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【教程免费下载】 VMware vSphere性能设计:性能密集场景下CPU、内存

Preface 前言 很难想象我们已经在虚拟化行业中走了这么远。那些曾经被认为只用于开发和测试使用的小技术如今已经用于生产工作,甚至用于关键业务级应用。VMware vSphere平台几乎能够无障碍地支撑任何虚拟化工作...
沉默术士 2019-12-01 22:07:47 1680 浏览量 回答数 1

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一:C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言,通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括:基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 二:Linux基础 Linux操作系统的概念、安装方法,详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC,调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell Makefile脚本编写等知识,嵌入式开发环境的搭建。 三:Linux系统编程 重点学习标准I/O库,Linux多任务编程中的多进程和多线程,以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等),同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识,主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。 四:Linux网络编程 计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛,通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手,全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API,熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现,了解HTTP协议及其实现方法,熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法,掌握混合C/S架构网络通信系统的设计,熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。 五:数据结构与算法 数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用,对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容,包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。 六:C++ 、QT C++是Linux应用开发主要语言之一,本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C++的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能,在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用,在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序,并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。 七:Cortex A8 、Linux 平台开发 通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧,掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块,为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块,并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统,该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成,是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,目前它的应用不再局限于移动终端,还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。 八:驱动开发 驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分,也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口,掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理,具备ARM硬件接口的基础知识,熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架,熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发,在工作中能独立胜任底层驱动开发。 以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识,其实,作为一个嵌入式开发人员,专业知识和项目经验同样重要,所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践,锻炼自己的项目开发能力。
知与谁同 2019-12-02 01:22:27 0 浏览量 回答数 0

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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑
沉默术士 2019-12-02 01:21:16 0 浏览量 回答数 0

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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 3、了解Unix/Linux环境下开发环境、熟练应用Perl和Unix Shell等其中一种语言; 4、熟悉信息检索理论,了解常用的数据挖掘技术。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑
聚小编 2019-12-02 01:21:14 0 浏览量 回答数 0

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计算机科学与技术专业课程 课程简介 1.数字逻辑电路: “数字逻辑”是计算机专业本科生的一门主要课程,具有自身的理论体系和很强的实践性。它是计算机组成原理的主要先导课程之一,是计算机应用专业关于计算机系统结构方面的主干课程之一。 课程的主要目的是使学生了解和掌握从对数字系统提出要求开始,一直到用集成电路实现所需逻辑功能为止的整个过程的完整知识。内容有数制和编码、布尔代数和逻辑函数、组合逻辑电路的分析和设计,时序逻辑电路的分析和设计,中、大规模集成电路的应用。通过对该课程的学习,可以为计算机组成原理、微型计算机技术、计算机系统结构等课程打下坚实的基础。 2.计算机组成原理: 本课程是计算机系本科生的一门重要专业基础课。在各门硬件课程中占有举足轻重的地位。它的先修课程是《数字逻辑电路》,后继课程有《微机接口技术》、《计算机系统结构》。从课程地位来说,本课程在先修课和后继课中起着承上启下的作用。主要讲解计算机五大部件的组成及工作原理,逻辑设计与实现方法,整机的互连技术,培养学生具有初步的硬件系统分析、设计、开发和使用的能力。具体内容包括:数制与码制、基本逻辑部件、运算方法与运算器、指令系统与寻址方式,中央处理器(CPU)的工作原理及设计方法。存储系统和输入/输出(I/O)系统等。通过该课程的学习,可以使学生较深地掌握单台计算机的组成及工作原理,进一步加深对先修课程的综合理解及灵活应用,为后继课程的学习建立坚实的基础知识。 3.微机接口技术: 本课程是计算机科学与技术专业学生必修的核心课程之一,它的先修课程为数字逻辑、计算机组成原理。本课程对于训练学生掌握硬件接口设计技术,熟悉微处理器和各种接口芯片的硬件设计和软件调试技术都有重要作用,在软件方面要求掌握汇编语言,在硬件方面要掌握中断、DMA、计数器/定时器等设计技术。通过该课程的学习使学生学会微机接口设计的基本方法和技能。 4.计算机系统结构: 计算机系统结构主要是研究高性能计算机组织与结构的课程。主要包括:计算机系统结构的基本概念、指令的流水处理与向量计算机、高性能微处理器技术、并行处理机结构及算法和多处理机技术。结合现代计算机系统结构的新发展,介绍近几年来计算机系统结构所出现的一些新概念和新技术。 5.数据库概论: 数据库已是计算机系本科生不可缺少的专业基础课,它是计算机应用的重要支柱之一。该课程讲授数据库技术的特点,数据库系统的结构,三种典型数据模型及系统(以关系型系统为主)、数据库规范化理论,数据库的设计与管理,以及数据库技术的新进展等。通过本课程学习,掌握基本概念、理论和方法,学会使用数据库管理系统设计和建立数据库的初步能力,为以后实现一个数据库管理系统及进行系统的理论研究打下基础。 6.算法与数据结构: “数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础,是计算机科学与技术专业的必修课,是计算机学科其它专业课的先修课程。通过学习本课程使学生掌握数据结构的基本逻辑结构和存储结构及其基本算法的设计方法,并在实际应用中能灵活使用。学会分析研究数据对象的特性,选择合适的逻辑结构、存储结构及设计相应的算法。初步掌握算法的时空分析技巧,同时进行程序设计训练。使学生学会应用抽象数据类型概念进行抽象设计。主要内容有:线性表、链表、栈、队列、数组、广义表、树与二叉树、图、查找、排序、内存管理、文件存储管理。 7.离散数学: “离散数学”是计算机科学与技术专业必修课程,其主要内容包括:命题逻辑;一阶命题逻辑;集合、关系与映射;代数系统、布尔代数 ;图论等。这些内容为学习计算机专业课程,如编译原理、数据结构提供重要的理论工具,同时也是计算机应用不可缺少的理论基础。 离散数学主要培养学生对事物的抽象思维能力和逻辑推理能力,为今后处理离散信息,从事计算机软件的开发和设计,以及计算机的其它实际应用打好数学基础。 8.操作系统: 操作系统是现代计算机系统中不可缺少的重要组成部分。它的先修课程是数据结构和计算机基础,在此基础上讲解操作系统的主要内容:CPU管理、存储器管理、作业管理、I/O设备管理和文件管理。这些基本原理告诉人们作为计算机系统中各种资源的管理者和各种活动的组织者、指挥者,操作系统是如何使整个计算机系统有条不率地高效工作,以及它为用户使用计算机系统提供了哪些便利手段。掌握了这些知识,人们就会对计算机系统的总体框架、工作流程和使用方法有了一个全面的认识,就会清楚后续专业课程所述内容在计算机系统中所处的地位和作用,这样不仅便于理解后续课程内容,而且能使人们把计算机的各部分知识有机地联系起来。此外,由于多处理机系统和计算机网络的盛行,本课程中也包含了对多处理机操作系统和网络操作系统的概述,从而使学习者可以跟上计算机技术的发展速度。 9.数据通信与计算机网: 该课程主要介绍网络基本理论和网络最新实用技术,分基础理论、实用技术和新技术三部分进行讲述。主要讲解计算机网络的功能和组成,数据传输,链路控制,多路复用,差错检测,网络体系结构,网络分层协议及局域网、广域网等。要求学生掌握数据通信的基本原理和计算机网络的体系结构,打下坚实的理论基础,培养实际应用的能力,为今后从事计算机网络的科研和设计工作打下基础。 10.高级语言程序设计: 本课程介绍了C与C++的全集。它从语法入手,同时强调程序设计的基本方法,以使学生能在较短的时间内,掌握C语言的结构化程序设计方法与C++语言的面向对象程序设计方法。主要内容有:1、过程初步;2、过程组织和管理;3、C++的数据类型;4、类与对象;5、继承;6、I/O流。 11.软件工程: 软件工程课程是计算机专业的一门主要专业课程,是培养高水平软件研制和开发人员的一门重程。该课程主要介绍软件工程的概念、原理及典型的方法技术,进述软件生存周期各阶段的任务、过程、方法和工具,讨论了软件工程使用的科学管理技术。 12.数据库应用: 通过实践方式使学生进一步掌握数据库知识和技术,掌握C/S(客户/服务)模式下的大型数据库的设计与实现,培养同行间的合作精神,学习应用合作方法。 13.软件编程实践: 主要介绍最新的常规的软件编程平台、工具和方法。本课程面向应用技术和实用技术,培养学生自学新技术的能力,在WINDOWS下的综合编程能力,实际解决问题能力。 14.计算机网络工程: 计算机技术与通信技术相结合导致了计算机网络的产生。计算机网络已成为当今大型信息系统的基础。-------------------------高等数学、大学英语、概率统计、离散数学、电路、模拟电子、数字电子、数据结构、操作系统、编译原理、计算机网络、数据库原理、软件工程、汇编语言、C++程序设计、接口技术、Java、VC++、计算机病毒分析、信息安全、等。 高数学的是微积分,线性代数,概率论与数理统计。英语是大学英语上下。还有就是专业的计算机知识,数据分析,c语言,java,还有计算机的系统分析,各种软件技术,学会写代码,程序等。
琴瑟 2019-12-02 01:22:34 0 浏览量 回答数 0

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GPS都是不耗流量的,GPS是接受美国GPS卫星信号定位的,谁来计算你的流量。卫星。还是美国移动。GPS的话,就算SIM卡不放进手机,照样可以进行。 A-GPS(Assisted GPS)即辅助GPS技术,它可以提高 GPS 卫星定位系统的性能。通过移动通信运营基站它可以快速地定位,广泛用于含有GPS功能的手机上。 A-GPS由于需要基站辅助定位,因此是要消耗数据流量的。-------------------------乐phone启用A-GPS设置:进入系统设置-安全与定位设置-启用GPS卫星设置(A-GPS默认开启); 即使用导航时会产生流量; 如不想产生流量,导航时,直接进入系统设置-无线网络设置-关闭移动网络数据服务,启用GPS卫星设置不做操作即可; 导航过程中一般下载星历数据、基站辅助定位等都会产生流量; 定位精度:GPS=A-GPS>基站定位 定位速度:基站定位>A-GPS>GPS GPS原理 GPS 导航系统的基本原理是测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离,然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置。要达到这一目的,卫星的位置可以根据星载时钟所记录的时间在卫星星历中查出。而用户到卫星的距离则通过纪录卫星信号传播到用户所经历的时间,再将其乘以光速得到(由于大气层电离层的干扰,这一距离并不是用户与卫星之间的真实距离,而是伪距(PR):当GPS卫星正常工作时,会不断地用1和0二进制码元组成的伪随机码(简称伪码)发射导航电文。GPS系统使用的伪码一共有两种,分别是民用的C/A码和军用的P(Y)码。C/A码频率1.023MHz,重复周期一毫秒,码间距1微秒,相当于 300m;P码频率10.23MHz,重复周期266.4天,码间距0.1微秒,相当于30m。而Y码是在P码的基础上形成的,保密性能更佳。导航电文包括卫星星历、工作状况、时钟改正、电离层时延修正、大气折射修正等信息。它是从卫星信号中解调制出来,以50b/s调制在载频上发射的。导航电文每个主帧中包含5个子帧每帧长6s。前三帧各10个字码;每三十秒重复一次,每小时更新一次。后两帧共15000b。导航电文中的内容主要有遥测码、转换码、第 1、2、3数据块,其中最重要的则为星历数据。当用户接受到导航电文时,提取出卫星时间并将其与自己的时钟做对比便可得知卫星与用户的距离,再利用导航电文中的卫星星历数据推算出卫星发射电文时所处位置,用户在WGS-84大地坐标系中的位置速度等信息便可得知。   可见GPS导航系统卫星部分的作用就是不断地发射导航电文。然而,由于用户接受机使用的时钟与卫星星载时钟不可能总是同步,所以除了用户的三维坐标x、y、z外,还要引进一个Δt即卫星与接收机之间的时间差作为未知数,然后用4个方程将这4个未知数解出来。所以如果想知道接收机所处的位置,至少要能接收到4个卫星的信号。   GPS接收机可接收到可用于授时的准确至纳秒级的时间信息;用于预报未来几个月内卫星所处概略位置的预报星历;用于计算定位时所需卫星坐标的广播星历,精度为几米至几十米(各个卫星不同,随时变化);以及GPS系统信息,如卫星状况等。   GPS接收机对码的量测就可得到卫星到接收机的距离,由于含有接收机卫星钟的误差及大气传播误差,故称为伪距。对0A码测得的伪距称为UA码伪距,精度约为20米左右,对P码测得的伪距称为P码伪距,精度约为2米左右。   GPS接收机对收到的卫星信号,进行解码或采用其它技术,将调制在载波上的信息去掉后,就可以恢复载波。严格而言,载波相位应被称为载波拍频相位,它是收到的受多普勒频移影响的卫星信号载波相位与接收机本机振荡产生信号相位之差。一般在接收机钟确定的历元时刻量测,保持对卫星信号的跟踪,就可记录下相位的变化值,但开始观测时的接收机和卫星振荡器的相位初值是不知道的,起始历元的相位整数也是不知道的,即整周模糊度,只能在数据处理中作为参数解算。相位观测值的精度高至毫米,但前提是解出整周模糊度,因此只有在相对定位、并有一段连续观测值时才能使用相位观测值,而要达到优于米级的定位 精度也只能采用相位观测值。   按定位方式,GPS定位分为单点定位和相对定位(差分定位)。单点定位就是根据一台接收机的观测数据来确定接收机位置的方式,它只能采用伪距观测量,可用于车船等的概略导航定位。相对定位(差分定位)是根据两台以上接收机的观测数据来确定观测点之间的相对位置的方法,它既可采用伪距观测量也可采用相位观测量,大地测量或工程测量均应采用相位观测值进行相对定位。   在GPS观测量中包含了卫星和接收机的钟差、大气传播延迟、多路径效应等误差,在定位计算时还要受到卫星广播星历误差的影响,在进行相对定位时大部分公共误差被抵消或削弱,因此定位精度将大大提高,双频接收机可以根据两个频率的观测量抵消大气中电离层误差的主要部分,在精度要求高,接收机间距离较远时(大气有明显差别),应选用双频接收机。 A-GPS原理 AGPS(AssistedGPS:辅助全球卫星定位系统)是结合GSM/GPRS与传统卫星定位,利用基地台代送辅助卫星信息,以缩减GPS芯片获取卫星信号的延迟时间,受遮盖的室内也能借基地台讯号弥补,减轻GPS芯片对卫星的依赖度。和纯GPS、基地台三角定位比较,AGPS能提供范围更广、更省电、速度更快的定位服务,理想误差范围在10公尺以内,日本和美国都已经成熟运用AGPS于LBS服务(locetionBasedService,适地性服务)。   AGPS技术是一种结合了网络基站信息和GPS信息对移动台进行定位的技术,可以在GSM/GPRS、WCDMA和CDMA2000网络中使用。该技术需要在手机内增加GPS接收机模块,并改造手机天线,同时要在移动网络上加建位置服务器、差分GPS基准站等设备。   AGPS解决方案的优势主要在首次捕获GPS信号的时间一般仅需几秒,不像GPS的首次捕获时间可能要2~3分钟。 基站定位原理   基站定位一般应用于手机用户,它是通过电信移动运营商的网络(如GSM网)获取移动终端用户的位置信息(经纬度坐标),在电子地图平台的支持下,为用户提供相应服务的一种增值业务,例如目前中国移动动感地带提供的动感位置查询服务等。其大致原理为:移动电话测量不同基站的下行导频信号,得到不同基站下行导频的TOA(Time of Arrival,到达时刻),根据该测量结果并结合基站的坐标,一般采用三角公式估计算法,就能够计算出移动电话的位置。实际的位置估计算法需要考虑多基站(3个或3个以上)定位的情况,因此算法要复杂很多。一般而言,移动台测量的基站数目越多,测量精度越高,定位性能改善越明显。
马铭芳 2019-12-02 01:16:50 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。
琴瑟 2019-12-02 01:21:11 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。
小哇 2019-12-02 01:21:12 0 浏览量 回答数 0

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以太坊的核心元素是以太坊虚拟机(Ethereum Virtual Machine,EVM),它是智能合约的执行环境。EVM分散储存在以太坊网络的每个节点上,智能合约代码被对外隔离,并分布在每个节点上执行,因此以太坊EVM又被称为世界电脑。合同代码不是用图灵完备的高级程序语言编写的,而是由简单的、基于堆栈的低级程序语言编写的,看起来就像JVM的字节码(Java虚拟机)。每个以太坊节点都运行EVM,这意味着对于以太坊网络的参与者,每个节点都参与验证新块是否有效以及计算是否已正确,都是运行EVM代码的独立实例。由于每个节点都参与计算,虽然不一定是最高效的模型,但它具有很高的加密安全性。 从技术上讲,EVM以状态转换作为函数的运作模式,其工作原理是将一串参数输入EVM,以获取整个以太坊网络的新区块状态和gas数量,具体过程为输入(block_state,gas,memory,transaction,message,code,stack,pc)→EVM→输出(block_state,gas)。其中block_state是以太坊网络的全局状态,包括所有账户、账户余额和长期存储;gas是运行这些计算所需的费用,由计算的类型和工作量决定;memory是执行内存;transaction代表交易;message是有关交易的元数据;code就是代码本身;stack和pc是与执行相关的堆栈和程序计数器。这一串参数被输入到EVM以生成整个以太坊网络的新block_state和账户拥有的新gas数量。 以太坊EVM的设计目标有5个:简单、高效、确定性、专用化和安全性。EVM设计简单,可以轻松证明智能合约的安全性,这也有助于保护平台本身。EVM组件尽可能紧凑,以提高空间效率。EVM具有确定性,即相同的输入状态应始终产生相同的输出状态。确定性的虚拟机必然会限制应用范围,例如以太坊的HTTP请求不可用。EVM具有专用的内置函数,例如可以轻松处理20字节地址加密的加密函数、用于自定义加密的模块化指数算法、读取区块数据、读取交易数据的函数,以及与block_state交互的函数。以太坊EVM的安全性在于每次计算都要预先消耗gas,这增加了DoS攻击的成本,使得攻击者无法发动大规模的无效合约。EVM的主要编程语言是Solidity,智能合约用Solidity写好后,通过Solidity Compiler(solc)编译并生成EVM代码。合约语言的复杂性通过Solidity Compiler进行管理,但在架构层面,Solidity仍然是一种简单的基于堆栈的语言。 智能合约是在以太坊EVM上自动执行的合约代码,一般包括合约所有人、合约对象、合约条款、合约算法、合约触发条件等内容。对于可信电子证照应用,数据共享规则被转换为智能合约并部署在区块链上之后,常规共享条款和违约处理条款就可以自动履行,且执行过程由区块链完整记录,其执行状态可被随时查看和审计,从而提供一个公平、公正、公开的合约执行环境。此外,通过智能合约还可对参与方身份进行权限检查,针对交易者身份进行访问控制。 用智能合约完成可信电子证照应用的注册、发证、查验等过程,具体包括5个主要功能模块和5个API。5个主要功能模块为公民用户App、发证机构前端、区块链平台、政府业务库和后台身份管理数据库;5个API包括注册区块链用户、发送制证信息、查验电子证照信息、查询用户公钥和查询电子证明信息,具体分析如下所示。 1. 注册区块链用户 用于新用户注册区块链信息管理账户。对于业务系统注册账号来说分为3个不同的角色:普通用户、制证机关用户、查验机构用户。 输入:账户名称(用于登录系统的ID)。 输出:账户地址(注册用户在区块链上的地址,用于用户之间传输信息)和账户公私钥(普通用户的公私钥用于用户证件信息的加解密,制证机关用户的公私钥用于对发证机构的数字签名进行验证,查验机构用户的公私钥用于对查验信息的加解密)。 2. 发送制证信息 用于制证机构用户存储新增证件信息以及发送给办证用户。以制证机构用户在区块链上给办证用户发送一笔交易为载体,把新增的证件信息保存在区块链上,并发送给办证用户。 输入:申请制证用户的区块链地址(发证机构制证后给该地址用户发送制证信息)、发证机构组织机构代码(发证机构的唯一标示)、申请制证用户的证件信息(需要用户公钥加密)。 输出:该笔交易的Hash值(交易信息地址唯一标识)、记录证件信息的区块编号(交易信息地址唯一标识)。
问问小秘 2019-12-02 03:10:04 0 浏览量 回答数 0

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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作者:九章算法 链接:https://www.zhihu.com/question/21669554/answer/790851463 来源:知乎 即使作为编程新手,刚刚接触GitHub,也建议你从最简单的项目入手,而不是单纯研究大量理论。 这个3000+ starts的优(宅)秀(男)项目:komeiji-satori/Dress就非常适合初学者Pick。作为全球最大同性交友平台,这个项目里集结了大量的女装大佬。而且,这应该是 GitHub 最低准入门槛项目了,就算不会写代码也都可以参加。你可以在这里学习 GitHub 的用法,从克隆项目、创建分支、提交和同步修改,到合并分支请求的整套流程,只需一次即可熟悉 Git/GitHub 的使用。 当然,你还要事先准备至少一张你的女装照。 好了,接下来分享一些正经的。 基于这个项目,你就可以马上开始你的实践了。 第一步:打开官网:https://github.com 注册一个帐户。 第二步:创建仓库 填写仓库的名字和描述。 创建好了之后,点击“Branch master”,创建分支——在文本框中输入分支名称和描述,然后点击蓝色部分确认。 第三步:点击创建一个新文件 输入想要提交的代码以及下方的文件名和描述后,点击最下方的Commit new file即可。 第四步:修改&保存修改在github上,提交&保存修改的操作是commits。每一次的commit都会被记录,可以被其他用户查看。 点击铅笔图案即可修改,修改后点击Commit changes即可。 第五步:提交Pull request 点击New pull request,选择你所做的分支,编辑你想修改的内容,经过与原来内容的对比,确认后提交请求。然后@特定的人或者团队,请求他们review,并反馈给你(还可以请求把你的代码加入他们的分支)。 第六步:合并修改历史 点击绿色按钮,将自述编辑合并到Branch master。 合并成功后可以删除该分支。 应用: **1、查看别人的代码or项目,给其点赞评论或关注点击“gist" ** 然后选择“All gists”,可以查看别人写的代码。 蓝色框“commonts”、“stars”,可以评论或跟踪关注别人的代码。 2、clone别人的代码,修修改改,然后变成自己的代码 点击别人代码右上方的”forks”,然后点击“Embed”,选择Clone,即可克隆保存别人的代码。点击Download,可以下载他人代码到本地。 3、查看别人代码的修改历史 点击“Revisions”即可查看修改历史,以及修改前和修改后的对比。当然,除了这些基础的功能之外,GitHub 更是一个强大的宝库,怎么发现宝藏,是有诀窍的。 **寻找 Demo 节省时间 ** 当我们在工作中需要快速掌握和使用新的技术,又没有太多精力从头开始学习,我们就可以在 GitHub 上寻找相应的 Demo,在简单了解原理、稍作尝试之后,引入到项目中。你可以按照技术栈的关键字搜索,并根据更新时间进行排序,以查找是否有合适的 Demo。 **寻找脚手架:加快前期开发 ** 有时候,我们需要寻找一个合适的脚手架来帮助我们做出想要的东西,这时候我们可以,直接使用技术栈 + boilerplate 或者 starter 等关键词进行搜索,如 react boilerplate。如果其中找到的组合技术栈不大符合自己的要求,那么再加上相应技术栈的关键字,如 react redux boilerplate 即可。 寻找 awesome-xxx:探索可能性 在Github上,有一些前人总结整理好的宝库,比如Awesome-xxx 系列。 只要有一定知识广度的领域、语言、框架等,都有自己的 awesome-xxx 系列的项目,如 awesome-python, awesome-iot, awesome-react 等等。在这样的项目里,都以一定的知识体系整理出来的,从索引和查阅上也相应的更为方便。如果你想学习一些新的东西,进入一个新的领域,那就搜索 awesome xxx 吧。 学习资源 GitHub 上拥有大量的学习资源,从各类文章到各种笔记,还有各式各样的电子书。 如: 搜索: 类型 + 笔记,如 操作系统 笔记 就能找到一些操作系统相关的笔记。 搜索: 书名 就能找到一些和这本书相关的资源,如 重构 改善既有代码的设计。 GitHub 上还可以搜索到各种 未经授权 的英文书籍的翻译,或是各种电子书的 PDF 版。还有一些库,可以提供相应的学习资源,如 free-programming-books-zh_CN,即免费的编程中文书籍索引。 与此同时,Github上不乏简单的新手项目,实践练手再好不过 ZKEACMS:一个可视化设计的CMS系统(内容管理系统)。页面布局是可以直接在线设计,页面也是可以在线设计,编辑的,模板是可以直接在线编辑的,样式还可以可视化直接编辑,内容板块可以直接从现有板块中快速添加。是一个非常适合新手跟进的优质项目。 textgenrnn:一款基于 Keras/TensorFlow 的 Python 3 模块,可以用来创建字符级的循环神经网络。 JEESNS:一款基于JAVA企业级平台研发的社交管理系统,依托企业级JAVA的高效、安全、稳定等优势,开创国内JAVA版开源SNS先河。数据库使用MYSQL,全部源代码开放。 最后,祝你寻宝愉快~~ 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区
茶什i 2020-01-07 10:50:51 0 浏览量 回答数 0

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作者:九章算法 链接:https://www.zhihu.com/question/22744854/answer/763206431 来源:知乎 首先,这个神仙项目请你pick: https://github.com/sindresorhus/awesome 各领域各语言资源大合集 另外,可以关注GitHub的每日榜单,看看大家都在关注些什么(虽然有国外小哥吐槽榜单上都是中文哈哈 https://github.com/trending/python?since=daily 推荐不同语言的几个项目: Python : youtube-dl这个程序是一个开源的python项目。支持MacOS、Linux和Windows平台,可以在官网直接下载编译好的程序。可以用来下载YouTube视频,国内的一些视频站也可以进行下载。 interview_internal_reference: 总结了2019年最新的阿里,腾讯,百度,美团,头条等技术面试题目以及答案,分析汇总。 sherlock: 高级机器视觉软件,可以用于广泛的自动化检测应用。它提供了最大的设计灵活性,丰富的已验证的工具和功能。 DeepFaceLab: 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用。个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂 Manim: 解释数学视频的动画引擎。可以用来创建精确的2D动画。 XSStrike:XSStrike是一个Cross Site Scripting检测套件,配备四个手写解析器,一个智能有效载荷生成器,一个强大的模糊引擎和一个非常快速的爬虫。 XSStrike不是像其他工具一样注入有效载荷并检查它的工作原理,而是通过多个解析器分析响应,然后通过与模糊引擎集成的上下文分析来保证有效载荷。 f="https://github.com/wangshub">Douyin -Bot:抖音机器人。是用于机器人算法的Python代码。教你如何在抖音上找到漂亮小姐姐~~ Photon:快速抓取工具,可以提取网址,电子邮件,文件,网站帐户等等。 google-images-download:可以实现搜索和下载数百个Google图像的Python脚本到本地。 faceswap是个基于dlib的换脸程序。模型训练速度较快,同样配置下更快的到达低loss值,而且有gui界面版本。 you-getyou-get 是py上一个方便的下载工具。这个爬虫神器能爬取视频网站和图片网站,你不用写任何代码就能很容易的把你喜欢的视频或者图片甚至音频文件给扒下来。而且支持腾讯、搜狐、新浪、B站、央视网、芒果TV,乐视网、优酷、熊猫斗鱼等等大多数的国内主流视频网站。 Java: advanced-java: Java工程师进阶知识扫盲,适合系统学习。 vhr:一个前后端分离的人力资源管理系统,采用SpringBoot+Vue开发。这个项目的权限管理模块已经开发完成,其他模块还在开发当中。可以管理角色和资源的关系,管理用户和角色的关系。 cat:作为服务端项目基础组件,cat提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端,已经在美团点评的基础架构中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存框架等,消息队列,配置系统等)深度集成,为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。 jeecg-boot:一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台!全新架构前后端分离:SpringBoot 2.x,Ant Design&Vue,Mybatis,Shiro,JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成,无需写任何代码,绝对是全栈开发的福音!! interviews:软件工程技术面试个人指南。可以这里找到针对很多面试问题的视频解决方案以及详细说明。 p3c:是阿里巴巴p3c项目组进行研发。根据《阿里巴巴Java开发规范》转化而成的自动化插件,并且实现了部分自动编程。 SpringAll:包括了Spring Boot,Spring Boot&Shiro,Spring Cloud,Spring Boot&Spring Security&Spring Security OAuth2等系列教程。toBeTopJavaer:Java工程师成神之路。总结的很好,直接理解学习就完了。 JavaScript: quasar:Quasar Framework是MIT许可的开源项目。能在记录时间内构建高性能VueJS用户界面 Daily-Interview-Question:前端大厂面试题汇总 next.js:一个基于React的一个服务端渲染简约框架。它使用React语法,可以很好的实现代码的模块化,有利于代码的开发和维护。 javascript-algorithms:这个存储库包含许多流行算法和数据结构的基于JavaScript的示例。每个算法和数据结构都有自己独立的自述文件,包含相关说明和链接,供进一步阅读 baidu-netdisk-downloaderx:一款图形界面的百度网盘不限速下载器,支持Windows,Linux和Mac。重点在不限速! 其他好玩的项目~ ChineseBQB:国内表情包大集合~~ komeiji-satori/Dress:女装大佬项目,一张图你就懂了 chinese-poetry最全的中文诗歌古典文集数据库.包含5.5万首唐诗、26万首宋诗和2.1万首宋词。唐宋两朝近1.4万古诗人, 和两宋时期1千多位词人 thefuck该项目的主要作用是,在terminal 里输错命令之后无需修改,fuck 一下,自动帮你更正命令,既解气又实用。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区
茶什i 2020-01-08 10:37:26 0 浏览量 回答数 0

问题

大数据被用来犯罪怎么办

LEEHULP新浪微博  ~ ~借口"人类活动"导致疾病传播,让人忽视人为有计划有预谋的投放病菌病毒。 借口“环境污染”而让人忽视“投毒”行为。留意类似用词技巧鬼把戏。他们善于搞文字游戏。 毒...
游客ftkex2f22paya 2019-12-01 19:34:14 2 浏览量 回答数 0

回答

前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙
剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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kun坤 2020-06-02 14:47:07 2 浏览量 回答数 1

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montos 2020-06-03 20:30:01 2 浏览量 回答数 1

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