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大数据学习:带你从多个维度来分析大数据发展趋势

如今“大数据”已不再是单纯描述数据特征的词汇,而是一个多学科交融的热点研究领域,其背后有着复杂和深刻的新理念。 今天我们带大家从“技术、工程、科学和应用”这四个维度分析大数据的研究现状与挑战,探讨未来研究的侧重点和发展趋势,如图3所示。 1、纵向维度。 “大数据技术”是大数据实践活动中应用的技术方案和工具等,基于信息流程视角,其相关技术涵盖数据采集、存储、传输、清洗、检索、处理和展示等多方面。大数据学习扣qun:74零零【41三8yi】虽然云计算、NoSQL、Hadoop等技术在大数据存储和处理的应用开启了新的纪元,但这些技术在算法优化、分析统计、语义处理、知识可视化呈现等方面还存在很多不足,这些问题在未来的研究中仍会成为关注的焦点。 2、横向维度。 “大数据应用”指大数据在实践中的具体应用,目前相关应用已在政治、经济、社会管理、军事活动和科学研究等领域开启了新的探索。目前数据源质量、个人隐私、数据公正公平等问题让人堪忧,微软首席研究员DanahBoyd教授对大数据提出了“冷思考”,号召大家客观理性对待大数据。未来大数据应用的涉及面将会更广泛,也更注重解决实际问题,如移动互联网平台的深...

5种方法,加密你的Python代码 !

Python越来越热门了,2019年3月TIOBE编程语言排行榜上,Python更是罕见的击败了“霸榜三巨头”之一的C++,挤进前三。 Python优点很多,比如简单易学,代码量少,能做的事很多等等,和其他语言一样,Pyhton也有一些不可掩盖的缺点,版本不兼容,运行效率不高等等。 其中一个缺点,让不少开发者头疼不已,由于Python解释器开源的关系,导致Python代码无法加密,代码的安全性得不到保障。 当然,想要加密Python代码,也并非无解。最常见的加密方式有4种,还有1种独特的加密方式。 1 Python解释器在执行代码的过程中,会首先生成.pyc文件,然后再解释执行.pyc中的内容,当然,解释器也能直接执行.pyc文件。 .pyc文件是一个二进制的文件,是不具备可读性的。 假如我们发到客户环境时,是.pyc文件,而不是.py,那么是不是就可以保护我们的Python代码? 想要做到这一点,并不难。Python标准库就提供了一个名叫compileall的库,使用它就可以做到。 执行如下命令,即可将目录下的所有.py文件编译成.pyc文件: python -m compileal...

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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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