今天无意之间又发现尚硅谷更新新的视频教程了，所以我就在第一时间分享这套教程给大家！ 这台教程来自尚硅谷的韩顺平老师，全套视频共 387 个章节。 目前在全球统计的编程语言排名中，go 语言也在稳步的上升中。而且一些区块链等项目采用的都是 Go 语言。在各大招聘网站，Go 语言的需求数也
基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并
基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并
二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，没有什么问题，但是如果二叉树的节点很多(比如1亿)， 就存在如下问题:问题1：在构建二叉树时，需要多次进行i/o操作(海量数据存在数据库或文件中)，节点海量，构建二叉树时，速度有影响问题2：节点海量，也会造成二叉树的高度很大，会降低操作速度. 多叉
燃烧杯 浪尖聊大数据一、概述本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景：给一台普通PC，2G内存，要求处
本文整理自 GOPS2017·上海站演讲《微信海量数据监控的设计与实践》作者简介陈晓鹏2008年进入腾讯，2012年调入微信运维开发组负责运维监控系统的改造，是微信当前运维监控系统的主要设计开发人员。前言本文分享的是微信运维监控系统的具体设计实践。在分享开始之前先看如下图中微信后
视频云存储 视频流云存储系统，支持摄像头的视频流存储和查看，结合摄像头和服务器硬件，便可快速搭建一套海量、低成本的云端存储解决方案。可用于平安城市、社区安防等领域的监控存储需求。 特性 1、支持1000路以上的摄像头视频存储 2、支持PB级海量存储空间 3、低成本，存储利用率
摘 要：随着5G网络的高速发展，在推进物联网各类应用场景发展、增加物联网设备接入数量级的同时，也带来更多的安全威胁。本文从基于5G的物联网应用场景面临的实际威胁出发，结合海量设备接入面临的挑战，研究了针对5G场景下的物联设备安全接入技术，以满足海联物联设备的安全接入需求，降低相
关于大数据 大数据时代 即使自己不做大数据与机器学习相关的开发，每个人也应该懂大数据和机器学习原理以及产品。 未来，数据会越来越成为公司的核心资产和主要竞争力，公司的业务展开和产品进化也越来越朝着如何利用好数据价值的方向发展。不懂大数据和机器学习，可能连最基本的产
讲师介绍：在互联网电商公司，做质量保障和技术保障10年+，之前在1号店做质量总监和高级技术总监,负责企业信息化平台研发、自动化运维开发、质量保证、工程效率、CI/CD、敏捷开发转型、中间件研发等工作。长期深度参与千人研发团队规模的业务成长、架构演进、敏捷开发转型、工程效能建
说明：本文根据腾讯熊普江老师在 2018 DevOps 国际峰会 · 深圳站的分享整理而成，经熊普江老师审理发布。 作者介绍 熊普江，互联网技术精英俱乐部广州会长、云技术专家、资深架构师。2012年-2018年任腾讯布道师、腾讯云高级总监，负责公司云技术、解决方案布道及技术架构评审等工作
大数据解释凡是能被计算机处理的都是大数据的概念，并不仅是数学概念上的数据 计量单位1G-》1T太->1P拍-->1E艾->1Z泽->1Y尧->1B布->1N诺->1D刀 （1024进制） 大数据主要特点 A.大数据的来源多样：1.结构化2.非结构化3.半结构化 B.大数据处理主要可以分为：1.离线处理-》主要对历史数据2.实
———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「爱做梦的理工男」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/reekyli/article/details/114547868 WiFi，也就是无线局域网协议已经发展了二十几年了。 WiFi的
QingStor 对象存储与爱数 AnyBackup 完成了产品兼容性互认证。双方发挥各自技术优势联合为企业用户提供数据管理解决方案，为海量数据保驾护航。 数据作为一类重要的生产要素，其价值越来越受到企业的重视。尤其是数字化时代下，不仅数据量日益激增，企业对数据的依赖性也达到了前所未有
1. 处理海量数据问题的四板斧 分治 基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过一般情况下不会是最优方案，但可以作为一个baseline，可以逐渐优化子问题来达到一个较优解。传统的归并排序就是分治思想，涉及到大量无法加载到内存的文件、排序等问题都可以用这个方法解决
cut应用场景：通常对数据进行列的提取 语法：cut [选项]... [file] 选项： -d 指定分割符 -f 以列为单位进行分割 -c 以字符为单位进行分割 注意：不加-d选项，默认为制表符，不是空格 示例： cut -d":" -f 1,3 /etc/passwd
一、大数据导论 **1.1 大数据概念** 大数据(BigData):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。 主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析
大数据 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。大数据最核心的价值就是
背景 在使⽤word⽂档时，word如何判断某个单词是否拼写正确？⽹络爬⾍程序，怎么让它不去爬相同的url⻚⾯？垃圾邮件（短信）过滤算法如何设计？公安办案时，如何判断某嫌疑⼈是否在⽹逃名单中？缓存穿透问题如何解决？ 先来看一个场景，假如我们的数据库使用的是 mysql，缓存使用 redis。
大数据技术概论 大数据技术的产生 大数据的基本概念 ●大数据简介: 大数据是规模非常巨大和复杂的数据集,传统数据库管理工具处理起来面临很多问题,比如说获取、存储、检索、共享、分析和可视化,数据量达到PB、EB或ZB的级别。 大数据有三个V： 一是数据量(Volume),数据量是持续
云计算与大数据的关系 从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
前言 随着企业拥抱数字化程度的提高，数据是企业的发展关键。数据的需求来源于业务也服务于业务，数据的挖掘、探索、分析、个性化推荐、报表等等都依托于数据的输送、转换和写入。数据的调度就是作业的调度。批量作业调度是金融行业信息后台最为重要的技术形态。 金融行业每
背景 在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库
Python被应用于在众多领域，如：云计算、网站开发、科学运算、人工智能、系统运维、金融交易、图形GUI等众多领域。目前几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等
重新拾起博客 入职阿里巴巴本地生活后，已经做推荐2个月了，感受到了在海量数据前提下，深度学习模型的强大以及深度学习在生活中带给我们的帮助等等吧 在这两个月的时间内，多次想写博客，奈何自己还需要转正。目前自己家已经转正，今后会坚持写博客。 今后所写博客主要涉及 推荐系统(今
