用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析...运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。...其中 ZooKeeper是 Kafka用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的（包括集群 、 broker、主题、 分区等 内容） 。
Python可以做什么？ 1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。
Sugi 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 观看更多国外公开课，点击"阅读原文" 如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么...但是随着时间，我发现有Python主要有以下三大主要应用： · Web开发 · 数据科学 包括机器学习、数据分析和数据可视化 · 脚本 让我们来依次介绍。...Django和Flask有什么区别 Gareth Dwyer 关于这个问题有一篇出色的文章，在这里我引用几段： 主要区别 Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。...我曾经在日本的一家小型创业公司工作，公司有邮件支持系统，这用来回复客户通过邮件发送给我们的问题。 在那儿工作时，我的任务是计算包含关键字的邮件数量，以便分析我们收到的电子邮件。
Python可以做什么？其实Python是一门强大的语言，下面给大家简单讲讲它的用途： 系统管理工具 Python从创立之初就是为了提升系统管理效率而开发的。...提到云计算，必须提到的就是OpenStack，其选择Python作为主要开发语言。其最主要的原因，就是Python作为胶水语言，可以和操作系统很好的交互。
一些将 Python 作为主要开发语言的知名互联网企业/产品： 豆瓣 知乎 果壳网 Instagram Quora Dropbox Reddit 由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多 App...而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作为主要开发语言。...作为开发脚本，比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》 桌面应用：虽然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序 在各家公司里，Python 还常被用来做快速原型开发
例如 Google 选择 python 作为 Tensorflow 模型训练、模型交互的主要编程语言，从而使其得到了长足的发展。
rewrite模块，实现重写功能 access模块：来源控制 ssl模块：安全加密 ngx_http_gzip_module：网络传输压缩模块 ngx_...
ARP的工作原理如下： 1. 首先，每台主机都会在自己的ARP缓冲区 (ARP Cache)中建立一个 ARP列表，以表示IP地址和MAC地址的对应关系。 2....
它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。...像Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要因为在Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求...针对这些数据类型主要包括以下场景，Flink对这些场景都有非常好的支持。...实时报表分析 实时报表分析说近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用便是实时大屏展示。
如果您正在考虑学习Python，或者您最近刚开始学习， 您可能会问自己：“我到底可以用Python做什么？” 这是个棘手的问题，因为Python有很多用途。 ?...image.png 但是随着时间的推移， 我发现Python主要可用于一下三个方面： Web开发 数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化 脚本编写 我们就依次来看看吧。...主要的对比： Flask提供简洁、灵活和细粒度控制。它很是客观（让您决定如何实现想要的东西）。...Python那么火，到底能用来做什么？...我们来说说Python3的主要应用 条形图1-由Python生成 从这张图上，我们可以看到，在某个特定的周日，对于某件产品来说，男性购买了400多件，而女性购买了大约350件。
什么是linux云计算？云计算基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，涉及通过互联网来提供动态容易扩展而且虚拟化的资源。随时随地、便捷地、随需应变从可配置计...
本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 一个大数据平台架构通常如图所示，大数据开发涵盖了图中从下到上各层的实现，其中主要的部分是采集层、储存层、计算层、模型层和接口层，核心部分是储存层和计算层...因此，大数据开发的作用主要集中在以下几个方面 1. 资源配置 大数据处理系统面向的是大体量、多来源、多类型的数据。
现在的问题是，NFTs 可以用来做什么，以及如何通过它们赚大钱? 最大化创造者的收益 目前 NFTs 的最大用途是在数字内容领域。那是因为这个行业现在已经崩溃了。
我在 Linq 很多函数都看到 __DynamicallyInvokable 这个特性，这是一个没有官方文档的特性，也许是用来优化反射 在堆栈 网找到了以下描述 这个 __DynamicallyInvokable
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写...
最近，经常有市场一线同事问：“我们向客户销售了云主机后，客户究竟可以用来做什么”？ 一般的回答是网站，除了以后，好像脑袋里一片空白，核心是因为我们对客户了解不够或者自己的IT专业技能缺乏。
通过ConfigProto可以配置类似并行的线程数、GPU分配策略、运算超时时间等参数。在这些参数中，最常使用的有两个。
2018 年 1 月 19 日，极客公园创新大会 IF 2018 在北京召开，Google Brain 首席工程师陈智峰分享了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow 可以用来做什么？》...它能够为我们做什么？我们可以怎么来应用它？ 其实，深度学习并不是一个突然出现的技术领域，它的核心算法就是神经网络，是一种机器学习的模型。...这个模型的主要特点是它可以近似逼近任意复杂的函数，并且特别适宜利用大数据反复迭代的学习训练。
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
Google Brain首席工程师陈智峰发表了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow可以用来做什么》演讲。 陈智峰介绍了谷歌的TensorFlow平台。...比如说，开发者可以在主要的开发环境中使用TensorFlow。...过去一年中，TensorFlow主要推进的项目是TensorFlow Lite模式，这个模式是专门针对移动和嵌入式应用场景打造的机器学习平台，它的目标是希望把部署机器学习在云端训练的模型，更加简单、高效的迁移到移动端上进行部署
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