Python分布式计算 ---- 作者简介 Francesco Pierfederici是一名喜爱Python的软件工程师。过去20年间，他的工作领域涉及天文学、生物学和气象预报。 他搭建过上万CPU核心的大型分布式系统，并在世界上最快的超级计算机上运行过。他还写过用处不大，但极为有趣的应用。他总是喜欢创造新事物。 “我要感谢我的妻子Alicia，感谢她在成书过程中的耐心。我还要感谢Packt出版社的Parshva Sheth和Aaron Lazar，以及技术审稿人James King，他们让这本书变得
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题!笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
princeton_bitcoin_book Mastering Bitcoin request_whitepaper
引言 TensorFlow从15年10月开源至今，可谓是发展迅猛，从v0.5到如今的v2.0.0-alpha，经历了无数个功能特性的升级，性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说，对于我们工业界，大家可能更关注分布式TensorFlow的发展，本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。 分布式TensorFlow运行时基本组件 用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行，整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlo
关于函数式编程 有哪些函数式语言？ 其实函数是语言很早就出现了，上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP，比面向过程和对象的语言出现的更早，现代的Clojure，Erlang，Haskee
在大数据和人工智能的浪潮下，网络爬虫技术日益受到关注。Python作为一种高效且易学的编程语言，在网络爬虫领域具有广泛的应用。然而，随着网站安全性的提高，许多网站开始使用JavaScript（JS）对前端数据进行加密或混淆，这给网络爬虫带来了新的挑战。因此，掌握Python分布式爬虫与JS逆向技术，对于爬虫工程师来说至关重要。
Rust concurrency: the single-writer principle An example of applying the single-writer principle to a concurrent Rust system.
在数字化时代的浪潮中，数据成为了企业竞争的核心资源。而要从海量的互联网信息中精准抓取所需数据，就必须掌握一门强大的技术——Python分布式爬虫与JS逆向技术。这两者结合，如同拥有了一把解锁网络数据的终极利器，让你在数据海洋中畅游无阻。
在过去的2017年里，Python开发者在全球快速增长，国内小伙伴学习 Python 的热情一路高涨。同时，PYPL发布7月编程语言指数榜，Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外，作为人工智能的主要编程语言，在人工智能风口已经到来的 2018 年以及未来的几年，Python势必继续高歌。据统计，现在初级python工程师的起薪一般在10-15K。
Python学习交流群---943598312---欢迎各位PY老司机入驻，交流学习~
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
在前面的《进程和线程》一文中，我们已经对在Python中使用多进程和多线程实现并发编程进行了简明的讲解，在此我们补充几个知识点。
Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Pyth…
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
而Java程序员一向比别人更难，如果说大家都在修仙的话，java程序员简直神似“剑修”，入行枯燥精通难，要想变得强大，需要能力也需要运气，更需要持之以恒。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
CouchDB（Couchbase的前身）是一款开源的分布式文档存储数据库，具有出色的可伸缩性和容错性。本文将深入探讨CouchDB的内部工作原理、数据模型、用途以及如何在不同的应用场景中使用它。
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
本期将为大家介绍香港中文大学计算机科学与工程系 James Cheng 老师招收工程师和实习生相关信息。 Husky Data Lab 是由香港中文大学计算机科学与工程系 Prof. James Cheng 领导下的大数据实验室，专注于高性能数据分析系统和数据库的开发，研究成果已被应用于工业界多个大规模 / 高性能系统。 个人主页：https://www.cse.cuhk.edu.hk/~jcheng/ 目前，James Cheng 教授团队在开发 Ofnil 和 Graxy 两个平台： Ofnil gr
从业很多年，对于语言其实并没有什么偏执，工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言，毕竟是算竞的主流，也有很多同学使用Java或者python，再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
很难为jupyter这样的一个东西定性，它最初只是一个增强的python repl环境，后来变成了CS架构并支持了多语言，S为语言kernel，C为notebook,console,qtconsole这样的东西，可以分开部署使用。
以下内容来自reddit 社区（Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/），由小编重新整理后发布，读起来也许会更流畅些，因为在整理过程中，会揉一些小遍的思考进去，感兴趣的小伙伴，可以在读完本文后，去读读原文，链接在上方。因为是边看reddit，边译边写边思考，可能行文会有些乱。见谅！
專 欄 ❈resolvewang，Python中文社区专栏作者 Python和Go爱好者。具有较为丰富的爬虫和反爬虫经验，对web编程略知一二，对基础架构比较感兴趣❈ 前言 本系列文章计划分三个章节进行讲述，分别是理论篇、基础篇和实战篇。理论篇主要为构建分布式爬虫而储备的理论知识，基础篇会基于理论篇的知识写一个简易的分布式爬虫，实战篇则会以微博为例，教大家做一个比较完整且足够健壮的分布式微博爬虫。通过这三篇文章，希望大家能掌握如何构建一个分布式爬虫的方法；能举一反三，将celery用于除爬虫外的其它场景。
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？除了自学之外，多数人都会选择在线课程作为辅
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
摘要：本文由DMLC的作者之一陈天奇所写，从语言选择，设计理念等开发者的角度来介绍DMLC，同时也是作者近期的分布式机器学习实践的一个总结。 最近对于DMLC的宣传比较多。大部分宣传基本上都是从用户角度出发来做。今天想写一些东西，以我个人的观点来解释一下DMLC对于机器学习系统研究开发者意味着什么。 DMLC的起因 某一天我在和李沐闲聊的时候感叹目前c++的hacker各做各的。当时我们都在做分布式机器学习项目，中间涉及到的分布式数据读入，进程管理等都问题，于是我们似乎在两份目的相同的代码。我提
工欲善其事，必先利其器。操作系统、数据库这些计算机基础诚然重要，但是一个程序员实际工作中天天打交道的其实是这些工具。因此，这门课值得放在最前面。
HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
经过几个月的折腾，MLSQL 1.4.0版终于发布了。然后呢，我们也在这个版本正式对MLSQL做了新的定位，从原来的 "Unify BigData and Machine Learning" 转成了 "The Programming Language Designed For Big Data and AI"。 更多介绍可以参看 A Programming Language Designed For Big Data and AI
最近看到了 OpenAI 分布式软件工程师岗位招聘[1] ，发现它们采用的是 Rust + Python 语言技术栈。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于 大规模数据处理 的 统一分析引擎 ;
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
相对于其他的分布式中间件，Redis 支持的客户端种类非常繁多，涵盖更加全面，除了支持比较流行的 c、c++、java、C#、php、Python 等语言以外，还支持 Objective-C、Swift、Node.js 等等，以下是来自于 Redis 支持的按语言分类的客户端截图。
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
笔者也是在互联网软件行业里面摸爬滚打十年多了，回头想想青葱岁月，很多时间都花在各种技术热潮的追逐上，有些是有价值的，也有些因为没人指导走过弯路，下面我就把我自己接触到这么多优秀的开源软件给大家做个梳理。也许比较枯燥无聊，供大家以后查阅。
🐯 猫头虎博主报道！随着微服务的流行，分布式追踪已经成为了维护大规模系统的关键工具。我发现有很多技术同仁在搜索 “分布式追踪基础”、“OpenTracing 教程” 或 “如何配置 OpenTracing”。因此，我决定深入探讨 OpenTracing，并与大家分享如何在实际环境中应用它。无论你是刚接触还是想进一步掌握，这篇文章都会给你提供所需的知识。🚀
正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
本文主要介绍了如何精通Python网络爬虫，从选择编程语言、掌握基础语法、常用爬虫库、数据提取与去重、反爬处理、分布式爬虫、项目实战等方面进行了详细的阐述。同时，文章还推荐了几本与Python网络爬虫相关的书籍，以帮助读者更好地学习和掌握相关知识。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
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