2 大模型的潜力与微调 大模型是人工智能代表，潜力与使用方式有关。使用好大模型可提高效率，让人获得更好的待遇和更多机会。然而大模型潜力要通过微调挖掘，以适应不同场景和需求。...这时不仅要会用，还要用好，甚至会微调，才能拉开跟其他职场人员的差距。这样我们的待遇才能更丰厚，工作机会更多。 你要学习到第二点，就是行业需求爆发了，就是基点以来。...5 大模型训练经验与高薪offer 前段时间有个大模型训练的拿到200万年薪。工作经验只有六年。他为什么那么高offer？大模型经验他比较多，大模型其实是GPT3出来后，CP3出来到现在大概也就三年。...最后就学会用浪琴加上不同大模型。如千问模型再加一个知识库向量数据库，如face搭建一个自己的智能助手，这是收获。 8 适合人群 想从零开始学习chatGPT的人群。...后面对数学有兴趣，把这基础补补再来看也OK 想理解大模型底层原理，以便更好使用大模型。如为什么大模型避免不了幻觉，就是说它避免不了胡乱回答。
- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux...操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...kafka：消息队列 前沿框架扩展：flink 阿里巴巴：blink 大数据机器学习 spark MLlib：机器学习库 pyspark编程：Python...和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
要以发展的眼光看待，我们学任何知识都是为了解决实际问题，学习算法自然有用处。难道你真愿意一直做个crud boy？ 可我整天工作就是crud 啊，哪里用到过算法？...但不需要自己实现≠什么都不需要了解。 若不知道这些类库背后的原理，不懂得时间、空间复杂度分析，你如何能用好、用对它们？...如Redis中，有序集合用什么数据结构实现？为什么要用跳表？为什么不用二叉树？ 若能清晰这些底层原理，就能更好利用它们。即便出现问题，也方便定位。...为什么会有这么大差距？ 编程高手竞争就在细节：算法是不是足够优化，数据存取的效率是不是足够高，内存是不是够节省等等。 所以细节决定成败！ 对编程还有追求？不想被35优化？...之前你可能需要费很大劲儿来优化的代码，需要花很多心思来设计的架构，用了数据结构和算法之后，很容易就能解决。 总结 学习数据结构和算法，并非为了死记硬背几个知识点。
目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。...不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。...不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。...最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握
这个网站的目标是为了方便大家更好的学习java&android编程。不管你是初学者还是一个经验丰富的程序员，相信这个网站对你都会有很大的帮助。...只要大家每天坚持，安装网站的先后顺序进行学习，那么肯定可以成为一名优秀的java和android程序员。网站会坚持每天(工作日)更新。...首先我们简单介绍一下为什么我们要学习的是java&android呢？ 一、为什么学习java 1、java非常流行。 java是面向对象的跨平台的高级语言，在世界编程语言排行稳居前二。...其语法都是使用非常简单的类似人类语言的格式，你只需要花很短的时间学习就可以掌握java。然后你就可以利用java开发出自己想要的应用程序。
为什么要学习 Netty？ 你可能要问了：如果我的工作中涉及网络编程的内容并不多，那我是否还有必要花精力学习 Netty 呢？ Netty 的高性能表现在哪些方面？...Netty 中有哪些重要组件，它们之间有什么联系？ Netty 的内存池、对象池是如何设计的？ 针对 Netty 你有哪些印象比较深刻的系统调优案例？...而且通过 Netty 的学习，还可以锻炼你的编程思维，对 Java 其他的知识体系起到融会贯通的作用。 当熟练掌握 Netty 后，一切问题迎刃而解。...当写网络应用时，拆包/粘包、数据编解码、TCP 断线重连等一系列问题都需要考虑到，而现在 Netty
下意识的看了看数据结构，然后顺手按照基因名排序了一下，哈哈哈~ ? 这是一个大坑。
本篇修改自我在知乎上回答的问题，为什么要学习 Linux？ 我最开始用Linux是被逼的。当时用的是一台旧的笔记本电脑，做一些文字处理的工作。跑Windows动不动就死机，无奈之下安装了Ubuntu。...(为什么Linux不需要磁盘碎片整理) 再次，Linux的源码和架构都是开放的，你可以从中学到很多操作系统原理。...Windows的许多东西不透明，很复杂，又常变化，并不是一个很好的学习样例。(Linux架构) 最后，Linux下的各种工具基本上都是免费的。...当你在一个妹子面前使用大黑屏时，妹子惊讶的眼神绝对不是看你是天才，而是看你为怪胎。 当然，你还可以使用Mac。Mac和Linux是一个妈Unix生的两兄弟。...如果你还是觉得Linux的大黑屏太丑，请选用Mac的大白屏。
想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：529867072，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系...加米谷大数据培训，6月大数据开发零基础班、提高班，成都小班面授，预报名中！...学习大数据肯定需要学习Hadoop技术，Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。...大数据学习交流群，群门牌号是：251—956---502,欢迎一起学习大数据的伙伴，加群互相学习交流。 目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。...这是大数据技术学习的两大重点。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。...Python和Scala的API，支持多种高级算法 通用：提供了大量的库，提供了统一的解决方案 兼容：方便与其他的开源产品进行融合 基本组成 1）Spark Core： Spark的核心功能实现，将分布式数据抽象为弹性分布式数据集...2）Spark SQL： 是Spark处理数据的一个模块，提供了非常强大的API。...跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。...4）Spark Mllib： 提供常用机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。Spark的设计初衷就是为了支持一些迭代的Job, 这正好符合很多机器学习算法的特点。
5）Hive：是基于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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...7）FlumeNG：是一个分布式、高可靠的数据采集系统，能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。...8）Sqoop：是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，...也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。...Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。
通过设计模式，我们可以共享词汇，在讨论问题时，我们只要说出这个问题可以用什么设计模式，而不用纠结如何如何实现。再也不用担心看不懂别人的程序了。
还不如去搬砖、扛水来的实在(我这样说，并不是说记事本不好，牛掰的程序员，最钟爱的就是记事本，我们作为初学者，这是必经之路)，这时候你就要考虑换了，UltraEdit、还有JBuilder，都挺好用的 随着你学习的越来越深...之类的都是免费的，你可以再网上下载，我不敢乱粘链接，要不可能我给你的解答会被百度屏蔽掉的 做java开发，如果涉及到了web开发，a.JSP b.基本网页设计 c.JavaScript脚本 d.服务器技术 e.数据库...Java上手给人的感觉很难，但只要你努力，会越学越简单，.NET上手很简单，但越学越深,语言是相通的，当你有一天在java上游刃有余的时候，你学习其它语言的时候，会比别人快一些的 天道酬勤！
没有什么比新的编程语言更使开发人员疯狂了，对吗？因此，我在4到5个月前开始学习Go语言，在这里我将告诉您为什么还要学习这种新语言。 我不会教你如何在本文中写“ Hello World !!”。...所有数据中心都在这些处理器上运行，我们应该期望在未来几年内内核数量会增加。更重要的是，当今的应用程序使用多个微服务来维护数据库连接，消息队列和维护缓存。...使用Goroutines可以避免共享数据结构时不得不使用互斥锁。 此外，goroutine和OS线程没有1：1映射。一个goroutine可以在多个线程上运行。...通过删除继承，Go还可轻松理解代码（因为在查看一段代码时没有要查看的超类）。 没有构造函数。 没有注释。 没有泛型。 没有例外。 上述变化使Go与其他语言完全不同，并且使Go编程也与其他语言不同。...如果您没有学习Go的计划，我仍然会说硬件限制给我们（软件开发人员）编写超高效代码的压力。开发人员需要了解硬件并相应地优化程序。
在学习JSP/Servlet过程中，应该结合学习 JDBC、数据库开发技术，毕竟绝大多数Java Web项目都是和数据库紧密结合的。...2 学习数据库开发技术 这里我想重点说一下数据库开发技术，数据库技术是做业务系统必备技能，Java Web开发人员最低程度都应该掌握SQL语句的使用！...数据库技术大体可分为DBA技术和数据库开发技术，对于开发而言，应侧重数据库开发技术，而数据库基 本操作，也是要掌握的。...记住，学习数据库开发技术和学习Java EE，是相对独立的，你可以在学习JSP/Servlet的同时，学习数据库开发技术（如SQL语句等），或者先学数据库开发技术，之后再学习JSP/Servlet。...小结 永远记住：自始至终，实践是学习Java技术历程中极其重要的一环。脱离了实践，是学不好技术的！ Java学习、实践之路依然没有银弹，况且一步步走来，要学的东西很多，勤奋是金！
github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/why-should-you-learn-go.md 译者：司徒公子 校对者：TokenJan，JackEggie 为什么你要学习...没有什么比一门新的编程语言更令开发者兴奋了，不是么? 因此，我在 4、5 个月之前开始学习 Go。在这里我将告诉你，你为什么也要学习这门新语言。...我将阐述软硬件发展的现状以及为什么我们要学习像 Go 这样的新语言？因为如果没有任何问题，我们就不需要解决方案，不是么？ 硬件的局限性 摩尔定律正在失效。...所有的数据中心都在这些处理器上运行，我们应该期待在未来几年内核数量的增长。更重要的是，如今的应用程序都是使用多个微服务来维持数据库的连接、消息队列和缓存的维护。...Goroutine 允许你在共享数据结构时避免使用互斥锁。 此外，goroutine 和系统线程没有 1:1 的映射。单个 goroutine 能在多个线程上运行。
那么JS为什么不能给我们提示错误！这源于JS的两个特点，一个是弱类型，弱类型指的是某个变量可以随时更换类型，但是像java，c#这些是不行的，它们是强类型语言，不能随意的更改类型。...'px'，最终报错了，要是早发现了那还好，要是等项目上线了再发现，那就嗝屁了~ let width = 100; //....许多行代码 width = "100px"; //相当于埋了一颗雷，什么时候爆炸不知道...错误发生的时间是在运行时 因此，前端开发中大部分时间是在排错，而这些不起眼的错误占据了我们大量的时间，并且这些修改字母的时间完全是浪费生命，没有任何的意义，也不能提高自身技术能力，毕竟在公司时间就是金钱，那么有什么能解决一下这个问题吗...这时TypeScript出来了，TypeScript就能解决这些问题，我们为什么要学ts，实际上是为了提高我们开发周期，提高效率，能够缩减我们项目周期，少犯一些莫名其妙的错误 TypeScript语言特点
，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间...Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark...YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，...Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？...我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下...Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark...YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，...Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？...我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
中国香港的市场营销经理说到，“我们产生的线索并没有定义正确的跟进事件，结果就是感觉这些数据都是无效的。”。事实证明他是对的，数据是不断在改变的。...首先，坏的数据：它有什么好处呢？ 数据质量是面包中的酵母。没有它，你无法达到好的业绩，最后剩下可能只是少的可怜的饼干渣。 所有的都证明数据质量非常重要。...深入挖据你会发现: 不准确或不完整的数据会导致生产力降低20%,这是每周中一天的工作量 不准确的数据平均导致公司失去12%的收入额。...由于数据质量差，平均有40%的公司没有达到他们的收益指标 这是不好的，真的不好的。(更多的坏数据影响的数据统计,看看下面的参考资料部分)。...幸运的是，提高数据质量永远不会太迟。但她有一个问题:“只是良好的数据会产生什么样的影响?”
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