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麻省理工IOT教授撰写的1058页Python程序设计人工智能实践手册！
Python是世界上最流行的语言之一，也是编程语言中使用人数增长最快的一种。
开发者经常会很快地发现自己喜欢Python。他们会欣赏Python的表达力、可读性、简洁性和交互性，也会喜欢开源软件开发环境，这个开源环境正在为广泛的应用领域提供快速增长的可重用软件基础。
几十年来，一些趋势已经强有力地显现出来。计算机硬件已经迅速变得更快、更便宜、更小；互联网带宽已经迅速变得越来越大，同时也越来越便宜；优质的计算机软件已经变得越来越丰富，并且通过“开源”方式免费或几乎免费；很快，“物联网”将连接数以百亿计的各种可想象的设备。这将导致以快速增长的速度和数量生成大量数据。
在今天的计算技术中，最新的创新
如何使用 PHP 爬虫爬取大数据
**摘要：**
本文探讨了如何使用PHP爬虫处理大数据。从爬虫基本概念出发，讨论了PHP爬虫框架如Goutte和PHP-Crawler。在爬取大数据时，需明确目标网站、数据类型和量，编写爬虫程序，包括数据提取、反爬策略如设置User-Agent和访问频率控制。同时，采用并发处理（多线程）和分布式爬虫策略提升效率。最后，强调了合法合规使用爬虫技术的重要性。
大数据SQL助手：告别繁琐数据处理，轻松搞定SQL查询！
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大数据运维之数据质量管理
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部署-Linux01,后端开发，运维开发，大数据开发，测试开发，后端软件，大数据系统，运维监控，测试程序，网页服务都要在Linux中进行部署
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阿里云大牛熬夜整理的Python大数据小抄，GitHub星标125K！
Python 是一种流行的编程语言，在大数据领域有广泛的应用。Python 拥有丰富的库和工具，可用于数据处理、分析和可视化。
在大数据处理方面，Python 可以与 Hadoop、Spark 等大数据框架集成，实现大规模数据的处理和分析。它也适用于数据清洗、数据转换、数据挖掘等任务。
此外，Python 的数据分析库如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等，提供了强大的数据处理和可视化功能，使得数据分析变得更加简单和高效。
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SQL、NoSQL还是NewSQL
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