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阿里云ACE认证学习知识点梳理

阿里云ACE认证学习记录 学习知识点梳理 第一部分:阿里云产品学习 一、阿里云相关概念深化学习 二、阿里云相关产品感性认识及场景化学习 三、阿里云产品上手操作 四、阿里云大数据产品概念、应用场景 五、阿里云安全产品及功能特性深入了解 六、阿里云网络技术概念及功能特性,应用场景 七、阿里云存储技术概念及功能特性,应用场景 八、阿里云数据库产品概念及功能特性,应用场景 九、熟悉常见场景上云及迁云方案 十、如何利用阿里云ROS进行权限管理、RAM的相关功能特性 十一、阿里云中间件产品应用深入了解 ## 第二部分:通用IT知识学习 一、了解云计算基础概念、发展历程、应用特性、应用场景 二、熟悉内容分发网络CDN技术发展历程、应用特性、应用场景 三、熟悉常见的网络协议 四、熟悉网络在云计算领域的相关应用 五、熟悉分布式系统架构及分布式文件系统 七、熟悉关系与非关系数据库 八、阿里云数据库产品概念及功能特性,应用场景 九、熟悉常见场景上云及迁云方案 十、熟悉网络安全方面的基础知识 十一、互联网信息安全知识

关于python语言优化的一些思考

最近一直在做python工程化相关的工作,颇有心得,遂总结一下。一是为了整理思绪,二是为了解放自己健忘的大脑。 python是一个C的语法糖盒子 原生的python通常都是由cpython实现,而cpython的运行效率,确实让人不敢恭维,比较好的解决方案有cython、numba、pypy等等 cython 是目前我认为发展最好,最靠谱的一项Python加速解决方案。 使用cython编译过后的代码,通常会对原python代码有2倍以上的速度提升。cython的编译也很简单,只需要构建一个setup.py,然后执行: python setup.py build_ext numba numba也是我比较看好的,它的亮点在于使用装饰器的方式应用jit技术,例如下面的代码: @jit def run_xxx(): ... 可直接将run_xxx方法进行高效的c编译。但在大多数应用场景下(尤其是采取了服务拆分或微服务的架构策略),这种功能反而让人有种鸡肋的感觉 只能说numba更适用于模型开发的场景,在模型应用和部署的环节,numba的作用很尴尬 pypy pypy相对比较小众,这是由于它本...

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