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    关于数据挖掘就业方面的问题?

    1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级,其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者

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    python学习计划大全(从入门到放弃)

    第一阶段-语言基础(15天) python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作,数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目:图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级(15天) python处理txt,csv,pdf,jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目:高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段(20) HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端(35天) linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目:学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化(14天) linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux(3天) Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 , Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目:美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能(7天) 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目:预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据(7天) Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目:IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战(25天) 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目

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    The Linux Scheduler: a Decade of Wasted Cores 译文 一

    ​ 作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。

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