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请问计算机二进制运算中符号V表示什么意思?

请问计算机二进制运算中符号V表示什么意思?...
知与谁同 2019-12-01 20:18:59 1597 浏览量 回答数 2

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计算机中采用二进制进行计数,二进制数的计算均要考虑是多少位的二进制数的运算。平时数学里面用1-2=-1,在计算机中如何进行呢。 假设采用8位二进制数表示则1(D)= 0000 0001(B)2(D)= 0000 0010(B) 0000 0001- 0000 0010 1111 1111 这是不是不对呢。我们来看看-1的8位二进制补码是什么。负数的补码的运算规则,是该负数的绝对值的原码,对于-1它的绝对值为1,其原码为0 000 0001,其中最高位0表示正号,后面7位表示数值,对该原码求其反码为1 111 1110,然后在反码基础上加上1,则得到 1 111 1111 这和上面的减法运算得到的结果一致。实际上0-1=1 其实也就是大概这个意思。我觉得你对于0-1=1这个问题的理解有点偏差,其实这只是告诉你二进制在进行减法的一个规则,为什么结果为1,其实是减数向高位借了位的原因,而不要把它看成是一个数学上的理论概念,这是一个运算规则而已,有点和原来小时候我们记的乘法口诀差不多的个概念。
游客886 2019-12-02 01:29:17 0 浏览量 回答数 0

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我认为计算机视觉是在试图学习一个非常复杂的功能,我们经常感觉我们没有足够的数据,即使获得了更多数据,我们还是经常觉得还是没有足够的数据来满足需求。这就是为什么计算机视觉,从过去甚至到现在都更多地依赖于手工工程。我认为这也是计算机视觉领域发展相当复杂网络架构地原因,因为在缺乏更多数据的情况下,获得良好表现的方式还是花更多时间进行架构设计,或者说在网络架构设计上浪费(贬义褒用,即需要花费更多时间的意思)更多时间
因为相信,所以看见。 2020-05-20 17:59:53 0 浏览量 回答数 0

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严蔚敏的数据结构与算法是用伪代码写的,伪就是不是真正的计算机语言的意思。 伪代码有很多优点,但是我看不出对初学者有什么优点。 我只知道这不是压根不适合自学。
祁同伟 2019-12-02 01:22:53 0 浏览量 回答数 0

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没人去关心1700年计算机是啥情况。###### 引用来自“张子游”的答案 没人去关心1700年计算机是啥情况。 1700年有计算机? ######是400倍数是闰年。或者,是4的倍数但不是100的倍数,也是闰年。懂???###### 。即规定公历年份是整百数的,必须是400的倍数才是闰年,不是400的倍数的就是平年。 这个说法是有问题的,但下面的算法你没有看吗?算法是对的 ######我看了,和说的一样。我认为不对。###### 楼主断章取义的功夫了得,原文是这样是: 从公元前46年,到16世纪,一共累计多出了10天。为此,当时的教皇格雷果里十三世,将1582年10月5日人为规定为10月15日。并开始了新闰年规 定。即规定公历年份是整百数的,必须是400的倍数才是闰年,不是400的倍数的就是平年。比如,1700年、1800年和1900年为平年,2000年 为闰年。此后,平均每年长度为365.2425天,约4年出现1天的偏差。按照每四年一个闰年计算,平均每年就要多算出0.0078天,经过四百年就会多 出大约3天来,因此,每四百年中要减少三个闰年。闰年的计算,归结起来就是通常说的:四年一闰;百年不闰,四百年再闰。######回复 @ChenQi : 嗯...是我理解错了,sorry :)######见楼下。你理解错我的意思了。###### LS都没理解lz的问题吧,如果是四年一闰;百年不闰,四百年再闰,那么1700年为什么是闰年?  1700/400=4.25 我刚才在AIX的机器上跑,cal返回的也是这个结果######如果是400年一闰的话,2000年是闰年没问题,那么1600年是闰年没问题,为什么1700年是闰年?这是Cal返回的结果######百年不润,千年400一润###### google了一下, 1582年那次只是欧洲天主教国家变更了计算日期, 世界范围是自1752的英国及英属殖民地转用格列高利历开始的 cal的计算方法就是研用这种, 1752之前逢百即闰######原来如此。######cal没错 ,在儒略历中1700年是润年,但是在格里历中是平年;并且后者由前者演化而来,所以1700是润年没什么奇怪的 ,另外1704也是润年 ######欧,感谢楼上几位回答,这个不讨论还真不知道###### julien 和 gregorian 的歷,改來改去,不合天文,科學,unix 的歷也跟着改來改去,這不必要學習吧!? 還有很多國家改 julien 到 gregorian 歷也不同時間,年
爱吃鱼的程序员 2020-06-05 13:05:12 0 浏览量 回答数 0

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作为一个研发工程师,无论你是否喜爱阅读,相信你都一定读过不少关于计算机技术的书籍。这其中不乏《21 天学会 JAVA》这样的语言入门书籍,也有《算法导论》这样的专题书籍,也有《人月神话》这样关于软件管理学的实用性的书籍。 也许你已经读过他们中的大部分,也许你现在还在不断地购入新的书籍来补充你的知识库。但请稍等一下,你是否思考过这样的问题,面对大量的计算机科学书籍,你是否都真正读懂了它们呢。有多少本书,当你将他放在书架上之后,就再也没有重新打开过。有多少知识是真正被存储在你的大脑中,并随时可以提供调用。拿到一本书后,高效阅读的正确姿势的什么。 如果你有以上的疑惑,那么接下来,我们将一起探讨一个问题,如何阅读一本计算机科学类书籍。 阅读的四种层次 首先,我们先要学会如何阅读。你可能会觉得不可思议,我已经接受过高等教育,怎么可能还不会阅读。然而可悲的是,现代教育体系中,恰恰忽略了对阅读能力的训练。我们在初中之后,阅读水平就几乎没有机会再得到提升。总体来说,阅读分为四种层次,分别是: 基础阅读 检视阅读 分析阅读 主题阅读 这其中的概念来源于莫提默·J·艾德勒和查尔斯·范多伦的著作《如何阅读一本书(How To Read A Book)》,这里我必须对其中的概念做简单的总结,以便在后续的篇幅中,我们能统一对阅读名词的理解。 当我们完成中学学业后,我们中的绝大部分人,都已经掌握了基础阅读的能力。在这个层次中,我们关心的是,书里的每句话是什么意思。这是一个最基础的层次。 检视阅读,我们也可以称之为快速阅读。快速浏览全书,了解书的主题,架构全书,提出核心问题。这并不是很新鲜的概念,但很多人可能并没有思考过,为什么要做检视阅读。检视阅读作用是为了帮助我们筛选这本书是否值得阅读,同时为接下来的分析阅读打下基础。在这个层次中,我们关心的是,这本书在讲什么。 分析阅读是一个更为高级的阅读层次,目标让我们能充分理解本书,与作者对话。其中包含了多个阶段,这里不再详述,有兴趣的同学可以研读原著。 当我们跨越过分析阅读后,这本书已经被我们掌握。此时,我们会就相同的主题,阅读不同的书籍,找出其中关联与矛盾,倾听不同的作者的不同声音,从而对某个主题产生更加深刻的认识。这个阶段,我们关注的不再是某一本书,而是一个具体的问题。 计算机科学书籍的特征 原著中针对不同类型的书籍,给予了不同的阅读建议。但由于所著时间很早,就计算机科学类图书的阅读建议,在书中并没有专门设计章节阐述。根据我的阅读经历,深感计算机科学类书籍,较其他类型图书有着其独特性: 单本书籍的信息量大 相较其他学科,绝大多数计算机科学类书籍并不是以得出结论并且论证结论为核心,而偏重于阐述方法和解释原理。有很多计算机书籍旨在剖析某个系统。这里的系统不仅仅指代诸如操作系统这样的实体系统,还包括一门语言或者一套管理方法论这样的理论系统。而系统通常是由多个部分组成的综合体,这其中势必包含不同组成部分的不同细节,信息量之大可见一斑。 注重实践 计算机科学是一门实用性的学科。这里的实用性可以理解为,计算机科学诞生的目的就是为了解决实际问题。因此,几乎所有的计算机科学书籍,都是以指导实践为目标而作。 更新速度快 计算机科学的更迭速度可以准确地被描述为日新月异。有些技术很快地火爆起来,又很快地消亡,所以有些书也就跟着很快地淹没在时代的进程中。 分类细致但同质度高 计算机科学对自己有着过分清晰的划分,不同的技术之间往往边界清晰。我们很少见操作系统和数据库系统在同一本书中论述,也不常见集不同语言之成的大作。由于领域划分细致,相同领域的书籍,多数时候往往论述的是同样的主题。 阅读计算机科学书籍的误区 绝大多数读者的错误意识在于把所有的书籍都认为是层层推进的论述过程。这样的阅读经验一旦沿用在计算机科学类书籍中,就会感觉举步维艰。前文说过,大多数的计算机书籍都是在剖析系统,一个系统又是由许多相互关联的部分组成。解读这类书籍,如同拆解一个机械,我们在拆解的过程,常常会犯下这些错误。
青衫无名 2019-12-02 01:20:38 0 浏览量 回答数 0

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招聘中所谓的熟悉tomcat,oracle到底是什么意思

我是刚毕业的学生,学计算机的,最近在面试一些公司的职位,在招聘岗位要求中经常看到所谓的熟悉tomcat,oracle,那么到底要掌握到什么程度,才算熟悉&#...
冷冷的夏天 2019-12-01 22:05:44 6188 浏览量 回答数 2

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为什么突然不能登录阿里云邮箱了?什么情况?

一直用foxmail收发邮件,半小时前突然不能用了,一直提示要重新输入密码,用浏览器试图登录,但是一直提示说浏览器用不了,NND,我用了IE8的浏览器也是一...
一大堆 2019-12-01 21:33:04 4316 浏览量 回答数 0

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通过命令,我假设你的意思getClass.getClassLoader.getResource("Message.txt").getPath。所以我会重新解释这个问题为什么同样的方法调用classloader会getResource(...)根据sbt consolevs 返回两个不同的结果spark-submit。答案是因为他们使用不同的类加载器,每个类加载器都有不同的类路径。console使用您的目录作为类路径,同时spark-submit使用包含资源的fat JAR。在JAR中找到资源时,类加载器返回一个JAR URL,如下所示jar:file:/home/me/WordCount/target/scala-2.11/Counter-assembly-0.1.jar!/Message.txt。使用Apache Spark的重点是在多台计算机上分配一些工作,因此我不认为您希望在生产中看到计算机的本地路径。
社区小助手 2019-12-02 01:46:16 0 浏览量 回答数 0

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大数据就是多,就是多。原来的设备存不下、算不动。 ——啪菠萝·毕加索 大数据,不是随机样本,而是所有数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。—— Schönberger 顾名思义“大数据”,从字面意思来理解就是“大量的数据”。 从技术的的角度来解释,大数据就是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 IBM提出大数据具有5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 我们所谈论的大数据实际上更多是从应用的层面,比如某公司搜集、整理了大量的用户行为信息,然后通过数据分析手段对这些信息进行分析从而得出对公司有利用价值的结果。 比如:头条的推荐机制,就是建立在对海量用户的阅读信息的搜集、分析之上。这就是大数据在现实中具体体现。 那Hadoop又是什么?它和大数据又有什么联系呢? Hadoop是一个对海量数据进行处理的分布式系统架构,可以理解为Hadoop就是一个对大量的数据进行分析的工具,和其他组件搭配使用,来完成对大量数据的收集、存储和计算。 Hadoop框架最核心的设计就是:HDFS 和 MapReduce。 HDFS为海量的数据提供了存储;MapReduce为海量的数据提供了计算。 一套完整的Hadoop大数据生态系统基本包含这些组件。 HDFS:Hadoop分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务。 MapReduce:分布式离线计算框架,用来处理大量的已经存储在本地的离线数据。 Storm:分布式实时计算,主要特点是实时性,用来处理实时产生的数据。 ZooKeeper:用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper,它运行在计算机集群上面,用于管理Hadoop操作。 HBase:是一个建立在HDFS之上,面向列的NoSQL数据库,用于快速读/写大量数据。 Hive:基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。 Sqoop:是一个连接工具,用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。 Pig:它是MapReduce编程的复杂性的抽象。Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。
1748847708358317 2019-12-02 03:11:07 0 浏览量 回答数 0

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Re为什么要对我的服务器的网络进行限速? 你没明白这1M带宽是什么意思吧,阿里云的带宽上行是没有限制的,也就是说从你本地计算机往服务器上传没有带宽限制,只有下行才有限制,默认是1M,也就是说从你的服务器上下载文件,或者用户请求网站返回数据的链路带宽是1M。而且你要搞清楚,你自己的网络,骨干网络,还有阿里云的网络,任意一环有问题,你都是达不到正常速率的。但通常都是你自己本地网络的缘故。另外,很多地方的ADSL或光纤宽带,默认都是有上行限速的。
harveymei 2019-12-01 23:36:30 0 浏览量 回答数 0

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Re阿里云的外网IP、内网IP是什么意思 准确说内网IP地址的地址段是专门给私有网络用的,大多数用于内部网络的通信,或者外网IP缺少时,替代外网IP进行网络设备IP的分配。 外网IP其实就是合法的互联网地址,所有在互联网中的网络设备,服务器,计算机之间的通信都是通过外网IP进行通信的。 另外对于局域网这个概念,其实不仅仅局限于内网,比如同一个网段的公网IP的网络也属于局域网的范畴!
high飞起 2019-12-01 23:21:37 0 浏览量 回答数 0

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C语言中字符串常量要占内存,那普通的常量呢?例如整型常量

如int i;i=6; 这里我知道系统要为变量i分配4个字节,那6这个整形常量还需要单独分配内存吗?还是说6不用再单独分配内存,而只是作为一个整数存在i这个变量所占的内存中?因为谭浩强的书上有这样一句原话“在程序中出现的常量是要存放在计算机...
a123456678 2019-12-01 19:50:56 1133 浏览量 回答数 1

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收到邮件提示网站还未进行公安备案

接监管部门通知,您的域名yoperp.com尚未完成公安备案。根据《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》(公安部令第33号)第十二条要求,请您在30日内前往上海市互联网安全综合服务...
1180900661983531 2019-12-01 18:51:49 4832 浏览量 回答数 2

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在Azure Data Studio中还原数据库备份时出现错误“可能无法执行集合被修改的枚举操作”

我对数据库非常陌生,因此请耐心等待。 我已经设置了在Docker容器上运行的本地SQL Server(使用Mac)。我正在尝试使用Azure Data Studio(v1.14.0&...
心有灵_夕 2019-12-22 14:11:19 0 浏览量 回答数 0

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一、ping基本使用详解 在网络中ping是一个十分强大的TCP/IP工具。它的作用主要为: 1、用来检测网络的连通情况和分析网络速度 2、根据域名得到服务器IP 3、根据ping返回的TTL值来判断对方所使用的操作系统及数据包经过路由器数量。 我们通常会用它来直接ping ip地址,来测试网络的连通情况。 类如这种,直接ping ip地址或网关,ping通会显示出以上数据,有朋友可能会问,bytes=32;time<1ms;TTL=128 这些是什么意思。 bytes值:数据包大小,也就是字节。 time值:响应时间,这个时间越小,说明你连接这个地址速度越快。 TTL值:Time To Live,表示DNS记录在DNS服务器上存在的时间,它是IP协议包的一个值,告诉路由器该数据包何时需要被丢弃。可以通过Ping返回的TTL值大小,粗略地判断目标系统类型是Windows系列还是UNIX/Linux系列。 默认情况下,Linux系统的TTL值为64或255,WindowsNT/2000/XP系统的TTL值为128,Windows98系统的TTL值为32,UNIX主机的TTL值为255。 因此一般TTL值: 100~130ms之间,Windows系统 ; 240~255ms之间,UNIX/Linux系统。 当然,我们今天主要了解并不是这些,而是ping的其它参考。 ping命令除了直接ping网络的ip地址,验证网络畅通和速度之外,它还有这些用法。 二、ping -t的使用 不间断地Ping指定计算机,直到管理员中断。 这就说明电脑连接路由器是通的,网络效果很好。下面按按住键盘的Ctrl+c终止它继续ping下去,就会停止了,会总结出运行的数据包有多少,通断的有多少了。 三、ping -a的使用 ping-a解析计算机名与NetBios名。就是可以通过ping它的ip地址,可以解析出主机名。 四、ping -n的使用 在默认情况下,一般都只发送四个数据包,通过这个命令可以自己定义发送的个数,对衡量网络速度很有帮助,比如我想测试发送10个数据包的返回的平均时间为多少,最快时间为多少,最慢时间为多少就可以通过以下获知: 从以上我就可以知道在给47.93.187.142发送10个数据包的过程当中,返回了10个,没有丢失,这10个数据包当中返回速度最快为32ms,最慢为55ms,平均速度为37ms。说明我的网络良好。 如果对于一些不好的网络,比如监控系统中非常卡顿,这样测试,返回的结果可能会显示出丢失出一部分,如果丢失的比较多的话,那么就说明网络不好,可以很直观的判断出网络的情况。 五、ping -l size的使用 -l size:发送size指定大小的到目标主机的数据包。 在默认的情况下Windows的ping发送的数据包大小为32byt,最大能发送65500byt。当一次发送的数据包大于或等于65500byt时,将可能导致接收方计算机宕机。所以微软限制了这一数值;这个参数配合其它参数以后危害非常强大,比如攻击者可以结合-t参数实施DOS攻击。(所以它具有危险性,不要轻易向别人计算机使用)。 例如:ping -l 65500 -t 211.84.7.46 会连续对IP地址执行ping命令,直到被用户以Ctrl+C中断. 这样它就会不停的向211.84.7.46计算机发送大小为65500byt的数据包,如果你只有一台计算机也许没有什么效果,但如果有很多计算机那么就可以使对方完全瘫痪,网络严重堵塞,由此可见威力非同小可。 六、ping -r count 的使用 在“记录路由”字段中记录传出和返回数据包的路由,探测经过的 路由个数,但最多只能跟踪到9个路由。 ping -n 1 -r 9 202.102.224.25 (发送一个数据包,最多记录9个路由) 将经过 9个路由都显示出来了,可以看上图。 ping命令用的较多的就这6类的,大家有可能在项目中会用到的。 七、批量ping网段 对于一个网段ip地址众多,如果单个检测实在麻烦,那么我们可以直接批量ping网段检测,那个ip地址出了问题,一目了然。 先看代码,直接在命令行窗口输入: for /L %D in (1,1,255) do ping 10.168.1.%D IP地址段修改成你要检查的IP地址段。 当输入批量命令后,那么它就自动把网段内所有的ip地址都ping完为止。 那么这段“for /L %D in(1,1,255) do ping 10.168.1.%D” 代码是什么意思呢? 代码中的这个(1,1,255)就是网段起与始,就是检测网段192.168.1.1到192.168.1.255之间的所有的ip地址,每次逐增1,直接到1到255这255个ip检测完为止。
剑曼红尘 2020-03-23 15:44:54 0 浏览量 回答数 0

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回 1楼服务器云的帖子 买的Windows,大体意思就是把实验测得的数据上传到阿里云上,之前做过FTP,导师说FTP这个方法太老套了,如果我要上传数据需要先搭建网站吗? ------------------------- 回 3楼云上珠玑的帖子 部署了然后呢,应该再做什么 ------------------------- 回 5楼云上珠玑的帖子 您好,要求就是把传感器测得的实时数据不间断的上传到云存储起来,就是每隔1分钟上传一次这样,然后再对数据进行分析什么的,比如做成个折线图什么的。 ------------------------- 回 7楼云上珠玑的帖子 因为我之前也不是学计算机的,我也不不太懂,其实老师说的就很模糊,就让你做还一个劲的催,老师也不懂啊,他就以为阿里云已经很成熟了,网上现成的例子很多,关键是我也没找到现成的例子。具体怎么做全靠自己摸索,现在就是想着用mqtt传数据,但大体的框架也没有。
策谋本天成 2019-12-02 00:45:41 0 浏览量 回答数 0

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回 1楼服务器云的帖子 买的Windows,大体意思就是把实验测得的数据上传到阿里云上,之前做过FTP,导师说FTP这个方法太老套了,如果我要上传数据需要先搭建网站吗? ------------------------- 回 3楼云上珠玑的帖子 部署了然后呢,应该再做什么 ------------------------- 回 5楼云上珠玑的帖子 您好,要求就是把传感器测得的实时数据不间断的上传到云存储起来,就是每隔1分钟上传一次这样,然后再对数据进行分析什么的,比如做成个折线图什么的。 ------------------------- 回 7楼云上珠玑的帖子 因为我之前也不是学计算机的,我也不不太懂,其实老师说的就很模糊,就让你做还一个劲的催,老师也不懂啊,他就以为阿里云已经很成熟了,网上现成的例子很多,关键是我也没找到现成的例子。具体怎么做全靠自己摸索,现在就是想着用mqtt传数据,但大体的框架也没有。
策谋本天成 2019-12-02 00:45:40 0 浏览量 回答数 0

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又没网了?电脑网络连接问答合集

相信不少朋友们都曾经在计算机上遇到过网络连接的问题,网上也有很多解决方法,但造成断网的原因各种各样,本文为收集了一些关于电脑网络连接的问答,希望能帮助大家解决断网问题。linux虚拟机IP如何配置及SVN服务环境如何搭建? http...
yq传送门 2019-12-01 19:40:15 1286 浏览量 回答数 1

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在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型,一种叫结构化的数据,一种叫非结构化的数据,还有一种叫半结构化的数据。 大数据拥抱云计算 在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢? 1 数据不大也包含智慧 一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们80后小时候,信息量没有那么大,也就看看书、看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字?如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。 首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型,一种叫结构化的数据,一种叫非结构化的数据,还有一种叫半结构化的数据。 结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。 非结构化的数据:现在非结构化的数据越来越多,就是不定长、无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了;例如语音,视频都是非结构化的数据。 半结构化数据:是一些XML或者HTML的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。 其实数据本身不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网页也是数据,我们称为Data。数据本身没有什么用处,但数据里面包含一个很重要的东西,叫做信息(Information)。 数据十分杂乱,经过梳理和清洗,才能够称为信息。信息会包含很多规律,我们需要从信息中将规律总结出来,称为知识(Knowledge),而知识改变命运。信息是很多的,但有人看到了信息相当于白看,但有人就从信息中看到了电商的未来,有人看到了直播的未来,所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识,天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。 所以数据的应用分这四个步骤:数据、信息、知识、智慧。 最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据,能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策,改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告,正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时,另外推荐一些他非常想听的其他音乐。 用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标,输入文字对我来说都是数据,我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧,让用户陷入到我的应用里面不可自拔,上了我的网就不想离开,手不停地点、不停地买。 很多人说双十一我都想断网了,我老婆在上面不断地买买买,买了A又推荐B,老婆大人说,“哎呀,B也是我喜欢的啊,老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛,这么有智慧,比我还了解我老婆,这件事情是怎么做到的呢? 2 数据如何升华为智慧 数据的处理分几个步骤,完成了才最后会有智慧。 第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据,数据的收集有两个方式: 第一个方式是拿,专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒,这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索,所谓外事不决问Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。 另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其实其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。 3 大数据时代,众人拾柴火焰高 当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。 对于数据的收集:就IoT来讲,外面部署这成千上万的检测设备,将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来。这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。 对于数据的传输:一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。 对于数据的存储:一台机器的文件系统肯定是放不下的,所以需要一个很大的分布 式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。 对于数据的分析:可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序,相当于1000G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但并行处理209秒就完成了。 所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完,大家一起干。可是随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢? 4 大数据需要云计算,云计算需要大数据 说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活时,需要很多的机器一块做,真的是想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。 例如大数据分析公司的财务情况,可能一周分析一次,如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着,一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候,把这一千台机器拿出来;不算的时候,让这一千台机器去干别的事情? 谁能做这个事儿呢?只有云计算,可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上,作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿,这个东西不是一般人能开发出来的,也不是一般人玩得转的,怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。 所以说就像数据库一样,其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了,一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到公有云上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了。 云计算需要大数据,大数据需要云计算,二者就这样结合了。 人工智能拥抱大数据 机器什么时候才能懂人心 虽说有了大数据,人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西,想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况:我想要的东西不会搜,表达不出来,搜索出来的又不是我想要的。 例如音乐软件推荐了一首歌,这首歌我没听过,当然不知道名字,也没法搜。但是软件推荐给我,我的确喜欢,这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时,会发现机器知道我想要什么,而不是说当我想要时,去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我,这就有点人工智能的意思了。 人们很早就在想这个事情了。最早的时候,人们想象,要是有一堵墙,墙后面是个机器,我给它说话,它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器,那它就真的是一个人工智能的东西了。 让机器学会推理 怎么才能做到这一点呢?人们就想:我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器,让机器根据你的提问,推理出相应的回答,这样多好? 其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了,例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程,机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题:数学公式非常严谨,推理过程也非常严谨,而且数学公式很容易拿机器来进行表达,程序也相对容易表达。 教给机器知识 因此,仅仅告诉机器严格的推理是不够的,还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情,一般人可能就做不来了。可能专家可以,比如语言领域的专家或者财经领域的专家。 语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则,主语后面一定是谓语,谓语后面一定是宾语,将这些总结出来,并严格表达出来不就行了吗?后来发现这个不行,太难总结了,语言表达千变万化。 人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功,一方面是知识比较难总结,另一方面总结出来的知识难以交给计算机。因为你自己还迷迷糊糊,觉得似乎有规律,就是说不出来,又怎么能够通过编程教给计算机呢? 算了,教不会你自己学吧 于是人们想到:机器是和人完全不一样的物种,干脆让机器自己学习好了。
茶什i 2019-12-31 13:13:50 0 浏览量 回答数 0

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。
hiekay 2019-12-02 01:40:04 0 浏览量 回答数 0

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。
hiekay 2019-12-02 01:38:44 0 浏览量 回答数 0

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大家都是这样过来的,嘿嘿~~~人,一定要靠自己~ ------------------------- Re:Re阿里云提高了中国计算机行业人员的素质 引用第11楼tudoulove于2013-04-24 11:49发表的 Re阿里云提高了中国计算机行业人员的素质 : Lz太夸张了吧。相比国内很多云主机,阿里云价格真心谈不上低廉。lz应该好好长长见识了,给你一个臻云服务器的50元的免费试用码,让你见识下什么才是真正的低廉。登录臻云官网注册输入KOK9G-AARPD-A2J3S-9DEVU-R3DA8G 即可获得50元的试用机会。希望你到时还会这么说。 臻云的主机好像最少半年付,没有月付的啊? ------------------------- Re:Re阿里云提高了中国计算机行业人员的素质 引用第11楼tudoulove于2013-04-24 11:49发表的 Re阿里云提高了中国计算机行业人员的素质 : Lz太夸张了吧。相比国内很多云主机,阿里云价格真心谈不上低廉。lz应该好好长长见识了,给你一个臻云服务器的50元的免费试用码,让你见识下什么才是真正的低廉。登录臻云官网注册输入KOK9G-AARPD-A2J3S-9DEVU-R3DA8G 即可获得50元的试用机会。希望你到时还会这么说。 这种配置很普遍,那么黑!!!! 臻云好意思说便宜? [attachment=37675] ------------------------- Re:回15楼dns2008的帖子 引用第17楼tudoulove于2013-04-24 15:32发表的 回15楼dns2008的帖子 : 收费是根据配置来确定的吧。臻云是国内第一家实现弹性DIY的云主机提供商,收费分按小时,按月和按年几种,如果你选择按月的收费,最便宜最低只要69.9元一个月。 说句实话,我不知道你是不是臻云的人,这倒也无所谓,但我只想说臻云的网页界面真的很不人性化,也不直观,如果让一个新人去选配置,肯定被绕晕了,臻云的产品经理真应该换一个了 另外,说到便宜,按你说的臻云最便宜是69.9,可阿里是69,阿里现在WIN的版权也不收费了,而臻云还要42元/月,我真不知道臻云哪里比阿里有性价比了?? ------------------------- Re:回15楼dns2008的帖子 引用第20楼zypm于2013-04-24 16:52发表的 回15楼dns2008的帖子 : 请问这张截图是最新的么?臻云的价格好像调整了吧?目前RAM是100多点,产品包更便宜很多。 是的,我就是刚刚去臻云官网截图的。。。
dns2008 2019-12-02 01:06:24 0 浏览量 回答数 0

问题

初识Hadoop:报错

Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身。  ...
kun坤 2020-06-07 00:57:43 0 浏览量 回答数 1

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出现这种问题的情况一般是两种:1.看看是不是监听服务没有起来2.检查有没有修改IP地址,计算机名称除此之外在网上查资料的时候还有一种:http://blog.csdn.net/icqsky/archive/2009/07/01/4313791.aspx如下:这个错误是因为Listener出了问题,请检查一下你的listener.ora文件,看下是否存在如下配置:SID_LIST_LISTENER = (SID_LIST = (SID_DESC = (SID_NAME = PLSExtProc) (ORACLE_HOME = E:\oracle\product\10.2.0\db_1) (PROGRAM = extproc) ) ) 如果说是这样,那么请将一段改成SID_LIST_LISTENER = (SID_LIST = (SID_DESC = (SID_NAME = PLSExtProc) (ORACLE_HOME = E:\oracle\product\10.2.0\db_1) (PROGRAM = extproc) ) (SID_DESC = (GLOBAL_DBNAME = ORCL) (ORACLE_HOME = E:\oracle\product\10.2.0\db_1) (SID_NAME = ORCL) ) ) 这样以后,关掉Service和LISTENER。再启动Service和LISTENER,这样应该就可以了,注意顺序。 查了一下,网上是说,加上了面一段东西,意思是把LISTENER服务主动注册到进程监视器(pmon)中去。所以,但你启动了Serivce后,启动LISTENER的时候,会主动去注册到进程监视器(pmon)中去。所以不会有什么问题。但是反过却不行。 如果说没有添加那一段,情况正好相反,是由实例的pmon进程在LISTENER中注册服务,LISTENER为被动注册。所以需要先起LISTENER才可以。 总结一下,如果说你不加那段东西,那么就应该先起LISTENER,如果说你加了那段东西,就应该先起Serivce。
蛮大人123 2019-12-02 02:28:00 0 浏览量 回答数 0

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这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含个样本的训练集,你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中,通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传播(foward propagation)的步骤,接着有一个叫做反向暂停(backward pause) 或叫做反向传播(backward propagation)的步骤。所以这周我也会向你介绍为什么神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个独立的部分。 在课程中我将使用逻辑回归(logistic regression)来传达这些想法,以使大家能够更加容易地理解这些概念。即使你之前了解过逻辑回归,我认为这里还是有些新的、有趣的东西等着你去发现和了解,所以现在开始进入正题。 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比如这只猫,如果识别这张图片为猫,则输出标签1作为结果;如果识别出不是猫,那么输出标签0作为结果。现在我们可以用字母 来 表示输出的结果标签,如下图所示: 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的,为了保存一张图片,需要保存三个矩阵,它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道,如果你的图片大小为64x64像素,那么你就有三个规模为64x64的矩阵,分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。为了便于表示,这里我画了三个很小的矩阵,注意它们的规模为5x4 而不是64x64,如下图所示: 为了把这些像素值放到一个特征向量中,我们需要把这些像素值提取出来,然后放入一个特征向量。为了把这些像素值转换为特征向量 ,我们需要像下面这样定义一个特征向量 来表示这张图片,我们把所有的像素都取出来,例如255、231等等,直到取完所有的红色像素,接着最后是255、134、…、255、134等等,直到得到一个特征向量,把图片中所有的红、绿、蓝像素值都列出来。如果图片的大小为64x64像素,那么向量 的总维度,将是64乘以64乘以3,这是三个像素矩阵中像素的总量。在这个例子中结果为12,288。现在我们用,来表示输入特征向量的维度,有时候为了简洁,我会直接用小写的来表示输入特征向量的维度。所以在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量作为输入,然后预测输出结果为1还是0,也就是预测图片中是否有猫: 最后为了能把训练集表示得更紧凑一点,我们会定义一个矩阵用大写的表示,它由输入向量、等组成,如下图放在矩阵的列中,所以现在我们把作为第一列放在矩阵中,作为第二列,放到第列,然后我们就得到了训练集矩阵。所以这个矩阵有列,是训练集的样本数量,然后这个矩阵的高度记为,注意有时候可能因为其他某些原因,矩阵会由训练样本按照行堆叠起来而不是列,如下图所示:的转置直到的转置,但是在实现神经网络的时候,使用左边的这种形式,会让整个实现的过程变得更加简单: 现在来简单温习一下:是一个规模为乘以的矩阵,当你用Python实现的时候,你会看到X.shape,这是一条Python命令,用于显示矩阵的规模,即X.shape等于,是一个规模为乘以的矩阵。所以综上所述,这就是如何将训练样本(输入向量的集合)表示为一个矩阵。 那么输出标签呢?同样的道理,为了能更加容易地实现一个神经网络,将标签放在列中将会使得后续计算非常方便,所以我们定义大写的等于,所以在这里是一个规模为1乘以的矩阵,同样地使用Python将表示为Y.shape等于,表示这是一个规模为1乘以的矩阵。 当你在后面的课程中实现神经网络的时候,你会发现,一个好的符号约定能够将不同训练样本的数据很好地组织起来。而我所说的数据不仅包括 或者 还包括之后你会看到的其他的量。将不同的训练样本的数据提取出来,然后就像刚刚我们对 或者 所做的那样,将他们堆叠在矩阵的列中,形成我们之后会在逻辑回归和神经网络上要用到的符号表示。如果有时候你忘了这些符号的意思,比如什么是 ,或者什么是 ,或者忘了其他一些东西,我们也会在课程的网站上放上符号说明,然后你可以快速地查阅每个具体的符号代表什么意思,好了,我们接着到下一个视频,在下个视频中,我们将以逻辑回归作为开始。 备注:附录里也写了符号说明。
因为相信,所以看见。 2020-05-20 12:39:45 0 浏览量 回答数 0

问题

同步功能乱套了

以前同步功能一直没法正常使用,前一阵子好用了,开心哦可是这两天又出状况了 简述如下: 1、我在家里整理好的收藏夹,之后 点“收藏”菜单下的“同步”选项,状态栏云图标显示”...
dlkanwode 2019-12-01 20:11:21 6310 浏览量 回答数 3

问题

必须了解的五个服务器基础问题

今天我们来说说服务器基础知识方面的几个问题,也是困惑初涉服务器领域众“菜鸟”们的几个常见问题: 1 双路等于双核么? 问题:常听说双路至强XX式服务器,最近又出现了双核至强,都是两个CPUÿ...
杨经理 2019-12-01 21:43:28 6744 浏览量 回答数 0

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第一:采用温柔的方式 乖乖地升级自己的数据库为更高的版本。 第二:将就一下 如果只用这一次数据库,就去计算机→管理→服务,找到要开启的服务SQLserver(MSSQL SERVER)去启动就OK了。 第三:不将就 当然生活嘛,就得学会不将就,因为米老师说的:不将就是发现的原动力。所以呢,为了每次使用都能正常使用,只能委屈“Microsoft SQL Server 2013(2012) ExpressLocalDB”这个服务了,鱼与熊掌不可兼得。所以去控制面板果断的找到这个自动安装的服务,去卸载它吧,对VS没有大影响。卸载后,然后开启SQL server服务下的需要的服务即可。 话说回来了,VS为什么要自动装“Microsoft SQL Server 2013(2012) ExpressLocalDB”,宝宝真不知道,不过看表面意思,应该是一个本地数据库什么的???百度告诉我说:VS2012中提供了一个本地数据库引擎“Microsoft SQL Server 2013(2012) ExpressLocalDB”,通过VS2012可以很方便管理和使用本地数据库。 再为大家分享另一套解决SQL SERVER 2008 R2配置管理器出现“远程过程调用失败”(0x800706be)错误提示的方案: 以前SQL Server 2008 不能登陆的时候,总是通过“计算机管理”→“SQL Server服务”更改一下,"SQL Server(MSSQLSERVER)"。可是现在出现的问题却成了SQL Server服务打不开的情况,很是郁闷。如图: 通过网上查,才知道是因为SQL Server2008 与VS2012 共存的问题,当你电脑中同时装了这两样东西,SQL 就会出现上图中的情况。 解决办法:从控制面板或者其他辅助软件中找到”Microsoft SQL Server Expres 2012LocalDB“将其卸载即可。如图: 卸载之后,重新刷新一下,“SQL Server服务”就出出来,如下图,然后再按照下图中的第二个红线框将已停止的SQL Server(MSSQLSERVER)启动即可。 到此为止,好多人的问题应该能够解决,可能是我RP 的原因吧,当我启动SQL Server(MSSQLSERVER)之后又出现了新的问题。具体如下图: 通过查看windows日志文件(查看日志文件的方法)就能看出是因为端口被占用的原因,解决这个问题也挺容易的,只需要将SQLEXPRESS服务中后面三个都关掉,保证每次启动只有一个启动就好。问题终于解决了。 以上就是本文的全部内容,希望帮助大家顺利解决SQL server服务显示远程过程调用失败问题。
游客2q7uranxketok 2021-02-07 20:06:37 0 浏览量 回答数 0

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在Java中,常量池的概念想必很多人都听说过。这也是面试中比较常考的题目之一。在Java有关的面试题中,一般习惯通过String的有关问题来考察面试者对于常量池的知识的理解,几道简单的String面试题难倒了无数的开发者。所以说,常量池是Java体系中一个非常重要的概念。 谈到常量池,在Java体系中,共用三种常量池。分别是字符串常量池、Class常量池和运行时常量池。 本文先来介绍一下到底什么是Class常量池。 什么是Class文件 在Java代码的编译与反编译那些事儿中我们介绍过Java的编译和反编译的概念。我们知道,计算机只认识0和1,所以程序员写的代码都需要经过编译成0和1构成的二进制格式才能够让计算机运行。 我们在《深入分析Java的编译原理》中提到过,为了让Java语言具有良好的跨平台能力,Java独具匠心的提供了一种可以在所有平台上都能使用的一种中间代码——字节码(ByteCode)。 有了字节码,无论是哪种平台(如Windows、Linux等),只要安装了虚拟机,都可以直接运行字节码。 同样,有了字节码,也解除了Java虚拟机和Java语言之间的耦合。这话可能很多人不理解,Java虚拟机不就是运行Java语言的么?这种解耦指的是什么? 其实,目前Java虚拟机已经可以支持很多除Java语言以外的语言了,如Groovy、JRuby、Jython、Scala等。之所以可以支持,就是因为这些语言也可以被编译成字节码。而虚拟机并不关心字节码是有哪种语言编译而来的。 Java语言中负责编译出字节码的编译器是一个命令是javac。 javac是收录于JDK中的Java语言编译器。该工具可以将后缀名为.java的源文件编译为后缀名为.class的可以运行于Java虚拟机的字节码。 如,我们有以下简单的HelloWorld.java代码: public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { String s = "Hollis"; } } 通过javac命令生成class文件: javac HelloWorld.java 生成HelloWorld.class文件:  如何使用16进制打开class文件:使用 vim test.class ,然后在交互模式下,输入:%!xxd 即可。 可以看到,上面的文件就是Class文件,Class文件中包含了Java虚拟机指令集和符号表以及若干其他辅助信息。 要想能够读懂上面的字节码,需要了解Class类文件的结构,由于这不是本文的重点,这里就不展开说明了。 读者可以看到,HelloWorld.class文件中的前八个字母是cafe babe,这就是Class文件的魔数(Java中的”魔数”) 我们需要知道的是,在Class文件的4个字节的魔数后面的分别是4个字节的Class文件的版本号(第5、6个字节是次版本号,第7、8个字节是主版本号,我生成的Class文件的版本号是52,这时Java 8对应的版本。也就是说,这个版本的字节码,在JDK 1.8以下的版本中无法运行)在版本号后面的,就是Class常量池入口了。 Class常量池 Class常量池可以理解为是Class文件中的资源仓库。 Class文件中除了包含类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息就是常量池(constant pool table),用于存放编译器生成的各种字面量(Literal)和符号引用(Symbolic References)。 由于不同的Class文件中包含的常量的个数是不固定的,所以在Class文件的常量池入口处会设置两个字节的常量池容量计数器,记录了常量池中常量的个数。  当然,还有一种比较简单的查看Class文件中常量池的方法,那就是通过javap命令。对于以上的HelloWorld.class,可以通过 javap -v HelloWorld.class 查看常量池内容如下:  从上图中可以看到,反编译后的class文件常量池中共有16个常量。而Class文件中常量计数器的数值是0011,将该16进制数字转换成10进制的结果是17。 原因是与Java的语言习惯不同,常量池计数器是从0开始而不是从1开始的,常量池的个数是10进制的17,这就代表了其中有16个常量,索引值范围为1-16。 常量池中有什么 介绍完了什么是Class常量池以及如何查看常量池,那么接下来我们就要深入分析一下,Class常量池中都有哪些内容。 常量池中主要存放两大类常量:字面量(literal)和符号引用(symbolic references)。 字面量 前面说过,运行时常量池中主要保存的是字面量和符号引用,那么到底什么字面量? 在计算机科学中,字面量(literal)是用于表达源代码中一个固定值的表示法(notation)。几乎所有计算机编程语言都具有对基本值的字面量表示,诸如:整数、浮点数以及字符串;而有很多也对布尔类型和字符类型的值也支持字面量表示;还有一些甚至对枚举类型的元素以及像数组、记录和对象等复合类型的值也支持字面量表示法。 以上是关于计算机科学中关于字面量的解释,并不是很容易理解。说简单点,字面量就是指由字母、数字等构成的字符串或者数值。 字面量只可以右值出现,所谓右值是指等号右边的值,如:int a=123这里的a为左值,123为右值。在这个例子中123就是字面量。 int a = 123; String s = "hollis"; 上面的代码事例中,123和hollis都是字面量。 本文开头的HelloWorld代码中,Hollis就是一个字面量。 符号引用 常量池中,除了字面量以外,还有符号引用,那么到底什么是符号引用呢。 符号引用是编译原理中的概念,是相对于直接引用来说的。主要包括了以下三类常量: * 类和接口的全限定名 * 字段的名称和描述符 * 方法的名称和描述符 这也就可以印证前面的常量池中还包含一些com/hollis/HelloWorld、main、([Ljava/lang/String;)V等常量的原因了。 Class常量池有什么用 前面介绍了这么多,关于Class常量池是什么,怎么查看Class常量池以及Class常量池中保存了哪些东西。有一个关键的问题没有讲,那就是Class常量池到底有什么用。 首先,可以明确的是,Class常量池是Class文件中的资源仓库,其中保存了各种常量。而这些常量都是开发者定义出来,需要在程序的运行期使用的。 在《深入理解Java虚拟》中有这样的表述: Java代码在进行Javac编译的时候,并不像C和C++那样有“连接”这一步骤,而是在虚拟机加载Class文件的时候进行动态连接。也就是说,在Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法得到真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。关于类的创建和动态连接的内容,在虚拟机类加载过程时再进行详细讲解。 前面这段话,看起来很绕,不是很容易理解。其实他的意思就是: Class是用来保存常量的一个媒介场所,并且是一个中间场所。在JVM真的运行时,需要把常量池中的常量加载到内存中。 至于到底哪个阶段会做这件事情,以及Class常量池中的常量会以何种方式被加载到具体什么地方,会在本系列文章的后续内容中继续阐述。欢迎关注我的博客(http://www.hollischuang.com) 和公众号(Hollis),即可第一时间获得最新内容。 另外,关于常量池中常量的存储形式,以及数据类型的表示方法本文中并未涉及,并不是说这部分知识点不重要,只是Class字节码的分析本就枯燥,作者不想在一篇文章中给读者灌输太多的理论上的内容。感兴趣的读者可以自行Google学习,如果真的有必要,我也可以单独写一篇文章再深入介绍。 参考资料 《深入理解java虚拟机》 《Java虚拟机原理图解》 1.2.2、Class文件中的常量池详解(上)
montos 2020-06-02 10:12:18 0 浏览量 回答数 0

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