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分布式科学计算与docker

作者:Ghostcloud-谢斌 在科学计算领域, 早些年的程序语言基本都是C/C++或者FORTRAN的天下, 是因为科学计算本身非常耗时, 选择一门运行速度比较快的语言能大大的节约对数据的计算时间. 但是在保证速度的之后, 语言的通用性和易用性又成了一大问题. C语言虽然语法简单明了, 执行速度快. 但是它的开发难度却是所有语言中最大的. 面向对象的变成方法需要借助比如structure这一类的特性来实现. 并且也没有太多的第三方库可供使用. 所以在开发复杂系统的时候, 需要很强的规划能力. 而C++或者其他语言, 又因为学习成本高, 往往只是少部分专业程序员能用到滚瓜烂熟. 一个算法实现不好便会大大的降低运行速度. 我相信很多做过程序员的朋友都有这样的体会, 即便是用C来写一个算法, 如果实现的不够精妙, 往往运行速度还不如ruby, perl这些脚本语言的第三方库. 因为这些第三方库虽然有先天的劣势, 但是这些相关的函数确是从算法上精心锤炼过的. 设计不好的算法+先天的编译优势vs精炼的算法+解释型语言, 谁的速度快其实更多的, 就是看运气了. 所以是否有一种方法, 有C的快速...

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怎么从编程零基础到可以在科技和分析领域工作? 如果你对学习这些技能感兴趣,不管是为了开心还是职业转换,哪条路是最好的呢? 市面上有无数个网课清单,但你要怎样分辨出最适合你的那一条路? 我自己从没想过我会学习任何这方面的实操技能,像编程、数据分析、或相关科技。鉴于我是金融专业的,我总是设想我会成为一名“商务人士”。但不知怎么的,我自学了Python和SQL,而且还在“Jet.com”找到了分析领域的工作,每天都会用到这些语言中的一种。 你可能会问,为什么要学习Python和SQL? Python是目前发展最迅速的编程语言( fastest growing programming)它拥有大量工具库,可以用来编写机器学习应用程序、数据分析、可视化、网页应用程序、API集成等。而且,它是最容易上手和掌握的语言之一。对于SQL,各种数据库强化了技术公

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