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ChatGPT 会“杀死”编程吗？

我们通过和ChatGPT聊天来调研操作系统的能力，这让聊天工作也变成了编程工作。如果未来ChatGPT普及每个人都可以和其聊天，每个人也在进行类似编程的工作——全民编程自然就到来了。...在全民编程时代，现在的码农的岗位会消失吗？作者认为CURD类的基础编程岗位可能消失，但是在ChatGPT需要和底层硬件、真实世界打交道的驱动软件将成为高级的编程岗位。...正如自动档、自动驾驶等会让以前高端的司机职位变成普通职业，但是特斯拉的软件工程师在ChatGPT自举前完全不可能被替代！长远看，ChatGPT必然让普通码农更加贬值。...国产编程语言该何去何从？为何要加“国产”的定语？这是作者的一个执念，希望在有生之年可以用上国产编程语言和中文编程语言编程。但是随着ChatGPT的横空出世，留给国产编程语言的时间似乎并不多。...但是实际上科技带给现代普通人更多的焦虑，码农最终也成为了大刘《2018年4月1日》作品中的信息包身工：程序员、网络工程师、数据库管理员这类人构成了IT共和国的主体，这个阶层是十九世纪的产业大军在二十一世纪的再现

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数据分析岗位必须要学习各项编程语言吗？

数据分析师使用的主要工具可以是编程；但是目前来讲其实也已经存在了大量的十分强大以及易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS等，所以数据分析的基本能力使用这些工具也能完成简单的数据分析工作...三、数据分析师的职业之路数据分析师大体工作流程可以简化描述成：数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节。那么，如果我是零基础的小白想成为一名数据分析师应该从哪里开始努力呢？...2、进阶能力：使用Python语言进行更深入、更强大的数据分析 Python可以说是近几年来最火的编程语言之一了。...而且在大数据分析领域来讲，Python这门编程语言的运行效率一定是基础简单的Excel让人望尘莫及的，除此之外对于图表的交互性和工作可复用性来讲也不是一个Excel 所能比拟的。...当你工作到一定地补时，开始有了经验，有了进阶的能力之时，可能你会不满足于现状，会不仅仅只是想使用EXCEL，觉得它已经不能给你的职场发展带来更大的进步之时，从而你会开始转向对Python技能的探索，你会发现新的职业大门会向你敞开

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最新的AI会“杀死”编程吗？

大数据文摘授权转载自数据派THU 现在，AI可以使用任何语言进行编码，而无需额外的培训。 2017年，有研究人员问：人工智能能否在2040年之前编写出大多数代码？...此外，GPT-3无需对各种语言任务进行“训练”，因为其训练数据包罗万象。相反，当你给出琐碎的指令时，网络会被手头上的任务限制住。...GPT-2极大地扩展了内容，包含10倍的参数，并加入了10倍以上的训练数据。尽管如此，该数据集还是相对有限的，它专门使用“至少运用了3个karma的Reddit出站链接”进行训练。...进化还是死亡情况是这样：测试人员正在使用GPT-3来生成能掌握必要繁琐知识的有效代码从按钮到数据表，甚至重新创建Google主页。这些示例都是通过零样本学习完成的。...除了AI的飞速发展外，另外两个主要的技术趋势也使编程工作在未来不稳定的现实变得更为严峻：无代码和AutoML。无代码是指可视化工具，使任何人都可以轻松构建新产品，无论是网站，设计，数据分析还是模型。

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编程是程序设计吗_做软件必须先设计再编程吗

在你学习过程中,你会接触到HTML,CSS,JS等但是HTML比较简单,就一个字tag,不用专门化大量时间去研究....当你用DW制作动态网页的时候,或者当你用FLASH实现高级动感功能的时候,还得要用到PHP,AS等编程再说编程: 建议同时不能学习多种编程语言,除非你是旷世奇才!...应该谈的是网络,那里我主要说网络编程. 网页动态编程是这 PHP ASP编程 JSP COLDFUSION是注重网站开发....世纪上编程语言很多,但是都是互通的,不相同的根本就是每个编程的特性和优点不相同.懂一门主流编程语言是对网络开发是很有好处的....入门难应该只是不懂编程思想,知道了编程思想,一通百通.

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🧠人工智能会取代（人工）编程吗？

dev.to/rohitjethoe/will-ai-take-over-programming-5b5k 人工智能（Artificial Intelligence）我在某个地方看到一篇文章：人工智能会取代编程吗...一些思考如果人工智能最初必须由程序员开发，那么作为程序员的我们为什么要创造替代我们的东西呢？如果人工智能可以像人类一样思考，那么通过编程使自己变得比我们更强大，会不会对人类造成危险？...我们真的想要一个绝大多数工作都是自动化的世界吗？如果人类不能再做任何事情，为什么还要生存下去？ ⚡️ AI会改进它将有效地帮助开发者理解他们的选择。...AI将成为编程的搭档开发人员使用人工智能配合会写出更好的软件。有一天它可能会取代一些东西，比如Wordpress的开发者或者一个作品集app。我不是一个专业的机器学习开发者。

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python适合做数据挖掘吗

那么当今社会，数据挖掘就业前景可观吗？掌握数据挖掘的技术到底能不能让我们顺利的找到一份好工作，今天小编就来和大家说一说。大数据时代我们为什么要重视数据挖掘。...数据挖掘岗位，和算法岗位相比，对数学统计知识要求要低一些，但最好也是数学统计专业，能看懂公式推导流程，理解算法原理，理解参数含义，且有一定的编程能力，熟练使用java或python，能通过调用第三方机器学习库写出符合工业要求的代码...数据分析岗位，会基本的统计即可，有一定的sql功底，即对数学和编程要求较低，但是对业务也求较高，需要了解行业，了解业务，能提出好的idea。三种岗位需要相互配合、相互补充，各有各的重点。...你能想象用一下午时间实现从0开始一个简单的搜索引擎吗？C++显然是不行的。你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。...当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了到此这篇关于python适合做数据挖掘吗的文章就介绍到这了,更多相关python数据挖掘怎么样内容请搜索ZaLou.Cn

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Redis Cluster 会丢数据吗？

wait 命令可以增强这种场景的数据安全性。 wait 会阻塞当前 client 直到之前的写操作被指定数量的 slave 同步成功。 wait 可以提高数据的安全性，但并不保证强一致性。...小结 Redis Cluster 不保证强一致性，存在丢失数据的场景：异步复制在 master 写成功，但 slave 同步完成之前，master 宕机了，slave 变为 master，数据丢失。...wait 命令可以改为同步复制，但也无法完全保证数据不丢，而且影响性能。...网络分区分区后一个 master 继续接收写请求，分区恢复后这个 master 可能会变为 slave，那么之前写入的数据就丢了。...可以设置节点过期时间，减少 master 在分区期间接收的写入数量，降低数据丢失的损失。

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事件驱动引擎会取代多线程编程吗

与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。...当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。...4.多线程编程难以调适，原因在于线程之间共享数据和时间片。很少的多线程编程调试工具。...3.大多数的GUI框架，都是使用事件驱动编程了架构的。每一个事件会绑定一个Handler，这些事件通常是点击按钮，选择菜单，等等。Handler来实现具体的行为逻辑。...事件驱动编程的劣势 1.如果Handler占用时间较长，那会阻塞应用程序的响应。 2.无法通过时间来维护本地状态，因为Handler必须返回。

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你真的懂什么叫数据挖掘吗？

我认为学习数据挖掘是很有用的，正如它以从数据中进行发现的过程的形式展现出来的那样。在这篇文章中，你会从相关的教材和论文中探索一些关于“数据挖掘”的官方定义。...就像数据挖掘是一个过程那样，数据挖掘的定义会包括好几个关于这个过程的解释。比较权威的教材在这部分当中，我们会从两本涉及数据挖掘领域的权威教材中寻找关于“数据挖掘”的定义。...如果能找到一个很好的模型，它更有可能会推广到对未来的数据进行准确的预测……机器学习则会基于数据挖掘提供相应的方法。这用于从一个包含未经处理的数据集中提取相关的信息….”...在这本书的第一章中，作者是这样写的： “数据挖掘是一个被定义为从数据中发现相关的模型的过程。这个过程必须是自动的(通常是这种情况)或者是半自动的。...而这些被发现的模型必须在它可以给我们带来一些好处，尤其是经济利益的时候才有意义，因为数据总是大量的存在。”

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选大数据行业会失望吗？

而此时的大数据就如雨后春笋，开始拔地而起。那么什么是大数据呢？...大数据（big data），麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征...当今世界，大数据可以说是无处不在，甚至可以说是涉及各行各业，与我们日常生活也是息息相关。大数据行业的未来的发展空间很大，大数据工程师的职业之路当然也就同样充满希望。...无论是创业型公司还是大企业，大数据已经成为不可或缺的一部分。最后，把大数据的一些优势进行了一个简单的梳理。...并且从国家层面来讲，国家对于大数据的人才储备需求也是急剧扩大。可见，很长一段时间，大数据会“异常吃香”。

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区块链会替代大数据吗？

与此同时，大数据的发展却越来越受到数据孤岛、数据质量、数据安全等问题的制约。区块链技术会替代大数据技术吗？二者将此消彼长吗？本文将讨论这一问题，对区块链和大数据的关系一探究竟。...三是数据未经所有者同意而被采集并使用，会造成用户安全、企业安全乃至国家安全的问题。...二是数据质量改善。区块链技术通过制定数据标准和共识验证来保证链上数据的真实性、准确性，通过数据追溯机制改善数据的可信度，使得数据获得强信任背书。三是数据安全保障。...因此，大数据和区块链的主要差异在于，区块链更多是作为一种底层技术而产生的技术生态变革，主张“代码即法律”；大数据则让数据说话，通过对数据的深度挖掘来发现问题进而制定规则，主张“数据就是发言权”。...大数据规模会随着区块链技术的迅速发展而越来越壮观，不同业务场景的区块链数据融合连接，进一步扩大数据的丰富性。

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你会描述你的数据吗？

1 如何描述数据 "机器都能够从数据中学习和趋优了，我们也要如此，坚持学习和进步。" 面对一个数据集，你会描述它吗？描述数据集，目的是为了理解数据。...你对数据理解的越充分和全面，你就越能够更好地处理数据和应用数据。描述你自己的数据集，可以从这些方面入手。...一概况分析 1 数据集大小，包括观察大小和维度大小 2 变量的类型观察，因为不同的变量类型会使用不同观察手段和工具 3 元数据分析，也就是对于数据解释的数据，比方说，每个变量表示什么意思，有什么业务含义...（一切数据业务化，一切业务数据化）。...二数据观察 1 从大量数据中可以先选择一部分数据来观察，以对数据有个直观认识三数据摘要分析 1 采用描述性统计分析的方法，变量类型的统计特征进行计算和了解四变量重要性分析 1 选择一种算法

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大数据技术扫盲，你必须会的这些点

虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。...1、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具...4、Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。...13、Python与数据分析 Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python...15、Scala Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识

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【译】你真的知道数据挖掘的秘密吗？

我认为学习数据挖掘是很有用的，正如它以从数据中进行发现的过程的形式展现出来的那样。在这篇文章中，你会从相关的教材和论文中探索一些关于“数据挖掘”的官方定义。...就像数据挖掘是一个过程那样，数据挖掘的定义会包括好几个关于这个过程的解释。 ? 比较权威的教材在这部分当中，我们会从两本涉及数据挖掘领域的权威教材中寻找关于“数据挖掘”的定义。...如果能找到一个很好的模型，它更有可能会推广到对未来的数据进行准确的预测……机器学习则会基于数据挖掘提供相应的方法。这用于从一个包含未经处理的数据集中提取相关的信息….”...在这本书的第一章中，作者是这样写的： “数据挖掘是一个被定义为从数据中发现相关的模型的过程。这个过程必须是自动的（通常是这种情况）或者是半自动的。...而这些被发现的模型必须在它可以给我们带来一些好处，尤其是经济利益的时候才有意义，因为数据总是大量的存在。”

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管理者必须知道的：你真的会奖励你的团队吗？

现状看过一些调查数据，报告中提到，被调研的管理者中有七成的管理者没有赞赏员工的习惯，两成管理者有赞赏员工的意识，但不知道该怎么去做，只有一成管理者愿意对员工进行赞赏，并且知道怎么进行赞赏。...这个数据让我有点吃惊。在看到这个调查报告之前，我一度以为“赞赏员工”已经是管理者的一个共识。目前的确很多公司没有赞赏员工的习惯，可能工作也做得不错，不过也仅仅是不错罢了。...若是如此做了，这可能会导致激励之后难以达到预期效果，甚至好心做坏事。案例1 对表现突出的员工进行岗位调整！...你如果有了想把事情做得更好的心态，你自然会从工作中发现很多需要改进的地方，也会意识到自己手段的欠缺，这种心态会鞭策你不断进步。所以保持不断改进的心态去看待自己的工作是最重要的。...并不是说公开表扬就一定要对事不对人，实际上，如果一个人的贡献和业绩非常突出，公开表扬也是必须的，旨在树立一个典型，倡导一种精神，宣扬一种价值。

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大数据会抢了咨询公司饭碗吗？

导读随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的...随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的，及时的...对于这些局限于市场调研和客户分析的咨询公司而言，首要的进行咨询服务工作的条件是获取数据，包括企业数据和行业数据。...但是，咨询公司未必能够拥有和大数据时代的企业相匹敌的数据资源，不论是广度还是深度，咨询公司的数据，即便是有了，可能也只是过时的，传统的数据，而且是静态的。...在下一个传统产业的变革周期，数据资源将成为企业重要的，甚至是核心的资产组成。数据，不再是简单的报表数据，而是以搜索、定位、地图、APP、管理系统等多种渠道建立的海量的，全样本的，动态的大数据。

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工作中，你真的会表达数据吗？

来源 | 《用数据讲故事》我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实在幻灯片中，数据的作用一直很受重视。在工作场合，饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图充斥在幻灯片中。...要有数据，要理解数据，要可视化呈现数据，而且要干净地呈现，还要围绕你的呈现讲述一个好故事。这就是 Cole 在这本书中做的全部努力。我们不仅仅要知道数据，更重要的是要利用数据做出决策。...数据之所以能影响我们的判断，首先是因为它揭示了某种我们没有注意到的规律。有意思的是，看惯了饼图、条形图、折线图的人们，开始对很多数据图表产生免疫力。...并不一定是你的图表数据有问题，而是图表的呈现方式过于单一。和我到处宣传做 PPT 的原则一样，做数据图表也要琢磨一个道理：少就是多。呈现在 PPT 上的信息越少，被听众记住的信息反而越多。...她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。她的作品《用数据讲故事》通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。

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软件吃软件，编程工作会越来越多吗？

那些必须由程序员解决的问题，只是转移到了新的地方。" 就像上面引文所说，现实情况是需要编程解决的问题不是越来越少，而是越来越多，导致了程序员的增加。原文提出的两个论据，都站不住脚。...首先，云服务确实使得企业免去了服务器管理，但是你仍然需要有了解 docker、kubernetes、数据库分片和索引、故障转移、备份、消息队列等等技术的人员。...而且，新场景的增加速度，必须超过软件自动化的进化速度，否则旧的解决方案也许会自己升级成新场景的解决方案。（2）软件开发的难度，必须超过机器学习的进化速度。程序员的数量，还跟软件开发的难度有关。...未来的编程肯定会变得越来越容易，但是，越来越容易的编程，也意味着机器可以轻而易举地代替人，来完成这些工作。...所以，软件开发的难度必须超过机器学习的水平，否则需求的增加只会导致更多的机器自动编程，而不会导致更多的程序员雇佣。（完）

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大数据会抢分析师饭碗吗？

可是能达到这种水平的分析师不就是三国时代的诸葛亮吗？但“诸葛亮”也有自己的痛苦，每个月月底当数据已经全部具备的时候，分析师往往还需要几天的时间才可以给出对业务的观点。...其实，单靠社交网站的数据是不足的，如果能结合交易和新闻等历史数据及实时数据进行去伪存真的分析，可以立马做出一份几乎可以跟一个资深分析师媲美的分析报告。 HedgeChatter就是这样的一家公司。...机器的强项不仅在于其对数据和信息的无限记忆能力和高速处理能力，而且不用休息；互联网的厉害之处在于创造了海量数据和信息，并可以在瞬间把它们关联起来；大数据的厉害之处在于能把所有的东西进行量化，方便人类识别盲点...OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的. ______________________________________________...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、

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使用ORM框架，必须迁就数据库的设计吗？

这意味着，我还必须使用面向数据库架构的语法来操纵业务逻辑。（5）支持很多数据库固然很好，但是lz如何处理数据库方言问题？对于大部分低端用户来说，能很好很简便地处理好MSSQL就很不错了。...public string Description { get; set; } public string Answer { get; set; } } 这种情况下，使用目前版本的Entity框架，我必须迁就数据库的设计...可能我有10个WebRole，并发访问数据库，数据一致性怎么保证？ - 非常复杂的数据库关系和架构，比如多个外键，级联查询，唯一性约束，参照完整性约束。...这意味着，我还必须使用面向数据库架构的语法来操纵业务逻辑。...我们有一个系统，有一部分基础数据需要从我们的SQLSERVER库远程同步到客户的系统中，而客户的系统采用的数据库目前有SQLSERVER，PostgreSQL，这样的数据同步算不算类似你说的数据迁移呢

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