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linux环境下的时间编程
linux环境下的时间编程Linux下提供了丰富的api以供开发者们处理和时间相关的问题。然而这些接口看似各自为政实则有有着千丝万缕的联系,在学习和时间中引发了各种各样的混乱。因此时间处理成为了许多Linux开发者的梦魇,遇到时间处理往往避之不及。不过只要你稍微花费一点点精力,学会在Linux上优雅的处理时间和日期也并不是什么难事。 所以本文将会详细介绍Linux api和c标准库对时间的处理,对于更现代化的c++的chrono,会在另一篇文章里再讲。 本文并不会涉及定时器(timer),timer和时间有着关联,而且timer对于程序员来说是极为重要的,但介绍timer接口将会花费相当可观的篇幅,那样多少会使本文离题,所以请允许我在另外的文章中单独讨论timer,这里我们主要集中精力在time pointer和date time上。 本文索引time的分类时间的表示time_t带有完整日历信息的struct tm过时的timeval更现代的timespec总结time的分类在讨论具体的时间问题前,我们先要明确时间的概念。也许你觉得时间的概念是那么浅显易懂没有什么额外强调的必要,但对于...
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数据分析(科学)需要哪些技能?
取决于您要寻找的工作类型以及雇主设定的标准。顶级公司通常会有很高的门槛,有时甚至是不合理的门槛,因为有很多人试图加入该公司。他们通常在寻找具有Python数据处理技能,并且具有构建ETL管道,数据工程,实验设计,构建模型并将其投入生产的人。这给应聘者带来很大压力! 虽然这些都是您最终可以学习的技能,并且对于解决任何问题都可能有用,但是我认为,进入数据科学并不是必需的。如果您了解Python或R以及一点点SQL ,您已经可以很好地进入数据科学领域。如果您可以通过预先学习更多内容来规划自己的职业,那总是有帮助的,但我认为这不是必需的。热爱学习更重要。如果您想被顶尖的高科技公司聘用,您需要的更多一些,但这更多是为了发出信号,而不是您真正需要的工作。区分从事数据科学职业所需的核心技能与想要进入一家竞争性名牌公司所需要具备的其他技能是有帮助的。 data数据科学技能集因人而异。尽管有些知识是基础知识,但数据科学家无需成为每个相关领域的专家。 数据科学工作有不同的重点领域:将正确的,经过清理的数据摆在利益相关者面前(分析);将机器学习模型投入生产(机器学习);并使用数据做出决策(决策科学)。
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