLlib：机器学习库 pyspark编程：Python...和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
为什么要学Spring？ 先来看张图，它记录的是Web框架的发展史。 ? 图片一 Web框架的发展史 还有更多你可能听都没听说的Web框架，详细的框架列表请参见这里。...事务管理：Spring强大的事务管理功能，能够处理本地事务(一个数据库)或是全局事务(多个数据，采用JTA)。 模块分离：Spring框架是由模块构成的。...单元测试：Spring写出来的代码非常容易做单元测试，可以采用依赖注射(Dependency Injection)将测试的数据注射到程序中。...不得不提到，如果你要开发一个大型的Web系统，MVC框架必不可少。Spring MVC作为其中的佼佼者，被大多数系统作为MVC框架，使用它的开发者也是最多的，其搜索热度一直居高不下。...图片四 Indeed上工作热度排名 还犹豫什么，跟我一起来学Spring吧！
什么是算法?有什么用? 算法是对某种问题给出的较优解,它不能像学习sql一样,很容易就学会了怎么查询,怎么修改. 那它是没用的么? 不是!...你学的sql或者其他某些技术,他能帮你解决工作中80%或者90%的问题,但真正能体现出你价值的却是剩下的20%或者10,甚至5%的工作....---- 常用数据结构和算法推荐 时间复杂度 插入排序 快速排序 KMP字符串匹配 单向链表反转 如何删除给定单向链表的倒数第N个元素 --快慢指针 如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标
目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。...不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。...不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。...最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握
为什么要学习网络爬虫呢?要知道，只有清晰地知道我们的学习目的，才能够更好地学习这一项知识，所以在这一节中，我们将会为大家分析一下学习网络爬虫的原因。 ?...2)大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。...在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大...此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。...除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自已学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术并坚持下来。
学Python要先学什么？...3、数据库 常用的三种类型数据库，网站业务后端使用率高，Mysql、Mongodb，Redis；这三种数据库分别是关系型数据库，文档型数据库还有内存型的数据库。...需要学的就是如何使用并且设计，最后是优化。 4、Linux操作系统 Nginx在Linux服务器上运行，需要学习Linux系统。...5、学习爬虫 网络爬虫的原理以及相关爬虫的工具、MongoDB数据库最基本的增删改查要会的，Scrapy框架：框架的原理以及使用，定制化爬虫采集系统：数据的采集和分析。...学Python入门阶段要了解语言的类型区别以及python的特点安装工具，解释器和编辑器编辑器的种类以及专业版怎样激活。 了解什么是python的变量定义的方式和规则。
一·编译做了什么 相信很多理论的解释各位都看腻了比如以下百度百科的 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。...以及各大书本上写的“将计算机语言翻译成计算机能识别的语言”，栏主这几个星期消失的时间段里，从编译原理基础开始，到理解正则，文法，优化，错误处理等各个方面为各位理清，编译究竟做了什么，我们的终极目标是成功编译方舟编译器...N取决于高级语言有多少种关键字比如 c语言： void printf int float go语言： go for := 那么上述AST树就会变成数字+字符+字母的中间状态组合 二·为什么你需要学习编译技术
为操作系统而生的标签注定了 C 不可能平庸，实话实说，C 是一门很难学习和使用的编程语言，没有编译原理、操作系统和计算机体系结构扎实的基础知识，根本不可能把 C 学的明白、用的顺手。...这样做的一个好处就是可以实现跨平台的功能，缺点就是效率相对要低一些，因为每执行一次都要翻译一次。 ?...打个通俗易懂的比喻：编译型语言就是做好一桌子菜再开吃；而解释型语言就是吃火锅，想吃什么，就下什么料。很明显，吃火锅相对是比较费时间的。 2．灵活度高 说到灵活度，恐怕没几门语言可以跟C语言相媲美。...C语言不仅提供多种运算符，还可以完成类似计算机底层操作的位运算，语法简单、约束少，拥有丰富多变的结构和数据类型，还拥有可以直接操作计算机硬件的能力。这一点大家在学习到指针的时候将深有体会。...所以学C语言的人，有些成了“大神”，有些仍然是初学者水平。 3．可移植性高 可移植性高是指源代码不需要做改动或只需稍加修改，就能够在其他机器上编译后正确运行。
而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地，又该如何进行成长路线规划。...颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据...，也可以成为大数据工程师。...2.职业发展路径 由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。...有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”
都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下...，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学...Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark...Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？...我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间...Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark...其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。...Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？...我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
本节课我们来讨论学习C++的目的和学完后应该掌握些什么。对了，我们在讲述这些疑问时，你可以先看《C++ Primer Plus 第六版》这本书，先开始熟悉一些基本的东西了，就当做是预习吧。...学的是在计算机上写代码，学的就是动手写代码的能力，而不是记忆语法。那么动手编程就是搞定语法的办法，动手能力也是我们学习的目标。除了语法，我们就是要实现自己的想法。...你说循环他们也知道，你说条件判断，他也知道，可是为什么就是写不出程序。没有东西练习吗？有。那么他们缺什么？缺的的逻辑思维，缺的是思维能力，缺的是解决实际问题的能力，缺的是简单建模。...我们学完C++语言编程，第一要学会基本的语法，然后就是通过大量的练习来掌握语法，而不是通过记忆来掌握。...如果对于程序和逻辑感兴趣，可以再阅读下《程序是什么，逻辑是什么？》
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！ 目录 一、什么是算法？...二、算法的特征 有穷性 确切性 输入项 输出项 可行性 三、为什么大家都在学算法？...四、学习算法的入门之路 五、算法中时间和空间复杂度 时间复杂度 空间复杂度 六、结语 ---- 一、什么是算法？ 数据结构+算法＝程序。...三、为什么大家都在学算法？ 数据结构与算法是我们 IT 从业人员的基础内功，如果算法学的好，那证明你有极强的学习能力和成熟稳定的心智。...我们学习算法，开始不必纠结于如何去实现算法，而是要先领会算法，能够写伪代码，在我们的大脑中进行程序调试。
其中, 他们用 Flink 做了什么？ Alibaba 使用 Flink 的分支版本 Blink 来优化实时搜索排名。...搬砖、搬砖，还在等什么呢？ Flink 的相关基础知识 官网的一段话，最准确的 DenFination !!...它是一个有状态的计算引擎，举一个例子，我们要统计一个用户最近一个小时的访问次数， Flink 会在系统内部会把这个 count 值保存成状态，一直累加或删除。...注：Flink 为什么引入了时间的概念呢？因为在 Flink 内部数据是流，需要有一个来度量流计算处理进度的标识。所以引入了时间这个概念。 接下来，我们来简单了解下 Flink 的分层 API ?...小结 Flink 作为一个优秀的实时计算框架，不可能仅凭一篇文章就能全部讲清楚，所以遵循循序渐进的原则，本文主要介绍一些了Flink在全球的趋势，为什么火，基础语义，架构等基础知识作为入门，更好的理解它的设计初衷
可惜那时候没什么项目经验，所以基本没有了解过，因此也错失了机会。 到了现在，我已经工作了5年了，也做过了大大小小十几个项目。这些项目中有简单的 SSH 项目，也有分布式高并发的复杂项目。...4.学习经典的数据结构。 还记得大学在学习数据结构的时候，我们都是从理论上去记忆。但是当我看完集合源码之后，我忽然发现——JDK集合源码简直就是数据结构的最佳实践呀！...数据结构中最为基础的几个结构为：顺序表、单链表、双向链表、队列、栈、二叉堆、红黑树、哈希表。这些所有的实现都能在 JDK 集合的实现中找到。
02、什么是Python语言?...03、为什么要学习Python编程？ (1)、Python成为升学需要 2018年3月份开始，全国计算机等级考试需要考Python编程。...2018年6月份，浙江高考将Python内容加入信息技术科目；其实不止浙江，山东教育大省也即将把Python编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系。...2018年9月份起，全国超过40所高中将正式开展《人工智能基础》课程,编程语言在升学中的比重逐渐加大，将要成为高考提分的一大利器。...(5)、Python岗位需求大 在所有的编程语言排行榜中，由于人工智能的火热，导致Python方向岗位的招聘人数需求以及薪资均在水涨船高。
2017年7月20日，IEEE发布了2017年编程语言排行榜：Python高居首位。就在今年，Python突然间走进了大众的视线，一瞬间，关于这种我们很少听过的...
whatever，我们可自己衡量选择其一来使用（当然你精力好可以多学几个）。万变不离其宗，只要我们掌握了编码规范、设计思想，我们也可以造很多轮子。记住，想法永远比编码高级。...首先，什么是前端？ 前端主要有两个重点，界面展示和用户交互。界面展示包括UI、UX设计，界面布局，数据展示等。用户交互主要是用户操作、状态效果的变更、前后端数据交互等。...前端是随着web发展而细分出来的行业，web前端开发主要有三个部分： 结构层（Html、Html5） 表现层（CSS、CSS3） 行为层（Javascript、ECMAScript6） 其次，前端能干什么...要善于做笔记，将一些你遇到的问题或者认为写得很赞的代码记录下来，便于以后使用或者分享。 多浏览一些好的UI设计网站、开源社区等，看看别人的页面是怎样设计的，代码是怎样编写的。...（什么，html需要介绍？） 下期见。
优势 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。...以前处理数据会使用pandas，数据会保存在内存中，数据量过大就会崩了，这也是为什么要使用分布式计算的原因。没有做过横向对比，暂时还不知道有多大差别。...最后花了1.3h，本地处理完了四千多万数据，CPU和内存都要炸了，看来以后计算部分还是要搭集群。 ? 学习计划 我在Github上开了一个仓库，记录所学，地址在原文链接中。...刚开始使用的语言还是Python，目标是学Scala，看了些基础语法，和Python挺类似的，以后多写写，维持这个项目，记录各种坑。 ok，BB了这么多，下一篇就要开始真正的代码实战了。 ?...为什么学spark，因为想要升职加薪
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