之前用过Anaconda下的Spyder、Pycharm和Jupyter等写过python的数据分析项目，各有优劣。因为我的C++和Golang项目都是使用的VSCode（CLion、Golang和Pycharm都需要付费使用，而且在Mac上消耗资源比VSCode更大），所以索性将Mac和Windows的python项目都迁移到VSCode上。
客户经常会问的一个问题是：如何有效地提升开发团队的水平？你如何让一组从未编写过Python的工程师使其成为高效的Python开发人员？你如何让从未构建过分布式系统的团队可以构建可靠，容错的微服务？让从未有云中构建经验的团队负责构建云软件？
使用 OpenTelemetry 实现可观测性不仅仅是技术问题。了解成功推广的最佳实践非常重要。
python是脚本语言，简单，好用！Web开发，特别是面向互联网的应用开发，现在是Python的应用性能比较领先。
工程师至今依是众人心中的明星职业，不过工程师也有许多方向，在加入这个行业前，了解当前趋势与业界人士想法可说是重要的前提功课。汇集全球5千万名开发者的问答网站Stack Overflow，对9万名开发者进行调查，并在近日发布调查结果。
工程模块化是指将具有一定共性的功能封装成一个模块，并对外暴露应用接口，方便其他工程直接调用而无需关注底层实现的思想，工程模块化可以避免工程中各种功能函数相互交杂、定义混乱不堪的情形，有助于提高系统可维护性。
GitBook是使用Git管理书籍项目，使用Markdown撰写书籍，并使用GitHub和GitBook网站进行托管的一个实用工具。下面简单说一下新手如何使用该强大的工具。
作者：Seth Dobrin、 IBM Analytics 编译：周佳玉、Shan LIU、魏子敏 数据科学是一项团队活动。这一点不仅基于我们IBM内部的工作经验，对于那些经常向我们咨询应如何在自己的组织内组建数据科学团队的企业客户也同样适用。 然而在此之前要记住，对于一个数据科学项目，其所需的各种技能都是非常罕见和独特的。因此我们需要确保团队中的每个成员都能专注于他们自己最擅长的事情。 数据科学项目的角色分配、以及每个角色所需的技能如下表所示： 角色分配 角色职能 所需技能 产品所有者 定义问题并建立一
之前 介绍了 Python 模块 , 每个 Python 源码文件 , 都可以定义为一个 Python 模块 ;
了解如何帮助您的软件工程师获得技术技能、理论知识和同理心，转向人工智能开发人员和 LLM 工程师角色。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一具霸王龙骨架守护着谷歌硅谷总部的GooglePlex园区。它矗立在沙滩排球场旁，紧挨着它的一栋建筑物里存放着“太空船一号”的复制品，这架飞机完成了首次私人载人太空飞行。 园区内散布着桌上足球、乒乓球桌、电子游戏机、攀岩墙、网球场和保龄球馆等设施，甚至还有一个色彩鲜艳的波波球池。 精心布置的小厨房里有各种饮料和零食，18间小餐厅提供各种美食，保证谷歌的员工们有充足的营养。 这是一家游乐园一般的梦幻公司。当一个年轻人加入谷歌时，会发现在谷歌工作的乐趣
ProjectName │ readme 项目说明文档 │ requirements.txt 存放依赖的外部Python包列表 │ setup.py 安装、部署、打包的脚本 ├─ bin 存放脚本，执行文件等 │ └─ projectname ├─ docs 文档和配置 │ └─ abc.rst │ └─ conf.py 配置文件 └─ projectname 工程源码（包括源码、测试代码等） │ main.py 程序入口 │ init.py └─ tests 测试代码 └─ test_main.py └─ init.py
考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内部运营并增加收入。
小白零基础怎么系统的学习 Python？这个话题相信困扰很多想学习python的人，今天主要给大家说下一个零基础的小白，应该如何系统化的学习python编程语言，然后找到工作，在学习的过程不浪费时间少走弯路。首先我们要了解python是什么，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。语法简洁清晰，具有丰富和强大的库。在设计上坚持清晰划一风格，使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
本系列选择的测试语言是 python 脚本语言。由于其官方文档已经对原理有了比较清楚的解释，本文就不做一些多余的翻译工作了。偏向于实战部分，而且为了偏向实战，也会结合 IDE 工具和项目组织来进行讲解。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://irina-seng.medium.com/top-20-books-a-software-developer-must-read-updated-b24bcc9ee3d
“从长期来看，人工智能和区块链等技术的进步将在银行业的发展中扮演重要的角色……为了保持竞争力，银行需要在后台更新技术，以便在前端提供无缝的体验，因为无论用户界面多么流畅，客户都不会容忍花哨的应用程序。”
为了成功采用人工智能技术，组织的IT团队需要开发一些机器学习技能，并了解如何将这些转化为主要云平台所需的技能。
Python 诞生于1991年，而下一场技术革命已然开始，AI 时代已然成风。在 AI 领域中已经被广泛使用的 Python 必将成为下一个时代的第一开发语言！
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CIO/
更多颜色回忆上次内容上次 首先了解了RGB颜色设置可以把一些抽象的色彩名字 落实到具体的 RGB颜色计算机所做的一切 其实就是量化、编码把生活的一切都进行数字化标准 是ANSI制定的 这个ANSI 又是 怎么来的 呢？？🤔由来ANSI 听起来 是 官方组织其实 是 专业技能人士的 民间组织ANSI进化过程1918 美国工程标准委员会(AESC) 美国政府的三个部(商务部、陆军部、海军部) 也参与了该委员会的筹备工作美国材料试验协会(ASTM)美国机械工程师协会(ASME)美国矿业与冶金工程师协会(AS
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在命名实体识别领域，基于神经网络的实现方法是非常流行和常用的。举个例子，该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。 如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节，只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。所以，其实在我们的数据集中总共有5类标签： B-Person （人名的开始部分） I
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然或恶意原因而遭受破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告，请准备好各种尺寸的图片和专属链接，联系咸鱼（QQ 1034616238）。 我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，
根据LinkedIn 发布的《 2020年新兴工作报告》，人工智能，机器人技术（专门从事机器人过程自动化或RPA）和数据科学家角色在新加坡排名前5位。
今年6月，O'Reilly对来自英国和美国的3136名受访者进行了调查，以了解数据和人工智能行业的薪酬状况、职业机会和挑战。
作者：Yang Zhou 翻译：陈之炎 校对：赵茹萱 本文约2000字，建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器，它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。 Wallhaven 提供 图片 “简胜于繁。” Python函数装饰器是“Python zen”哲学的最佳特性。 装饰器助力用更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑，并在其他地方实现重用。 有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易，只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言，接下来，来看看精心挑选的
我们已经建立了 django 博客的项目工程，并且成功地运行了它。不过到目前为止这一切都还只是 django 为我们创建的项目初始内容，django 不可能为我们初始化生成博客代码，这些功能性代码都得由我们自己编写。
网络自动化是一个快速发展的领域，因此平衡好发展坚实的基础和跟上新兴技术趋势非常重要。
有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。
2007年，Google的三位工程师Rob Pike、Ken Thompson和Robert Griesemer希望为 Google 的工作流设计一款更好的语言，构建简单、快速、可靠的应用程序，于是他们创造了 Go 语言。 (Robert Griesemer, Rob Pike, and Ken Thompson) 2009年，Go 语言正式推出，成为开放源代码项目。 2011年，许式伟创办七牛云时，选择用 Go 语言来构建核心产品，是国内第一批在 Go 语言方面进行实践的公司，七牛云也因此成为全球最早
就目前的 IT 市场而言，DevOps 领域是 IT 从业者薪资和职业发展的最佳选择之一。也因此，我经常会被问到的一个问题就是：“如何才能成为一名 DevOps 工程师?”在本博客中，我将尝试用自己在
曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢？当然是借鉴其他人的成熟路径，然后跟着他一步步学习，少走很多弯路。
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
我曾在某处读到过（可能在《代码大全》，但我不敢确定），程序员应该每年学习一门新的编程语言。但如果做不到，我建议，你至少学习以下5种开发语言，以便你在职业生涯有很好的表现。
2022年9月，我国西北工业大学遭受境外APT组织网络攻击，引起全网的热议。据国家计算机病毒应急处理中心披露，西北工业大学遭网络攻击事件系美国国家安全局（NSA）特定入侵行动办公室（TAO）所为。
在过去一年中，网络安全领域遭逢剧变。随着地缘政治和经济局势日趋紧张和不确定，组织对有效的全球威胁情报的需求持续增长；随着新的参与者和威胁在全球范围内不断涌现，威胁行为者也在持续进化，试图开发并执行新的战术和方法。安全专家应该假设，没有任何组织或个人能够真正免于网络威胁，并且越来越迫切地需要监控和研究那些以新的姿态重新席卷而来的威胁。
其实现在程序员学 Python 不是新鲜事，甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪，Python 的优点太多了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接。 而且，学好 Python，之后做Python程序员爬虫，往数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型。 可谓条条大路通罗马。 不过尽管 Python 上手轻松，但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，瞬间被打回了原型。比如这些问题，你能第一时间想到答案吗？ P
本文介绍了什么是数据工程师、什么是数据科学家，以及二者之间的差别以及其不同的工作角色。
"设计项目目录结构"，就和"代码编码风格"一样，属于个人风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:
我们已经建立了 Django 博客的项目工程，并且成功地运行了它。不过到目前为止这一切都还只是 Django 为我们创建的项目初始内容，Django 不可能为我们初始化生成博客代码，这些功能性代码都得由我们自己编写。
作者 ｜ Increment Staff 译者 ｜ Sambodhi 策划 ｜ Tina Increment 采访了 Datadog、Braze 和 BetterUp 的工程负责人，讨论了容器工具、测试和监控，以及他们如何处理容器迁移的问题。 嘉宾介绍： 劳伦·伯纳耶（Laurent Bernaille）：DataDog 高级工程师。 克里斯·罗格斯（Chris Rogus）：Braze 工程总监。 布莱恩·希克森（Bryan Hickerson）：BetterUp 工程经理。 Q：贵组织使用哪些容器技术
我们在推进国内研发团队 DevOps 落地的过程中，发现不少研发组织在积极寻求 DevOps 技能方面的提升。今天翻译的这篇深受欢迎的 DevOps 技术雷达来自一位国外的 Java 博主，他也是一位非常热爱学习的开发者，接下来让我们马上进入到正文。
越来越多行业都在应用的Python，主要的应用领域有哪些呢？Python每个人都可以学吗？今天我们就来详细看一下。
互联网、音频、视频、图形、游戏、生产力、组织、通讯、教育、科学、CMS、ERP、静态站点、开发和其他。
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