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電腦大數據怎麼學？
如何學習大數據技術？大數據怎麼入門？怎麼做大數據分析？數據科學需要學習那些技術？大數據的應用前景等等問題。由於大數據技術涉及內容太龐雜，大數據應用領域廣泛，而且各領域和方向採用的關鍵技術差異性也會較大，難以三言兩語說清楚，本文來說說到底要怎麼學習它，以及怎麼避免大數據學習的誤區，以供參考。
大數據要怎麼學：數據科學特點與大數據學習誤區
（1）大數據學習要業務驅動，不要技術驅動：數據科學的核心能力是解決問題。
大數據的核心目標是數據驅動的智能化，要解決具體的問題，不管是科學研究問題，還是商業決策問題，抑或是政府管理問題。
所以學習之前要明確問題，理解問題，所謂問題導向、目標導向，這個明確之後再研究和選擇合適的技術加以應用，這樣才有針對性，言必hadoop,spark的大數據分析是不嚴謹的。
不同的業務領域需要不同方向理論、技術和工具的支持。如文本、網頁要自然語言建模，隨時間變化數據流需要序列建模，圖像音頻和視頻多是時空混合建模；大數據處理如採集需要爬蟲、倒入導出和預處理等支持，存儲需要分布式雲存儲、雲計算資源管理等支持，計算需要分類、預測、描述等模型支持，應用需要可視化、知識庫、決策評價等支持。所以是業務決定技術，而不是根據技術來考慮業務，這是大數據學習要避免的第一個誤區。
（2）大數據學習要善用開源，不要重複造輪子：數據科學的技術基因在於開源。IT前沿領域的開源化已成不可逆轉的趨勢，Android開源讓智能手機平民化，讓我們跨入了移動互聯網時代，智能硬件開源將帶領跨入物聯網時代，以Hadoop和Spark為代表的大數據開源生態加速了去IOE（IBM、ORACLE、EMC）進程，倒逼傳統IT巨頭擁抱開源，谷歌和OpenAI聯盟的深度學習開源（以Tensorflow,Torch,Caffe等為代表）正在加速人工智能技術的發展。
數據科學的標配語言R和Python更是因開源而生，因開源而繁榮，諾基亞因沒把握開源大勢而衰落。為什麼要開源，這得益於IT發展的工業化和構件化，各大領域的基礎技術棧和工具庫已經很成熟，下一階段就是怎麼快速組合、快速搭積木、快速產出的問題，不管是linux,anroid還是tensorflow，其基礎構件庫基本就是利用已有開源庫，結合新的技術方法實現，組合構建而成，很少在重複造輪子。
另外，開源這種眾包開發模式，是一種集體智慧編程的體現，一個公司無法積聚全球工程師的開發智力，而一個GitHub上的明星開源項目可以，所以要善用開源和集體智慧編程，而不要重複造輪子，這是大數據學習要避免的第二個誤區。
（3）大數據學習要以點帶面，不貪大求全：數據科學要把握好碎片化與系統性。根據前文的大數據技術體系分析，我們可以看到大數據技術的深度和廣度都是傳統信息技術難以比擬的。
我們的精力很有限，短時間內很難掌握多個領域的大數據理論和技術，數據科學要把握好碎片化和系統性的關係。
何為碎片化，這個碎片化包括業務層面和技術層面，大數據不只是谷歌，亞馬遜，BAT等互聯網企業，每一個行業、企業裡面都有它去關注數據的痕迹：一條生產線上的實時傳感器數據，車輛身上的傳感數據，高鐵設備的運行狀態數據，交通部門的監控數據，醫療機構的病例數據，政府部門的海量數據等等，大數據的業務場景和分析目標是碎片化的，而且相互之間分析目標的差異很大；另外，技術層面來講，大數據技術就是萬金油，一切服務於數據分析和決策的技術都屬於這個範疇，其技術體系也是碎片化的。
那怎麼把握系統性呢，不同領域的大數據應用有其共性關鍵技術，其系統技術架構也有相通的地方，如系統的高度可擴展性，能進行橫向數據大規模擴張，縱向業務大規模擴展，高容錯性和多源異構環境的支持，對原有系統的兼容和集成等等，每個大數據系統都應該考慮上述問題。如何把握大數據的碎片化學習和系統性設計，離不開前面提出的兩點誤區，建議從應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求出發，搞定一個一個技術點，有一定功底之後，再舉一反三橫向擴展逐步理解其系統性技術。
（4）大數據學習要勇於實踐，不要紙上談兵：數據科學還是數據工程？
大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值，數據科學還是數據工程是大數據學習要明確的關鍵問題，搞學術發paper數據科學OK，但要大數據應用落地，如果把數據科學成果轉化為數據工程進行落地應用，難度很大，這也是很多企業質疑數據科學價值的原因。且不說這種轉化需要一個過程，從業人員自身也是需要審視思考的。
工業界包括政府管理機構如何引入研究智力，數據分析如何轉化和價值變現？數據科學研究人員和企業大數據系統開發工程人員都得想想這些關鍵問題。
目前數據工程要解決的關鍵問題主線是數據(Data)知識(Knowledge)服務(Service)，數據採集和管理，挖掘分析獲取知識，知識規律進行決策支持和應用轉化為持續服務。解決好這三個問題，才算大數據應用落地，那麼從學習角度講，DWS就是大數據學習要解決問題的總目標，特別要注重數據科學的實踐應用能力，而且實踐要重於理論。從模型，特徵，誤差，實驗，測試到應用，每一步都要考慮是否能解決現實問題，模型是否具備可解釋性，要勇於嘗試和迭代，模型和軟件包本身不是萬能的，大數據應用要注重魯棒性和實效性，溫室模型是沒有用的，訓練集和測試集就OK了嗎？
大數據如何走出實驗室和工程化落地，一是不能閉門造車，模型收斂了就想當然萬事大吉了；二是要走出實驗室充分與業界實際決策問題對接；三是關聯關係和因果關係都不能少，不能描述因果關係的模型無助於解決現實問題；四是注重模型的迭代和產品化，持續升級和優化，解決新數據增量學習和模型動態調整的問題。
所以，大數據學習一定要清楚我是在做數據科學還是數據工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處於哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大數據的。
太原python前景怎麼樣
兩種語言：Java和Python。
Python的故事
Python在兩種語言中更老一些，第一個版本發佈於1991年，開發者是Guido van Rossum。是開放源代碼的語言。python軟件基金會(Python Software Foundation)管理着這門語言的設計和庫的標準。python增強建議( Python Enhancement Proposal (PEP))過程指導着它的發展。
在語言的發展過程中，保持向後兼容是很常見的。但Python沒有這麼做。Python 2 發佈於2000年，Python 3發佈於2008年。兼容性還可以，但很多功能和語法都發生了變化，幾乎可以認為是兩種不同的語言了。比起改造以把新趨勢新想法融合進Python 2(需要合併與妥協)中，Python 3被構思為一種基於Python 2經驗的新語言。Python 3—最新版本是3.6—是被Python主流世界推薦的。Python 2開發者還在堅持，但Python 2的最終版是2.7，並將在2020年停止維護。
Python的語法體現了可讀性的哲學，簡單又常規的風格鼓勵簡潔而一致的代碼樣式。它起源於腳本語言，體現了Unix的哲學，很簡單就能用舊程序組裝新程序，直接利用現有代碼也很簡單。這種簡單性和可組合性也得益於Python的動態語言特性。它是一種在很多平台都可用的解釋型語言，使其成為了通用開發的可移植項。
Python的實現，有用C編寫的CPython，也在很多平台可用，也是最常用的。其他組織也有自己的實現，比如IronPython， 是用C#寫的，提供了與.NET運行環境的緊密結合。
Python是建立一個可擴展的對象模型的常用語言。用於面向對象的設計並不意味着開發者用Python寫代碼時最常用的風格就是面向對象的風格，它同樣支持過程式編程，模塊化編程和某些方面的函數式編程。
這個語言的名字—-和數量不少的隱藏在文檔和庫中的小幽默—來自英國的超現實主義喜劇組 Monty Python.
Java的故事
雖然它1995年才發布，但Java的故事開始於1991年。James Gosling和其他在Sun Microsystems任職的人設想了一種用於和 電視系統互動的程序。它真正開始被大張旗鼓的宣傳，是作為一種可移植的網絡語言，尤其是應用於瀏覽器。它從這個起點還有很長的路要走，尤其是當時的名字尚是：Oak。
只是相對於原定面向的電視市場而言，它太過重量型了，沒辦法擁有瀏覽器的一席之地，敗給了動態HTML與Java(只是名字像，實際上沒啥關係)。然而，Java 很快就開發了服務器模式，轉型成了中型語言，來確保主導語言中的排名。它吸引力與價值的一部分是它的可移植性與相對效率。雖然不是原生語言，例如C和C++，Java是編譯型語言，它確切的運行模式更像是以機器為中心而不是完全的解釋型語言，例如Python或者Perl。Java不僅僅是一種語言或庫：它還包括一個虛擬機，或者說，一個生態系統。Java虛擬機(JVM)是一個理想的可移植性平台，用以運行Java代碼，而不需要考慮硬件環境並寫具有移植性的代碼。Java承諾，一次編寫，到處運行(Write Once, Run Anywhere (WORA))。只要JVM還存在，任何編譯好的字節碼都能很輕鬆的運行和交互。有很多JVM語言，包括更像腳本語言的Groovy，函數式語言的Clojure，對象過程混合的Scala，甚至是Python的變體，Jython。
Java是一種面向對象的語言，有着和C/C++近似的語法。它是動態鏈接，允許新的代碼在運行時加載與運行，而不是動態類型的。Java的演變相對較慢，最近才合併了一些功能用以支持函數式編程。相對的，這種語言和VM的哲學都是將向後兼容作為首要指令。
在Oracle買下了Sun之後，這門語言和編譯器最終還是開源了。這門語言的進化由Java Community Process (JCP)指導，JCP包括Oracle以外的公司和個人。
那麼這兩種語言誰表現更好呢？讓我們仔細的看一看。
1.性能
雖然性能不總是軟件的突出問題，但也應該納入考慮。網絡I/O開銷或者數據庫訪問控制佔主導地位，比起其他方面的技術選擇和設計時，語言的性能並不是那麼重要，因為這涉及到整體效率。
然而Java和Python都不是特別適合高性能計算，但硬要說的話，Java是得益於平台與設計的。即使Python有些考慮性能的變種，比如PyPy，稍微提升了性能，卻降低了可移植性，並不是Python的閃光點。
很多Java的效率來自於虛擬機優化執行。JVM會將字節碼轉化為本地機器碼，並作為程序執行，Just-In-Time (JIT) 編譯是Java的性能總能與原生語言競爭的原因。依賴的JIT也是可移植的，比如HotSpot，默認JVM就使用了它。
Java的第一個版本就已經支持並發了，而Python更堅決的使用順序型語言。並發有利於利用當前多核心處理器的優勢，Java代碼更容易就能做到。全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock (GIL))，佔主導地位的Python和CPython，就是使用的這種方式。Python的運行並沒有數目限制，但對此過於依賴可能會干擾可移植性。
2.遺留
語言的選擇並不僅僅受限於是語言本身的設計和內在品質。語言存在就是為了創造代碼，而代碼受商業、經濟學、歷史、軟件體系結構、技能和發展文化的影響。
遺留系統總是對現有技術有着惰性的影響。改變總是比繼承更簡單，漸進，而不是重寫或革命。利用現存的Python 2代碼庫開發Python 3新版本總是比重寫一個要簡單。現存的Java後台項目總是多寫一些代碼來增加功能，也許是遷移到更多版本的語言，或者通過其他JVM，比如Scala and Groovy，來添加功能。
Java的歷史，在企業與其稍微冗長的編碼風格，意味着Java的系統遺留要比同樣的Python實現大得多。另一方面，組織可能會驚訝的發現，他們的IT設備中，這麼多的腳本和膠水語言都是由Python寫的，這兩種語言都有遺留問題，但表現形式不同。
3.實際的敏捷性
開發者文化和趨勢同時受益於這兩種語言。By virtue出版社使用Java作為通用語言和工具，並專註於Java，Java通常被認為與敏捷開發和社區有着緊密的聯繫，但沒有社區是靜態又容易定義的。Python一直在敏捷社區存在，越來越受歡迎的原因很多，包括DevOps運動的興起。
Java享受着比Python更一致的重構支持，一方面由於它是靜態類型，這使得它重構更可靠，更自動化。另一方面還有很多可用的IDE作為Java工具(IntelliJ, Eclipse,和NetBeans，什麼的)。而Python是動態系統類型，鼓勵代碼的敏捷性，專註於簡潔性，流動性和實驗性，但Java是更嚴格的語言。但這樣，也干擾了Python自動重構的可能性。Python文化有利於多種多樣的編輯器而不是集中在特定IDE之間，這也意味着對自動化的更少期待。
早期大受歡迎的JUnit，與測試驅動開發(TDD)聯繫緊密，這也意味着，在所有的語言中，Java可能享受了最強烈的測試驅動開發熱情。IDE包含JUnit，在很大程度上，幫助了重構。
也就是說，Python的腳本起源和在標準庫中對測試特性的包含，意味着Python對現代開發中的自動化測試並不是漠不關心，但這些特性更像是一種集成而不是一種測試。
4.人力資源
有時語言的選擇更多的是技能的應用而不是語言本身的應用。人員可能比語言設計與工具占更高的地位。如果工作的理想語言面臨這樣的問題，沒有人會—-也沒有人想會—-那麼這可能不是工作的理想語言。另一方面，如果開發者們熱切擁抱一種新技術，那麼其他的事就沒那麼重要了，這是一個使用這種技術的足夠好的理由。在Java世界，傳統代碼庫的治病良方往往是由其他JVM語言提供的，比如Groovy或者Clojure做自動化測試，或者走出Java世界，比如用Python操作系統端。
另一個人員問題是技能市場。Java和Python都是TIOBE Index 編程語言前10的中堅力量。Java一貫比Python更受歡迎，但Python成長很快，而Perl和Ruby已經開始衰落了。
遵循你所了解的情況，根據個人選擇和就業興趣，來決定你想選擇的語言，這兩種語言都有着充足的教育資源，Java在大學課程中出現更多，Python在高中出現更多。當前的IT畢業生簡歷上有這兩者中的一種或兩者都有幾乎已經是一種默認的情況了。
5.架構
選定語言的技能和現存的軟件系統也影響着給定的軟件架構，軟件架構也受框架，庫，重用和集成的影響。許多情況下，技術人員想利用選定語言的直接優勢，而不是間接優勢。將被純Java開發團隊維護的軟件架構卻使用Python web框架肯定是走不遠的。
Java和Python享受着看上去無盡的支持，解決了常見和非常見問題的，熱衷於解決問題與分享的，公司和個人，填充了開源代碼庫。事實上，兩種語言都受益於—-並塑造於—-在線論壇和開源開發。
當遺留問題，重用，性能和開發技能都重要時，一些架構決策仍然可以保持語言的選擇開放。舉個例子，微服務架構的崛起(面向互聯網的系統被劃分成小的，合作的進程) 使得語言的選擇依賴於本地細節而不需要作為整個項目的主要考慮因素。
由於現代編程環境和其軟件架構的多樣性，一些團隊和企業寧願減少一些他們的技術選擇，而不是生活在過去的決定和個人心血來潮的混亂中。雖然合併能減少選項，但是這並不是一個能掉以輕心的決定。對語言和框架的趨勢保持關注是有益的，這樣能避免走上岔路。
結論
Java和Python都還有很長的路要走。自20世紀90年代以來，伴隨着他們的社區發展， 他們一直在進化和適應，尋找新的細分市場，取代其他語言—有時在相同市場競爭。這兩種語言都與開放性有關，所以公司、團隊和開發人員在做出決策時最好保持開放的心態。
Web 開發中，Python 和 PHP 哪個有優勢？為什麼
php:適合快速開發，linux+php+apache+mysql更是成為經典，而且php比較簡單，容易上手。
python：個人覺得這個做做腳本，爬蟲，大數據之類的還可以，做網站就不建議了，當然，個人建議咯
如何用Python/NumPy實現反向傳播How 來自愛可可
魏曹睿後期，政治開始衰落。曹睿下令拆承露盤更是天人共怒。遼東公孫淵起兵造反，司馬懿出兵剿滅。曹睿病危，將曹芳託付於司馬懿而病逝。曹睿死後，司馬懿詐病賺曹爽，奪了曹爽的兵權。魏嘉平三年（公元251年）司馬懿病逝，其子司馬師、司馬昭獨攬朝政，魏國名存實亡，大權盡歸司馬氏之手。後高貴鄉公曹髦在位，司馬師病故。曹髦因對司馬昭由懼到恨，驅車率眾臣與司馬昭決鬥，反被司馬昭殺死。[1] 漢將姜維繼承諸葛亮遺志，出兵伐魏，與魏將鄧艾對戰。前後九次，交戰中雙方互有勝敗，姜維亦曾經將司馬昭困於鐵籠山，因山泉突涌而未能困死。然而最終姜維沒有取得任何顯著成果。朝廷里，諸葛亮死後，漢帝劉禪更加接近宦官，不理朝政，國勢日趨衰危。此間吳帝孫權病逝，其後的孫亮、孫休為孫峻、孫綝所控制，吳宮內多次發生干戈。孫休竟險些喪於孫~之手，幸得老將丁奉相救。丁奉死後，東吳更加衰敗。[1]
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/240742.html
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