我四年前选的不是专业，而是阶级。 我想说，对的，你的收入不取决于你的能力，而取决于社会对你的需求，而现在就是互联网最好的年代。 并且我大胆的预测，编程能力也会和英语一样，以后是学生的基本技能。...后来整体迁移mysql了，而且阿里的团队对mysql社区的贡献非常大，基于社区经验，之后那个项目就很平稳了。 我一直认为当初sun有眼光一点，肯定是他收购oracle而不是被oracle收购了。...而基于没有表结构的json，这些，都不是事。 果不其然，没过多久，主流关系型数据库都开始支持json存储了。...（所以说关系型数据库的范式理论，现在看来就是天大的一个笑话） 9 最好的ide不是vs，是jetbrains全家桶。（不开玩笑） 工作篇 先说找工作。...（Write programs to work together.） 3，多去设计接口，而不是去实现它（面向对象编程就是一个天大的忽悠，正确的应该是面向接口编程。）
幸得大家信任，一些朋友愿意把内心最担忧的顾虑分享给我，让我能够知道大家在各个阶段的所感所想。 我们在遇到一些变故与挫折时，想到最多的就是：是不是适合在前端这条路上一直走下去？...我们真正的问题是，当我们心态调整好之后，什么样的实践方式，能够支撑我们这样的心态，持续保持下去？ 这才是问题的根本所在。 所以后来我写文章，最主要想要传递的东西，就不再是知识点，而是学习方法。...当然不是。css 要成为资深的专业比较难，但是应付一些日常需求很简单。不然为什么所有人都会觉得前端更好入门呢？ 许多转行到前端的同学，对于算法，对于设计模式，会有一种神奇的疏离感。...一个值得高兴的事情是，亲和度，并非天生具备的，而是后天培养出来的。 4 那么，如何培养技术学习的亲和度？...每当我们在群里聊到 canvas 时，许多朋友第一反应就是觉得 canvas 高大上，不是自己能够轻易掌握的知识点。
我猜很多初学者会被这样的建议吓倒，如果你有同感，我有一个好消息给你：为了开始构建机器学习模型（不是机器学习理论研究），你需要的数学知识比你想象的少（至少比你被告知的要少）。...数学不是机器学习的主要前提 如果你是初学者，而你的目标是在行业或企业中处理问题，那么数学不是机器学习的主要先决条件。听上去有点不可思议，那么让我解释一下。...举一个我朋友的例子：她用过的最好的预测模型，但数学并不是她的强项。 她有博士学位，但她的博士专业是社会心理学。她没有接受任何严谨而专业的数学训练。...但是在这篇文章中，我讨论的范围不是使用尖端工具的高级数据科学家，也不是学术领域。 我谈论的是才入门的数据科学家，这些人刚入行并试图寻找一条通向优秀数据科学家的道路。...因此，如果你的目标是在企业获得一份工作而不是学术研究，你的第一个里程碑就是掌握数据分析： 它不是掌握如何计算； 它无法通过数学问题证明或研究； 数据分析就是教你如何收集、探索并准备数据； 你需要掌握数据可视化和数据清洗等数据预处理技能
在本文后面，我们将讨论命名和评估的问题。 有些技术债很好，每个团队都需要有技术债。这样做很有必要，因为这表明团队并没有盲目关注技术债，而是同时强调核心业务领域（如新产品开发、实验、合作伙伴支持等等）。...同时强调这些用户和产品的好处，而非仅仅强调技术上的好处，将有助于其他人描绘出为什么团队需要关注这项工作。 分配时间来验证业务线索和技术线索是否一致。...这就导致了这样的情况：你不是主动去管理待命人员，而是必须通过找主题专家或者间接地让整个团队待命，以被动的方式来管理待命人员。...10管理技术债投资组合的入门技巧 在企业成长过程中管理技术债组合时，有几个关键领域需要特别关注：过程、工具、Sprint 和路线图。...各位小伙伴可以扫描下方二维码，添加 InfoQ 小助手，回复关键字“进群”申请入群。回复“资料”，获取资料包传送门，注册 InfoQ 网站后，可以任意领取一门极客时间课程，免费滴！
让人无奈的是，我们通常都堵在通勤的路上。 我们将近一半时间堵在通勤路上 在坐地铁也可以因为挤不上去而只能等下一班车的当下，路面交通的拥堵就更加常见了。...每周花在通勤上的时间超过7小时，一周看完一本书不是梦。 虽然通勤总时长的前4名毫无悬念，但只看拥堵时长的话，重庆挤进了前4，以双程通勤拥堵36分钟的成绩微微超越了深圳。...看来重庆的“山路”确实为早晚高峰的各路司机带来了不少困扰。 在拥堵时长占比方面，北京以超过50%的成绩夺得第一，天津、郑州、东莞、杭州该比例都低于40%，是20城中拥堵时长占比较低的4个城市。...虽然“离家近”省下来的通勤时间可能也不一定会用于工作产出，但是堵车让人心烦，少堵一会确实可以让人心情好点，对一天的工作来说也不是坏事。 那么通勤路上的拥堵，会带来多少经济损失呢？...考虑到4城的常住人口数量，整个城市因拥堵而带来的经济损失可以说是相当可观，缓解拥堵随之而来的经济效益也相应具有更高的吸引力。
然而，在处理更大的数据集时，这种速度差异并非呈线性增长，而是呈现出不规则的变化。...当你一遍又一遍地运行此操作时，这一天只需要几分钟的时间：在开发过程中运行大约 20 次的脚本上总共需要 1.2 秒，然后可能每周运行一次。 虽然我只关注 CPU，但内存也是一个重要问题。...（好吧，不是从一分钟到下一分钟的运行时，而是经过小的更改）。...这样的错误不会导致数据库集群崩溃，而是逐渐累积成昂贵且性能糟糕的应用程序。20 毫秒的减速几乎无法衡量，数百个 20 毫秒的速度减慢在几个月内逐渐增加，使响应变得令人无法接受。...之所以慢，并不是因为它是用 Ruby 编写的，而是因为解析如此复杂的文本很慢。对于 Rust 中的功能相当的版本来说，它可能会一样慢。 [9] 有更多的理由说明这是一个更好的主意。
具有这种特质的团队成员会花费时间来理解问题的根源，而不是仅仅解决表面现象。他们相信，只有深入理解问题的本质，才能找到最有效的解决方案。...在 DevOps 环境中，这种追根究底的精神可以推动团队不断改进。当出现问题时，团队成员可以深入分析问题的根源，而不是简单地修复表面现象。这样，他们可以找到问题的根本原因，并制定更有效的解决方案。...在 DevOps 岗位上，这种特质表现为对流程的持续优化，对代码的精益求精，以及对细节的关注。具有完美主义强迫症的团队成员会不断寻求改进的方法，并致力于实现最佳的结果。...这种对细节的关注和对最佳结果的追求可以提高团队的责任感和工作质量，从而为最终用户提供更好的产品和服务。...培养关注细节的习惯：在团队中培养关注细节的习惯，让团队成员知道细节对于最终结果的质量至关重要。鼓励他们对细节进行审查和讨论，以确保最好的结果。 4.
本期就来分享下我们常用的键盘， 它的字母排列方式为什么不是按顺序排列， 而是看似杂乱无章的排列 这个就要从键盘的起源说起了， 有看过老电影的朋友们或许看到过， 在早期没有电脑出现的时候， 文件是通过打字机打出来的...， 而最早期的打字机， 排列还是按照正常顺序排列的。...也就是他把键盘的排列形式， 变成了我们现在使用的样子。 早期打字机都是机械结构的， 因此如果打字速度过快， 某些键的组合很容易出现卡键问题， 卡键时就需要停下来修理， 这就会占用大量的时间。...所以为了避免卡键， 肖尔斯在1868年， 就发明了“QWER”的键盘布局， 这种布局其实并不是最科学的， 仅仅只是为了减低打字速度， 强制你慢下来， 这样就不会卡键了。...其实这种布局并没有马上被普及， 因为总会有从根源上想问题的人出现， 一位叫克兰德尔的老哥， 在1879年的时候， 通过改变打字机结构， 就完全避免掉了卡键的问题。
大数据是怎样发挥价值的？ 关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。...从事QQ空间运营的琪琪说，“试想，第一张与家人的合影，万一大数据判断错误，跳出来的照片是与男同事的合影，岂不是很尴尬？”怎么抽取数据，让数据判断准确很重要。...打开微信个人钱包，选择城市服务，右下方有一条“城市热力图”。点击进入，热力图能实时显现你所在的位置附近，有多少人流，它意味着交通是否拥挤。...那么，在我们的社交数据平台上，是否可以观察到年轻人的一些变化？意识到这是一个社会共同关注的话题，我们就基于大数据发布了相关的报告。 另一方面，大数据是个很大的盘。...上海观察：是不是因为互联网行业变化太快，所以你们对社会的细微变化很敏感，也因此对调研投入了很大精力？ 李航：Pony（指马化腾）曾经说：巨人倒下的时候，身体还是温的。
移动当时就是这样的梦想，但是很快大家知道这个梦想不真实。不是因为技术做不到，而是因为这些数据根本没有整合。...因为他们盯的目标并不是市场，而是盯着别人的服务器，你的服务器如果有波动，他就把这个波动加倍了再还回来，所以你看市场的波动其实跟市场本身没有关系，你发现是这两个人在互相比赛，至于熊在哪儿根本不重要。...，如果她的社会地位较高，利益就是她会认识更多的同样社会地位比较高的人，往往是岁数比较大的男性，但是对于男性来说不是这样的，一个社会地位高的男性，其利益不是认识更多的社会地位也高的女性，而是更多漂亮、年轻的女性...假如不管一个小结点说了褒义词还是贬义词，他未来都不能变成核心结点没有相关性，就说明不是因为你更友善所以进入到了核心结点，而是因为你在核心结点，所以你说话被迫友善。...第三，大数据的核心一定是对用户行为的深度掌握，大数据预测专家、《信号与噪声》的作者nate Silver认为大数据出来以后不是要替代这些真正理解用户的专家，而是把专家的知识升华，用大数据验证专家到底是对的还是错的
大数据是怎样发挥价值的？关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。...从事QQ空间运营的琪琪说，“试想，第一张与家人的合影，万一大数据判断错误，跳出来的照片是与男同事的合影，岂不是很尴尬？”怎么抽取数据，让数据判断准确很重要。...打开微信个人钱包，选择城市服务，右下方有一条“城市热力图”。点击进入，热力图能实时显现你所在的位置附近，有多少人流，它意味着交通是否拥挤。...那么，在我们的社交数据平台上，是否可以观察到年轻人的一些变化？意识到这是一个社会共同关注的话题，我们就基于大数据发布了相关的报告。 另一方面，大数据是个很大的盘。...上海观察：是不是因为互联网行业变化太快，所以你们对社会的细微变化很敏感，也因此对调研投入了很大精力？ 李航：Pony（指马化腾）曾经说：巨人倒下的时候，身体还是温的。
支付宝会提示周边500米以内的红包，如果你要获取商家或者个人发的AR红包，必须根据给出的图像线索找到藏红包的具体位置，再将手机对准扫描才有几率成功找到红包。 ?...两家推出的AR红包都支持个人对个人或者群体的抢红包玩法，腾讯希望借此进一步加强QQ用户的黏性，而支付宝也想顺便推进一下他们求而不得的社交进展。...忧 虽然AR红包能够将线上和线下串联起来，但是这种连接还是在小范围的。一般商家发放的AR红包更多的是聚集在一线大城市的繁华商区，涉及涵盖的用户数量有限。 其次这种引流推广的效果能不能达到预期的效果？...而AR红包这种将现实的实景和虚拟红包结合的相似玩法，难免会有狂热的用户过于沉浸在抢红包中，而酿成不可挽回的损失。 AR红包给行业的启发 那么，AR红包在春节前的短暂爆发，会对AR行业产生什么影响？...另一方面，对于一直在AR行业内深耕技术的公司来说，也看到了AR商业化应用的发展前景，同时他们也会得到行业外更多的关注，说不定AR会在年后成为这一年的强势潜力股，而B端应用先于AR硬件爆发也是极有可能。
、发展迅速的行业。...这促使反垄断监管机构介入，从而约束那些能够控制这种商品流动的巨头。 一百年前，石油就是这样一种资源。现在，一些经营数据的巨头引发了类似担忧，这些数据将成为数字时代的石油。...目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。 作为数据科学领域的从业者来说，对于数据的需求更为强烈。...2、纽约市警察局的交通事故数据（csv格式）。...3、USGovXML是一个由美国政府提供的公开可用web服务和XML数据源的索引 http://usgovxml.com/ 五、技术、社交网络、人文历史等数据集 1、80 Tb的存档web爬虫数据。
各位肯定都听过这样一句话 : "好的架构不是设计出来的，而是演进出来的，没有完美的架构，只有不断演变、不断完善的架构。"...当时的情况是，App 前端的 iOS 和 Android 开发团队是外包出去的，而 App 的服务端是由 1 号店内部一个小型的移动团队负责的，这个团队主要负责提供 App 前端需要的各个接口，接口使用的通信协议是...那这个架构设计是不是很完美啊？当然不是，不知道你发现了没有，其实这里也存在了很多问题。...第二个问题：移动团队的职责过分复杂 服务端为 App 提供的是粗粒度接口，而业务团队的 Jar 包提供的是细粒度的接口。...在服务设计时，我们不再区分 PC 端还是移动端，而是从业务本身出发，提供一套通用的接口，同时供 PC 端和移动端调用，从而实现了底层业务逻辑的复用。 还有，这个架构强化了系统级功能。
摘要 点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书 今 日 鸡 汤 三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。..."The world's most valuable resource is no longer oil,but data" 一种新的商品催生出一个利润丰厚、发展迅速的行业。...这促使反垄断监管机构介入，从而约束那些能够控制这种商品流动的巨头。 一百年前，石油就是这样一种资源。现在，一些经营数据的巨头引发了类似担忧，这些数据将成为数字时代的石油。...目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。 作为数据科学领域的从业者来说，对于数据的需求更为强烈。...3、USGovXML是一个由美国政府提供的公开可用web服务和XML数据源的索引 http://usgovxml.com/ 五、技术、社交网络、人文历史等数据集 1、80 Tb的存档web爬虫数据。
这促使反垄断监管机构介入，从而约束那些能够控制这种商品流动的巨头。 一百年前，石油就是这样一种资源。现在，一些经营数据的巨头引发了类似担忧，这些数据将成为数字时代的石油。...目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。 作为数据科学领域的从业者来说，对于数据的需求更为强烈。...本次整理了一些NBA、社交网络、图像、语音、文本、时间序列、人文历史、金融等领域的免费和开源的数据集资源。（从正文带蓝色下划线链接自取）。 数据集 一、NBA球员数据集: ?...2、纽约市警察局的交通事故数据（csv格式）。...3、USGovXML是一个由美国政府提供的公开可用web服务和XML数据源的索引 http://usgovxml.com/ 五、技术、社交网络、人文历史等数据集 1、80 Tb的存档web爬虫数据。
2.1、简历上，最近的项目经验和本岗位的无关 比如本岗位要Spring cloud或spring boot，但候选人最近在做spring mvc，这或许还能给面试机会，但如果候选人最近做的是.NET，甚至做的不是开发而是测试等非相关的工作...不是说这些项目经验对候选人没帮助，这里的意思是，因为客户需要为商业项目经验付钱，所以这类项目要求高，相比之下，上文中描述的其它经验含金量就低了。 3、在简历中，如何吸引面试官的注意？...为了让面试官更高效地关注到你的简历，比较通用的做法是： 3.1、首先自然是写个人信息，比如手机号邮箱等 3.2、其次，在首页的靠前位置，罗列出你的技术特长 比如擅长spring cloud，有Redis...这里请大家注意如下的要点： 招聘方在看简历时，更关注的是用的技术，所以这里无需过度展开该项目里的业务细节，比如无需用大篇幅来写挂盘撮合成交模块里干了什么事情。...本文虽然比较长，但自认为都是干货，不是一些看上去都对但用处很小的文字，所以自认为对大家也有一定的帮助。
数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身的重要性。毕竟如果没有正确的数据，视觉化和预测分析也没有任何用处。 ?...原因如下: 数据深度融入在商业的各个环节 现代企业逐渐意识到，纷繁复杂的数据固然重要，而这些数据是否真的被企业职工运用，并对其工作产生了相关性的影响，才是企业领导所看重的。...如果你的判断来源于不完整的数据基础，你的决策便会产生一定的偏差甚至产生错误，而这最终将会侵蚀在数据驱动文化背景下人们对数据分析的信心。因此，简洁、完整和正确的数据是有效决策产生的必要前提。...2016年美国总统大选的预测分析，很好地证明了数据质量的重要性。在当时的预测中，大多数数据是基于州级和国家级的电话投票进行的。...而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。”
然而，自流行词 “大数据” 出现的 14 年后，如何获得更高质量的数据，以及更智能的数据管理，帮助企业做出明智和及时的决策，仍然是许多企业的 “疑难杂症”。...一、DataOps 是什么 DataOps（Data Operations）并不是一个新的概念，根据维基百科的说明，早在 2014 年就被 IBM（Lenny Liebmann）提出，在 2017 年得到大范围关注...同时需注意的一点，DataOps 不是一个工具或产品，可以理解成一种「方法论，或者最佳实践」，类似软件开发中的「敏捷方法」。...不能以功能的视角去看待 DataOps，而是以「我应该如何做」的视角来看待此问题。...DataOps 的目标是提供工具、过程以及结构化的方式来应对快速增长的数据，对企业内的数据团队赋能，能够使企业内的数据团队更高效、高质量的完成数据分析，它强调交流、协作、多系统集成以及自动化流程，并配套具备对应的度量方式
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