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对 Linux 内核的发展方向的展望

Linux 4.2 内核涉及到史上最多的贡献者数量,内核开发者 Jonathan Corbet 如是说。 西雅图报道。Linux 内核持续增长:代码量在增加,代码贡献者数量也在增加。而随之而来的一些挑战需要处理一下。以上是 Jonathan Corbet 在今年的 LinuxCon 的内核年度报告上提出的主要观点。以下是他的主要演讲内容: Linux 4.2 内核已经于上月底释出。Corbet 强调有 1569 名开发者为这个版本贡献了代码,其中 277 名是第一次提交代码。 越来越多的开发者的加入,内核更新非常快,Corbet 估计现在大概 63 天就能产生一个新的内核里程碑。 Linux 4.2 涉及多方面的更新。其中一个就是引进了 OverLayFS,这是一种只读型文件系统,它可以实现在一个容器之上再放一个容器。 网络系统对小包传输性能也有了提升,这对于高频金融交易而言非常重要。提升的方面主要集中在减小处理数据包的时间的能耗。 依然有新的驱动中加入内核。在每个内核发布周期,平均会有 60 到 80 个新增或升级驱动中加入。 另一个主要更新是实时内核补丁,这个特性在 4.0 版首次...

详解:大数据分析的学习之路

以大数据分析师为目标,从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起,系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境 一、大数据分析的五个基本方面 1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 2,数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。 3,预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4,语义引擎 大数据分...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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