前言 “怎么学习”这个问题，从上幼儿园开始就在接触，到现在工作，也是一直在学习，子也曾经曰：学而时习之。 我对学习的看法就两个，第一个是态度，第二个是方法。换言之，就是世界观和方法论。...世界观这个东西很大，很虚，一言以蔽之，就是不论做哪一行，尤其是程序员，要保持住终身学习的态度。其次方法论，用对方法确实事半功倍。...设计稳健高可用的系统，尝试从三个方面考虑问题： 存储：数据会丟失吗，数据一致性怎么解决。 计算：计算怎么扩容，应用允许任意增加节点吗。 传输：网络中断或拥塞怎么办。...问怎么提升工作（学习）效率：把手机关机就好了！当前手机把你的时间切割的支离破碎，能控制住不刷一些无意义的信息，是一个自控力的表现。...纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。比如我学习Python的时候就是自己开发租房信息的爬虫程序，这样从纸面到落地，才有实际的学习的意义，不然怎么量化出你学会了还是不会呢？
接下来我们会以一个Sprint为周期，详细介绍一下Sprint中的五大会议。...四、评审会议当Sprint即将结束时，我们要交付的产品增量就需要接受检验啦。...实际上，Scrum主要依靠这五大会议来进行信息同步与交互，对齐目标，这五大会议可以说是必不可少的。那么我们如何才能激发起团队成员的参会积极性，保证会议高效有序地开展呢？
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。...针对大表的优化，主要是通过数据库分库分表来解决，目前比较普遍的方案有三个：分区，分库分表，NoSql/NewSql。...存放表数据的，一个是myi存表索引的。...作了分区设计之后，保存2000万用户数据时银行卡表的数据保存文件就分成了10个小文件，证件表的数据保存文件分成了12个小文件，解决了这两个查询的问题，还剩下一个问题：业务编号怎么办？...对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。
做机器学习工程师，通常都要读过博。 即便没有写成岗位的必要条件，也慢慢变成了自然规律。 那自学成才的人类，要写怎样的项目经历，才能让面试官相信，自己也是有同等能力的呢？...所以，需要让这些大模型，加载在服务器的RAM上。 还要接受新输入的数据。这些数据，要和测试数据的格式保持一致，还要scale，该怎么scale呢？ 推理要用GPU么？...时序数据怎么办呢？你需要一个连续更新的模型，还要一直跟踪调参。 除此之外，你需要一个实时的、可维护的数据管道 (data pipeline) 。搞这个，比处理一个清晰干净的数据集要难多了。...如果不想在简历筛选环节见光死，网友 (rudiXOR) 在一家“正在招聘ML工程师的中型企业”，总结了十大雷区，供大家参考： 第一，拿着一大堆MOOC证书。...比如，谷歌大脑的研究员David Ha，在投入机器学习的怀抱之前，已经做到高盛的董事总经理 (MD) 了。 ? 那么，各位也要加油啊。
2023 年要学习的 10 大 DevOps 技能 DevOps 是两个不同领域的混合体，即开发和运维。这提高了更快地发布软件应用程序的能力，与传统软件开发方法相比，具有快节奏的改进和演变。...让我们看看您可以在 2021 年学习的最需要的 DevOps 技能： 1.Linux知识 大多数组织已经在使用基于 Linux 的操作系统作为他们的主要开发环境。...云还有助于简化自动化，并且在任何情况下如果丢失或损坏，始终可以检索所有数据和代码。...非技术技能 DevOps工程师不仅要精通技术知识，还要有极好的协作和沟通能力。需要良好的听力技巧，因为您需要清楚地理解和理解客户的需求。...如果您正在寻找 2021 年的 DevOps 工程师职位，那么这些是您需要学习的十大最基本技能。这些技能不仅可以帮助您掌握 DevOps，还将使您成为 DevOps 角色的理想候选人。
Objectives 是目标，回答的是”我和我的团队要干什么“ Key Result 是一系列可衡量的关键结果， 回答的是”我是如何完成团队目标？...长短期并重，OKR 能明确这项工作的价值，如果是长期工作，要合理拆解 OKR 目标 KR 的制定原则 相关性， O 是希望实现的目标，KR 是对目标是否实现的判断，问自己 KR 是否对 O 有直接的支撑作用...可衡量，KR 是具体的结果和状态，不要模凌两可， 要明确产出而不是动作，用客观可观察的描述。
上一章，我们一起学习了打日志的点点滴滴，很多同学跟我反馈，自己好像从来没打对过日志，也有同学跟我吐槽，MD，最讨厌那些吞异常的SX。 ? 今天，我们就来看看这个有意思的问题: 异常到底该怎么抛？...对于500错误，它是服务器内部的错误，比如你的代码空指针了，数据库用户名这个字段长度不够，A调B，B却不通，等等，这种异常你怎么给用户提示呢？没法提示，不能直接把异常堆栈给用户吧（有没有中招?）...其实，对于业务开发者，真正能使用到的就应该是只有对于客户端错误的检查自己手动抛出异常，其他的异常一律不需要关心，比如空指针异常，远程调用异常，数据库异常，你要相信，这些异常都会在框架层处理的很好。...正常来说，很多大公司都会监控http返回码，如果是500是要告警的，发邮件发短信，半夜把程序员（你）叫起来去改问题的，有可能还会通报批评，很严重的！...好了，今天就先到这里，你们公司是怎么定义异常，怎么规范抛异常的呢？欢迎留言讨论。
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。...当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...2、仅在特定的场景下满足用户需求，用户就会在特定场景下登录（比如大促销、新品上市、……） 3、如果没有明确场景，只是靠蹭流量、派奖励来维持，那最后的结果就是人走茶凉。...想再做得复杂一点，可以学习RFM模型，构建用户活跃模型RFA（如下图）。 这样可以区分出重度/轻度/流失的用户。 难点在于找出用户感兴趣的东西，给用户登录一个直接理由。...比如电商类APP，用户感兴趣的，可能是： 1、有大促，图便宜（意味着日常登录就是很少） 2、有爆款产品，来抢货（意味着浏览/收藏/加购/消费的是特定商品） 3、某品牌/店铺很忠诚（意味着浏览/收藏/加购
这也就是为什么说原有的存储服务无法胜任新数据环境下的要求。 今天要谈的StateSynchronizer， 很好地解决了未来流数据环境下存储工作的难题。 一起跟随"逻辑狂人"来了解下吧！...在分布式存储和数据高可用（High Availability）相关的语境下，一致性通常指数据副本（Replica）的一致性：如何保证分布在不同机器上的数据副本内容不存在冲突，以及如何让客户端看起来就像在以原子的方式操作唯一的数据副本...数据副本的一致性是分布式系统的难点，但却并不是一致性问题的全部。...应用层的数据一致性语义与数据副本的一致性语义完全不同，即使是一个满足线性化的分布式系统，也需要考虑应用层的数据一致性问题。...另一方面，反转数据存储的同时还不可避免地反转了数据相关的操作，使得原本大量的服务端状态计算可以直接在客户端本地完成。
更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！...今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...2、仅在特定的场景下满足用户需求，用户就会在特定场景下登录（比如大促销、新品上市、……） 3、如果没有明确场景，只是靠蹭流量、派奖励来维持，那最后的结果就是人走茶凉。...想再做得复杂一点，可以学习RFM模型，构建用户活跃模型RFA（如下图）。 这样可以区分出重度/轻度/流失的用户。 难点在于找出用户感兴趣的东西，给用户登录一个直接理由。...这里肯定有同学会问：那标签库要怎么建设，才能支持这些长期工作？
云桌面学习室服务器内存是云桌面必不可少的一个配置，它将会直接影响云桌面的速度，它的内存越大，它使用起来也会更加的方便。...在购买云桌面学习室服务器是一定要看好它的内存，如果你选择的云桌面内存太小，那么操作起来也会很不顺畅。且随着你使用的时间越来越长，它就是越卡。 云桌面学习室服务器内存怎么选择？...如果实在是不知道怎么选择，可以寻求客服的帮助，他们常年呆在店里工作，了解的一定比你知道的多，你只要告诉他们你最需要的，那么他们会推荐一款最适合你自己的。...为什么要选择一个内存大的？ 云桌面学习室服务器内存就相当于我们手机的内存一样，当然是内存越大，下载的东西也就越多。如果内存太小，不仅自己玩的不开心，还会造成手机的卡顿和闪退。...大数据时代，以后云桌面肯定会在很多方面发挥作用。而云桌面学习室服务器内存无疑是其中最重要的一个点，所以好好选择也是很重要的。
作者：整理自网络 可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。...只有漂亮的颜色，没有能够很好表达数据的构图，就像一个华丽的刀鞘，拔出来却是一把菜刀的感觉。 好的构图，除了要选择适合表达某类数据的图形之外，构图的丰富度，创意能够带给人很大的冲击力。...大图套小图，用各种饼图充斥整个画面，给人充足的信息量，并且颜色有深浅变化。 ? 在同一副图里运用多类型的图，表达多角度的数据，如这幅图就用了条形图、散点图、折线图和饼图。 ?...数据与现实结合，妙趣横生。 ? 数据与现实结合2（话说这种应该超出了PPT能做的范围，需要用到AI或者PS） ?...大数据时代非常需要进行数据处理和可视化，可视化能让数据说话，与时俱进地掌握这些技能的人一定能获得好工作。
网站页面标题设置非常重要，影响到网站的点击和关键词的排名，很多新手站长，喜欢在标题上堆砌关键词，今时不同往日了，这种做法严重违背了搜索引擎算法，如果不按照搜索引擎算法规定，页面关键词很难获得排名，那么网站页面标题该怎么设置呢...9f0e8a42d5b.jpg 1、标题包含页面核心关键词 网站每个页面都有不同的中心关键词，在撰写标题，要注意核心关键词的出现，要控制好字数，一般不要超过30个字，核心关键词不要超过3个，太多了不利于搜索引擎识别核心内容...3、重视网站标题展现的格式 标题要简短，要包含页面核心内容，表达网页的主旨，能给搜索用户有效的引导，吸引目标用户点击，针对首页的标题格式，一般是品牌词+定位语，定位语中包含核心关键词，列表页是列表/...4、网站描述控制好字数，包含对应关键词 在搜索结果页看到，除了标题，还有就是页面的描述，一个好的描述能够提升用户点击，增加关键词的密度，在写描述的时候，不仅要包含页面对应关键词，还要每个页面描述都是针对当前页写的
学习这些知识的时候，一定不要死记硬背，注重理解。我近来面试了一部分学历学校非常好的同学，然而，在问到这块的知识时却大失所望。...例如，有的同学只是单纯把三次握手背下来了，我稍微变通一下他就不知道怎么回答了： 1. 如果连接一个目标主机不存在的 IP 地址握手过程是怎样的？...9. select 函数的第一个参数怎么设置？select 函数的超时参数如果设置为 NULL 是什么行为？ 接着要重点学习下常用的网络模型： 1....如果此时又来了一个字节的新数据，是否会触发读事件？ 2. epoll 边缘模式建议尽量一次把数据读完，怎样判断当前数据已经读完？ 3. epoll 边缘模式下，对于写事件应该如何处理？...以 HTTP 协议为例，HTTP 协议包的格式是什么样的，包头和包体如何分界的，GET 与 POST 请求的数据分别放在 HTTP 包的什么位置，如果放在包体中，如何知道包体的数据有多长。
导读：每当有人谈起大数据应用案例，Netflix依据数据分析创作的爆红神剧《纸牌屋》一定是不得不提的经典。...想跟好莱坞一起玩儿，Netflix就必须学习放弃部分对数据模型的热爱，并迎合一些好莱坞的形式法则，即使他们可能与“算法”不一致。...技术团队更偏向于“数据驱动和分析”，而好莱坞方面更偏向于“以关系为导向”。 Netflix的内部高管阵营也正在迅速被撕裂成为两个阵营：亲数据派，还有亲好莱坞派。最近，这两派的斗争最近愈加白热化。...因此，尽管Jane Fonda是该剧的主演，对数据深信不疑的Netflix产品团队依然制作了一张“符合数据结果”的最新剧集的宣传海报——海报仅包括剧中的配角Lily Tomlin。 ?...01 斗争由来已久 两方的争论事实上由来已久，从近期的斗争结果来看，Netflix的数据文化正被逐步蚕食。 去年，来自科技和产品团队的高管们激烈讨论是否要续拍《美女摔跤联盟》。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？...02 大数据需要的语言 Java java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的...一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase...,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。...上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上（两份存在同一机架，一份存在其他机架）保证数据不丢失。
在一切准备就绪后，就应该面试了，面试中最让新人们头疼的事就是该怎么开口“要”薪资。 这里的要字，我为什么会打一个引号呢？...因为我们在谈薪资时本质并不是真的要，如果你是觉得在要薪资，那你的出发点就错了。 一、工作的概念 这里我们需要聊聊什么是工作？...那么该怎么判定该给你支付多少呢？...2、你会怎么分配，分解工作到这些人头上？...“GO虽然我不太熟悉，但是语言基本都一通百通，我应该能在半个月内把这门语言研究到能做项目的状态” B 给人一种不太自信的感觉，面对新技术都不那么自信，都说可以下去学习。
在设置您的邮件客户端时，请确保启用了SSL/TLS加密以保护您的邮件数据的安全传输。4....在填写Hotmail的IMAP地址时，需要确保准确填写服务器地址、端口号和安全设置，以便正确连接到Hotmail的IMAP服务器并同步您的邮件数据。
你的组织是否实施了测试数据管理？如果你的组织处理关键或敏感的业务数据，测试数据管理肯定会让组织受益。与测试数据相关的问题占所有软件缺陷的 15%，这一事实强调了测试数据的重要性。...本文将准确讨论测试数据经理职责、测试数据经理需要什么技能、以及雇佣测试数据经理的好处。 什么是测试数据管理？...让我们首先深入了解测试数据管理 (TDM)的定义，管理满足自动化测试要求所需的数据的过程称为测试数据管理。测试数据经理可以使用测试数据管理解决方案来根据测试的需要创建测试数据。...测试数据管理解决方案必须确保它只提供高质量的数据。质量差的数据比完全没有数据更糟，低质量的数据可能会产生不可信的错误结果。保真度是测试数据的另一个重要要求：测试数据必须尽可能接近真实生产数据。...最后，应用数据屏蔽技术的能力对于测试数据经理的职位来说是一项不容商榷的技能。屏蔽数据对于通过避免有害的数据泄露来保护您公司的声誉和用户数据是必要的。 测试数据管理的好处 1.
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。这些直觉又无法量化。...1.大数据只是指导作用，但不能是只依靠大数据 我认为大数据是很有效的，但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。...在你全面使用大数据之前考虑这些要素，不要盲从大数据。...兜售原始数据、分析工具和仪表盘工具——旨在将机器学习与人工智能相结合——的公司比比皆是。重点之一是获得优质、可靠的数据;这样，后续的决策就会水到渠成。...但只有等数据量起来之后，我们才能看到实际的效果，以及这些设计的优缺点。要判断这些猜测是否准确，数据是最有发言权的。在数据的引导下，我们将就内容的取舍作出合适的决策。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
