点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！...这里有个【1024】红包等你来领取 ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。...ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 # ClickHouse 是什么？...，适用数据量适度，增量和变量频繁的场景。...开源的同步软件推荐 Synch，如下图： Synch 原理是通过 MySQL 的 Binlog 日志，获取 SQL 语句，再通过消息队列消费 Task。 ⑤ClickHouse 为什么快？
那么如何使用Python来获取这些信息呢？ 一、需求与思路 1、需求 首先要知道最近正在上映的电影的名称、评分、评论数等等，这些都可以在豆瓣上找得到，因此本次数据挖掘对象就确定为豆瓣电影官网。...pools数组中，但是这个时候直接输出pools会很乱，因此接下来要做的就是生成表格。...在整个过程中，碰到了很多问题，其中不乏有还未解决的问题，比如在提取电影标签的时候，因为正则使用的不熟而一直没有被很好的提取出来。 ?...在做这个数据挖掘之前，还做了新浪新闻的信息抓取，这个电影信息的数据挖掘也相当于是练练手，后面还有的导出文档、导出到数据库的功能就没有做演示了，也是几行代码的事情。...用了一段时间Python后，真的不得不感叹到Python的强大之处，下面就把以上项目的全部代码展示出来吧，另外我还是个新手，代码写得十分笨拙，大佬还请绕步。
他们是工程师，开发人员，知道如何专门为特定的应用领域开发软件。应用程序的操作领域的知识被编程到由此产生的软件中。...它建立在基本的Kubernetes资源和控制器概念的基础上，但包含特定域或者特定于应用程序的知识来自动执行常见任务。...与Kubernetes的内置资源一样，Operator 不是管理应用程序的单个实例，而是管理在集群中的多个实例。...etcd是由CoreOS引入的可靠的分布式键值存储，用于维护分布式系统中最关键的数据，是Kubernetes本身的主要配置数据存储。...Prometheus是一个功能强大的监控，指标和警报工具，也是一个由CoreOS团队维护的云原生计算基金会（CNCF）的项目。 Operator 是如何构建的？
这一模型可以与人类进行谈话般的交互，可以回答追问，连续性的问题，承认其回答中的错误，指出人类提问时的不正确前提，拒绝回答不适当的问题。...它是在GPT-1的基础上进行改进和扩展的。 GPT-2于2019年发布，是一个基于Transformer架构的强大语言模型。与GPT-1相比，GPT-2具有更大的模型规模和更强的生成能力。...总之，GPT-2是一种在自然语言处理领域取得重要突破的模型，它具有强大的生成能力和广泛的应用前景，同时也引发了对语言模型的伦理和社会影响的讨论。...GPT-3的突出特点是其广泛的泛化能力。即使在从未见过的任务上，只需给出相应的示例或指导，GPT-3也能够进行相应的学习和输出。这使得GPT-3成为一种非常通用且灵活的语言模型，具有广泛的应用潜力。...ChatGPT的价值 关于ChatGPT的价值，这里直接引用它自己的回答： ChatGPT的价值在于它可以提供各种不同领域的知识和信息。
随着这一游戏的爆火，国外一些程序员，也通过开发实现了这款游戏的克隆版，并将代码开源到了 GitHub 上。...接下来，便由我来为大家揭开 Wordle 的神秘面纱，聊聊这款游戏的诞生历程，以及背后爆火的原因。 Wordle 是什么鬼？ 去年疫情期间，国外有不少互联网大厂的员工需要居家办公隔离。...不少人可能会困惑，不就一款普普通通的「文字猜谜游戏」吗？为什么一夜之间会火的这么离谱。...就像下面这样： Wordle 究竟有多火？...不过，自发布之后，该游戏一直不愠不火，因此作者在游戏突破 10 万次下载之后，便停止了更新。 直到近期「Wordle」游戏的爆火，因为同名的关系，才给「Wordle！」
为了理解这种开发方法的日益流行，理解低代码的概念、低代码平台的组成以及低代码解决的问题是很重要的。 什么是低代码平台 低代码平台是一组工具，能够可视化地开发和交付完整的应用程序。...拖放界面是低代码平台的核心。您不必编写数千行复杂的代码和语法，而是可以使用低代码快速而直观地构建具有现代用户界面、集成、数据和逻辑的完整应用程序。应用程序的交付速度更快，只需最少的手工编码。...然而，以传统开发方式的企业中，只有少数一流的企业具备满足市场需求的财力和人力资源。大多数公司都被大量积压的工作压得喘不过气来，难以招到足够合格的员工，而且他们不断被要求用更少的钱做更多的事。...此外，如果说疫情教会了我们什么的话，那就是适应新的和不可预测的需求的灵活性对企业的生存至关重要。 因为低代码大大降低了软件开发的复杂性，任何规模的公司采用这种方法都有能力提高开发人员的生产力和速度。...当然，学习最新流行的JavaScript框架或使用尖端的NoSQL数据存储是很有趣的，但当自己花时间调试不熟悉的代码时，竞争对手已经把MVP推向了客户市场。 低代码的工作环境是什么样的？
ChatGPT是什么 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型。...比如，你输入“你好”的问候，ChatGPT并不会像人类一样，感知到你好意的问候情感，而它是去若大的数据库中搜索回答“你好”的答复。...它只能回答你一些固定的问题。比如，今天是几月几日？公司里某物料库存剩余量还有多少？总之，是一些固定的东西，是我们自己能很容易查到和看到的数据。 但是到GPT-2的时候 ，就引起了很多人的关注。...我是一个大型语言模型，已经过大量文本数据的训练，这使我能够对各种输入生成类似人类的响应。当你问我一个问题时，我会使用我的文本数据训练和算法来生成与你的问题相关并以自然的方式编写的回答。...▲ 上图来自与ChatGPT的对话截图 要踏出了解人工智能的第一步，一些来自前辈或者导师的经验指导其实是必不可少的。
文章目录 一、简介 二、Python有哪些优势 1、软件质量 2、提高开发者的效率 3、程序的可移植性 4、标准库的支持 5、组件集成 6、享受乐趣 三、使用Python可以做什么 一、简介 Python...Python代码的设计致力于可读性，因此具备了比传统脚本语言更优秀的可重用性和可维护性。Python的一致性也保证了其代码易于理解。...2、提高开发者的效率 相对于C、C++和Java等编译/静态类型语言，Python的开发者效率提高了数倍。Python代码的大小往往只有C++或Java代码的1/5~1/3。...5、组件集成 Python脚本可通过灵活的集成机制轻松地与应用程序的其他部分进行通信。这种集成使Python成为产品定制和扩展的工具。...Python绝不仅仅是一个独立的工具。 6、享受乐趣 Python的易用性和强大内置工具使编程成为一种乐趣而不是繁琐的重复劳动。
其实很多人会问我，为什么在17、18年AI特别火、资本市场看好、相关工作特别多的时候，会选择了在工业界创业做实体机器人？这个看起来很传统、又很难走的方向。...我当时认为除了我们自己想做的事情以外，一定要考虑外部市场，这个我觉得对各位的择业也是一样。 我毕业时外部市场是怎么样的？首先肯定是 AI 特别火。...我毕业的时候，最火的这批企业，比如 AI 四小龙，比如说大的互联网企业BAT，然后还有各种的手机公司华为、 oppo vivo、小米，以及无数的自动驾驶公司。...那时候轮式机器人用的也比较多，大家现在看得比较多的扫地机器人，包括室外的清扫机器人，甚至是无人驾驶的汽车，广义上其实也是一个轮式机器人。...比如说这东西看起来好像可以用，你在真的到实体场景去跟客户面谈的时候，他其实偶尔行不通的。 从那个时候我就开始想，数据驱动的 AI 和以前传统的规则驱动的算法比，到底哪个在工业界更有优势？
服务发现（Service discovery ）是自动找到满足给定查询请求的服务实例的过程。例如名为Teams的服务需要查找将属性环境设置为生产的名为Players的服务的实例。...这些非常简单的设备可为你的服务之间的交互增加更多的可靠性。但随分布水平提高，它们往往会变得更加复杂。...它主要负责在现代的云原生应用这种复杂的服务拓扑场景下，进行可靠地请求分发。实际上，它通常被实现为一组轻量级的网络代理，部署在你的应用代码旁边，并且对你的应用程序完全透明。...他的定义中最有力的方面可能是，它摆脱了将代理视为独立组件的想法，并认识到它们形成的网络本身就是有价值的东西。 ? 2.6 你以为结束了?...他们正从一组独立工作的独立代理转移到一个适当的，集中式的控制平面。 ? 纵观我们的鸟瞰图，我们看到实际的服务流量仍然直接从代理流向代理，但是控制平面知道每个代理实例。
保持数据原本的时序性，避免由于网络、硬件等造成的计算结果的误差。 而其他系统采用的处理时间，系统时间等可能就会由于网络、硬件、甚至是系统启动问题都会造成数据的计算错误。 ?...3.有状态计算 Flink中包含状态管理，能够通过数据计算的中间结果状态存储到内存或文件中，等下一批事件到来的时候即可获取到状态信息接续统计结果。这样由于无需再次重新计算将会极大的提升系统的性能。...4.灵活的窗口机制 在实时处理的场景中，数据是连续不断的。实时处理的场景中同样包含对于一段范围数据的处理，例如一分钟，100条等场景。...容错性保证了数据的exactly-once 调研的问题 其实当时选择Flink是非常的不合理的,当时主流的实时处理框架还是SparkStreaming,Flink在当时占比还是很低，相关的书籍，文档完全不足...对于前方有多少的坑多大的坑完全不了解。最终磕磕碰碰的把相关的需求实现。
我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表 一、Docker是什么？ Docker是一个开源的应用容器引擎，它基于go语言开发，并遵从Apache2.0开源协议。...使用Docker可以让开发者封装他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任意的 Linux 机器上运行。Docker 的核心思想打包装箱，每个箱子是互相隔离的，互不影响。...LXC 是 Docker 的底层基石，但是在 Docker 0.9 版本的时候，Docker引入了基于 Go 语言构建的 Libcontainer 的 execution driver。...此后的每一个月， Docker 都会发布一个迭代版本。到 2014 年 6 月 9 日， Docker 1.0 版本正式发布了。 这个时候的 Docker已经成为行业里人气最火的开源技术、。...3.6 更轻松的维护和扩展 Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目，囊括了最热门的各类开源项目，而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度，而 Python 语言近年来发展势头一路攀升，因此本文整理了 Python 语言中评分超过...《Python Cookbook》第三版中文版 评分：8.4，收藏：212 我一直坚持使用 python3，因为它代表了python的未来。...最近看到一本《Python Cookbook》3rd Edition，完全基于python3，写的也很不错。 为了python3的普及，我也不自量力，想做点什么事情。...基于 C++/Python 的开源量化交易研究框架 Hikyuu 评分：8.3，收藏：115 Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测...实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。看了官方的介绍文档，觉得很不错，就想看看有没有人实现了 Python 库可以直接调用的。
ChatGPT 是由 OpenAI 团队开发的，它采用了深度学习中的变换器（transformer）架构，使用了海量的互联网文本数据进行预训练，并且采用了自回归生成模型的方式进行文本生成。...它是由 Google 提出的，通过去除传统循环神经网络（RNN）的序列依赖性，以并行化的方式处理输入序列，从而在翻译和语言建模等任务中取得了巨大的成功。...Transformer 的一个重要应用是机器翻译，用于将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。它还可用于文本分类、问答系统、语音识别等自然语言处理任务。...这种自回归生成模型的方式使得 ChatGPT 可以生成连贯、通顺的文本，其生成效果在很多 NLP 任务上都取得了极佳的效果，因此备受关注和使用。...总之，大语言模型是一种利用大规模文本语料进行预训练的神经网络模型，ChatGPT 利用了这种技术实现了自然语言处理任务的高效、准确和自然的处理。
_tplv-t2oaga2asx-watermark.jpg 一个行业火不火，就看有多少(自)媒体、培训机构涌入进来为之疯狂，用百度搜关键字“python”就有5条是培训广告，而Ruby、PHP、Go...12~14年是云计算最火的几年，大批创业公司和巨头挤破头地进军云计算领域，大家都在做IAAS，最著名的云计算开源平台OpenStack 就是基于Python 开发的，为此催生出不少Python 岗位 14...当然是Python，Python 的开发速度一个顶三。 16~17年人工智能火遍大江南北，AlphaGO 的出现让业界为之兴奋，人工智能不再是概念，而人工智能、机器学习的首选语言就是Python。...这两年特别是网络爬虫火得一塌糊涂，10个写爬虫的9个在用Python，曾经有一段时间知乎的Python话题全部被爬虫相关的帖子刷屏，为什么爬虫这么火，这个还是跟大数据有关，因为数据挖掘、分析、机器学习、...Ruby on Rails 最火的那几年，有人问Python 之父吉多·范罗苏姆怎么看，他说：”Python 不需要杀手级应用，因为如果是这样的话，Python 在其它方面的作用就被忽略了。”
我们在面试的时候，总有面试官喜欢问，时间复杂度，空间复杂度，就比如像O(n²) 这种，那么这种时间复杂度是怎么定义的，为啥用这种定义的，最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢？...今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。 算法 要说复杂度，那么一定是和你自己的算法有关系的，那么总有人会说，我不知道算法是什么，但是也不耽误我当开发。...科班出身的，肯定会对算法有一些概念，因为大学里面可能会学到数据结构和算法，但是如果你只求考试通过，那当阿粉没说。 那么算法是什么呢？...时间复杂度是什么呢？ 时间复杂度 大O复杂度表示法 实际上，说的直白点，就是你写的算法，运行的时间，而这个时间在设计上的层面，就可以称之为时间复杂度。...空间复杂度 我们所有的时间复杂度，是指程序的运行时间，那么空间复杂度同样的，指的时候程序运行的时，所需要占用的空间，记做S(n)=O(f(n))。
Python是著名的Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，据说是为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。 ?...Python 在网络爬虫、数据挖掘、人工智能、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域都有不俗的表现，从来没有哪一种语言可以同时在这么多领域大显身手。...Python它已经存在了相当长的一段时间，有大量的文档、指南、教程等等，且有着大量的库。 近日连高中阶段即将在《信息技术》课程中加入python了，你说火不火？...最后列几个值得了解的网址： https://www.python.org/about/success/ https://dzone.com/articles/which-are-the-popular-languages-for-data-science...https://developers.google.com/edu/python/ https://gvanrossum.github.io/ Guido van Rossum的个人网页
所以上第一节课的时候，有100多个学生是在一个备用教室观看直播的。...另一位教授这门课程的教授Regina Barzilay提到，现如今放射学大多是基于放射学专家的个人经验的。“有了软件，”她说，“你就可以让机器学到能够区分会得癌症的乳房与健康乳房的特征。”...这一切都发生在了过去的10年间。”用软件来分辨失传的语言是Barzilay在计算机科学领域非常感兴趣的一个项目；她办公室的窗台上放了一块罗塞塔石碑的复制品。...“现在对机器学习的需求可以说是疯狂的。”KatBailey，一个在Acquia（一家波士顿的电子出版社软件制造商）的工程执行官说道。...Jaakkola承认，机器学习和人工智能会对现存的“很容易被自动化”的工作造成影响，但这对孪生的技术也会为我们带来难以想象的便利。
有些朋友一直疑惑Travis CI是个什么东西，网络上搜索后得知的答案是自动测试，自动发布。自动xx 这个名词貌似非常流行，这也是DevOps的一部分，什么?DevOps是什么？我们下一章讲讲这个。...先来解释下“自动”这个词，自动顾名思义是自动完成一些事情，上述的自动测试，并不是各位认知中的人肉测试，而是通过我们自己的规则去测试，例如跑一遍tests内的所有测试，自动发布也是通过脚本对现有项目发布到生产环境中或预发布环境中...万事开头难，咱们只玩简单的。 使用 想玩起来TravisCi不需要安装任何软件,它的网址是 https://travis-ci.org/ ， 你可以选择通过GitHub账号登录他。...添加完成后并没有完事，这时候我们就该认真看看自动测试、集成、发布的脚本怎么写了。...下面则是跑的命令行了。具体的配置文件还需要自己去研究，希望我这个头开的还不错吧。 感言 当你理解了Travis CI后会感觉这是一个多么优秀的产品，程序员要写出好代码是要求，而这些产品扩展。
Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。...Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。...Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python具有丰富和强大的库。...常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写...，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
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