首先是必要需 生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。...其次是好用 Linux 为生产而生，所以在上面做数据分析肯定是很好的。Linux 有很多现成的小工具可以直接使用，比如 grep, sed, awk，非常方便。...人才方面，生信专业从考研开始，就要考 Linux 基础知识。 软件方面，很多生信软件优先开发 Linux 版本，甚至只有 Linux 版本。...集群弄好了，加个账户、添块硬盘、排下错误，于是你久病成良医，硬把自己折腾成了一个运维人员，要转行也是分分钟的事。 （以上故事纯属虚构，如有雷同，实属巧合。） 说完了实验室的情况，再聊一聊企业。...写在最后 Linux 对于生信来说，运维不是刚需，但使用是刚需。生物信息学如何快速入门 Linux，请移步到下面这篇文章。
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。...方便进行单元测试吗？ 这个框架的文档支持怎么样？社区够活跃吗？...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！
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.
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？
本篇修改自我在知乎上回答的问题，为什么要学习 Linux？ 我最开始用Linux是被逼的。当时用的是一台旧的笔记本电脑，做一些文字处理的工作。跑Windows动不动就死机，无奈之下安装了Ubuntu。...(为什么Linux不需要磁盘碎片整理) 再次，Linux的源码和架构都是开放的，你可以从中学到很多操作系统原理。...而Linux，即使是命令行的使用，也需要一定时间熟悉。在CV上写上熟悉Linux的命令行使用，熟悉Linux配置，要比写熟悉Windows使用，加分不少。...其次，服务器和云服务平台选用Linux的比较多。这意味着，在超越PC的战场上，Linux是一个必修技能。如果是从事IT开发的人，Linux基本上是绕不过去的一个槛。现在Linux在移动端发展的也不错。...而安卓用的也是Linux内核。 最后，Linux设备投入小，而Linux知识更新换代较慢，学习的性价比很高。学完后还可以通吃Unix和Mac。 Linux的致命弱点 最后，说一下Linux的致命弱点。
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
读者提问：自学软件测试要学哪些？...阿常回答：这个问题我从三点回答 1、测试人要掌握的硬技能 2、测试人要掌握的软技能 3、推荐给大家的学习渠道 一、测试人要掌握的硬技能 1、软件测试基础理论 2、数据库 SQL 编写 3、Linux...14、网络基础知识的掌握 二、测试人要掌握的软技能 1、交流沟通能力 2、深度思维能力 3、写作表达能力 4、时间管理能力 5、持续学习能力 三、推荐给大家的学习渠道 一）阅读相关测试书籍 1、《Google...软件测试之道》 2、《测试架构师修炼之道》 3、《大话软件测试》 二）加入优质的测试圈子 1、知识星球「软件测试圈」 2、知识星球「21天打卡」 三）订阅优质测试公众号 1、「简尚」 2、「CKL的思考空间...现在你已经知道该学哪些内容，也知道可以从哪些渠道获取知识，剩下的就要看你的关键词检索能力了。 看完今天的分享对你是不是有所启发呢，有任何想法都欢迎大家后台私信阿常，一起探讨交流。
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。...无论是Windows操作系统的API，还是Linux操作系统的API，或者是想给Ruby、Python编写扩展模块，C语言形式的函数定义都几乎是唯一的选择。...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。 ?...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。...另外，无论是Windows、Linux还是苹果的Mac OS系统，抛开现象看本质，它们都与C语言有着不可分割的联系。
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
集合可以说是学习 Java 中最重要的一块知识点了，无论做任何业务系统，集合总是最为基础的那块 API。我第一次接触集合，是在我大三的时候，那时候去面试，面试官...
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...
Python语言是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，目前是全球最流行的编程语言之一，被广泛应用于自动化测试，后端开发、爬虫、大数据处理、数据分析，云计算、人工智能等领域。...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。...(4)、Python应用广泛 Python应用范围覆盖Web编程、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能、系统运维、 图形处理、数据库编程、网络编程、数据分析与处理、自动化测试，后端服务开发等。...友情提示：“无量测试之道”原创著作，欢迎关注交流，禁止第三方转载。
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？...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。...刷题网站： 打比赛：Vjudge、POJ、HDU、Code Forces、洛谷 找工作：LeetCode 在线测试系统...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。
Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法 Spark也支持伪分布式（pseudo-distributed）本地模式，不过通常只用于开发或测试时以本机文件系统取代分布式存储系统...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
在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，...为什么要学习深度学习 首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方？...一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。...我们今天谈到的神经网络，除了在部分名词上借鉴了生物学神经网络之外，跟生物学神经网络已经没有任何关系，它已经完全是数学和计算机领域的概念，这也是人工智能发展成熟的标志。...第一，Linux在显卡驱动的兼容性方面有很多问题。大多数Linux 分发版本提供的 Nvidia显卡驱动是一个叫做Nouveau的开源版本的驱动。
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。
鉴于一两句也无法表述清楚我个人对自动化测试的理解，索性写篇文章，聊聊我对于自动化测试的理解，以及为什么要开展分层的思考。...软件产品的研发本身就是一个技术工程，从项目管理的角度出发要考虑按时交付，因此测试阶段，为了尽可能覆盖需求设计的场景，就必须考虑测试过程效率。...自动化测试目前大部分的执行场景依然是针对许多不同的最小最具体的业务场景，如果要验证复杂的业务场景(比如电商业务的下单场景，背后的业务逻辑涉及到库存扣减，三单匹配，购物车数据更新以及缓存数据的更新同步)，...自动化测试用例的设计方法 当然，单纯的测试分层并没有彻底解决问题，还需要在设计测试用例时，考虑到最小场景。即：测试用例只需要关注自己最直接的预期结果，它的下游依赖或者调用，用对应的测试用例去覆盖即可。...设计组合测试用例集合的注意事项，主要有如下几点： 业务团队按照一定的原则划分，而不是混乱； 每个团队之间要明确好业务边界和职责边界； 调用依赖和边界遵循统一的调用方式(如Restful)； 测试数据的存储校验建议统一维护而非各自独立
Q:为什么你做了那么多自动测试，却很少能发现缺陷？ A:为什么自动化测试要发现缺陷？ 在讨论问题时，首先要对问题是否存在达成一致，而不是直接跳到解决方案。...对于测试团队来说，在季度版本以上规格的发布就要求进行全回归，并且年度版本至少要两个轮次。整个用例集大概有10K,以每人每天执行50条用例计，每轮次的全回归要至少200人天。...再一次，测试同学陷入了工作缺乏价值感的沮丧当中。 要赢 当然也有同学说，这些都是老黄历了，现在都是微服务+接口自动化测试了。 没错，那回过来说，为什么自动化测试还是不能发现缺陷呢？...在那场讨论中，也有测试大佬认为双方处在不同的宇宙，价值观不同，这根本不应该是个问题。 笔者想问的是，为什么自动化测试就是要发现缺陷呢？为什么测试就是要发现缺陷呢？ 因为要赢。...也有测试同学支出，通过自动化测试的快速回归快速反馈，可以有效支持测试人员进行新功能测测试，也有助于发现缺陷。因此，自动化测试也是为发现缺陷服务的，不用太拘泥于自动化测试是否直接发现了缺陷。
又或者光纤可能通过测试认证，但在业务上线时出现问题，导致延迟或过早失效。在这种情况下，会增加我们的运营和维护成本。 因此，对光纤进行深度地测试是必须的，而且应该是双纤双向测试。...通常，无论从哪个方向测量，链路都将具有相同的 IL，然而，ORL 可能根据测试方向的不同会有所不一样。 但，其实双向 IL 和 ORL 实际上是最低限度的测试，只能提供整个链路的基本信息。...最常见的方法是从链路的一端进行测试，即单向测试。...答案是具有双向结果分析（平均）的双向 OTDR 测试。 想一想，当通过过度损耗或看起来像是增益的情况发现熔接失败时，你有什么选择？ 即使重新拼接，重新测试，仍然会得到完全相同的结果。...避免这些问题和成本的方法不仅是执行更高级别/更详细的测试（即全双向 IL、ORL 和 OTDR 测试），而且还要注意这些测试是如何实施的，工作流程是否有效（单测试端口与双测试端口）。
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