大数据

其实不论是PCoA还是PCA图均是用散点图来展示结果PCoA和PCA的结果，PCoA和PCA准确来讲是数据降维分析方法。 什么是PCA和PCoA 主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法 。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些 不相关变量称为主成分（Principal Components） 。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。 PCA示意图 主坐标分析（Principal Coordinates Analysis，PCoA） ，即经典多维标度（Classical multidimensional scaling），用于研究数据间的相似性。PCoA与PCA都是降低数据维度的方法，**但是差异在在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。**因此，PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动，而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变

人工智能是未来发展趋势吗？用Python入门怎么样？人工智能引领科技发展，首选编程语言是Python。人工智能已被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。当前，我国大力发展人工智能的春天已至，AI技术正加速渗透到社会的各行各业当中，成为推动经济高质量发展的新动力。 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 如果说一般的计算机技术，编程开发，设计，电商，营销推广等，那正规的职业类院校和社会办学的职业技术学校、培训机构，应该有很多，都可以培养好这方面的技术。但如果说是人工智能领域，这方面的人才十分缺乏，并且未来的前景相信是可期的。 Python是一门脚本语言，它更适合去做人工智能这个领域，在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势。现在人工智能爆发，学习一门python语言的前景越来越好。 人工智能将是未来十年发展的趋势，也必将成为下一个风口。很多传统行业将会被人工智能所颠覆，这是机遇同时也是挑战，像百度的无人驾驶、小米的智能家居、阿里的智能物流、科大讯飞和凝趣科技的智能翻译等等等等。 人工智能、大数据是目前的大趋势，很多企业都在朝这些方向发展，目前的人才需求量是十分大的，现在可以说是入行的最佳时期。人工智能的首选编程语言是Python

说起近几年热门高薪的工作，数据分析师绝对算得上头牌。 一方面薪资高，打开拉勾招聘 App 就会发现，数据分析师的岗位薪资都是20K起。 另一方面，数据分析师目前依旧还是企业的强需求，大量的企业都很难招到合格的数据分析人员。（Burning Glass Technologies的数据显示，未来 10 年，数据分析师的工作预计还将增长 14.3%。） 那么问题来了—— 你的薪资水平，达到均值了么？ 你觉得你是心仪公司的“香饽饽”吗？ 坦诚地讲，目前虽然有很多人在从事数据分析的岗位，但最多只能叫“提数机器”。他们的典型特征就是：半路出家、不懂业务、不懂技术。 15 年，你会用 Excel，会查 SQL 数据库，那你不难找到一份数据相关的好工作。 后来，你得会做 BI 可视化，会用 SPSS 做数据挖掘，能做漂亮的报表，还得了解点 Python …… 现在，MySQL 、 Python 、 BI 这些都是数据分析的基础技能，除此之外，你还要懂统计、数据清洗、特征工程、建模、算法…… 而且互联网红利期已经过去，凭“感觉”，靠“经验”去做决策的风险越来越大，只有通过高质量的数据分析，才能更加直观高效准确。 这也从业务需求上，倒逼数据从业者有更高的数据分析能力。对于那些底层数据分析师，高薪前景都与他们无关，还面临随时被踢出局的风险。 到底该如何有效提升数据分析能力，制胜职场？ 这个双十一

2020年，Python可学吗？ 答案是 可 。 近些年，Python 的火热有目共睹，作为一种功能强大的高级编程语言，在2018 年的时候它的流行程度就得到了大幅提高。 Stack Overflow网站编程语言浏览量统计数字 Python不仅在 IEEE Spectrum 编程语言排行榜中，还是在其他榜单如 TIOBE 上，它也仍位居前列。无论是 后端开发、前端开发、爬虫开发，还是人工智能、金融量化分析、大数据、物联网 等，Python应用无处不在。不仅如此，Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。尤其是Python中的机器学习， 实现了人工智能领域中大量的需求。 同时近些年很多互联网公司不管对前端岗位、后端岗位、测试、运维、数据分析岗位都希望可以具备Python的相关的技能，更有的企业直接招聘python后端开发工程师，由此可见， Python的发展前景是不可估量的 。 IEEE Spectrum 编程语言排行榜 TOP10 网上关于Python的吹嘘千篇一律，很多人都觉得掌握了Python就掌握了人工智能，数据分析等方面的知识，就一定找的到工作，其实并非如此。 那么，如何掌握Python，并拿到大厂的高薪offer呢？ 只有从基础逐步深入，再经历名企的真实实战项目的打磨，才能够提升自己实战开发能力

摘要：本次分享将介绍爱奇艺多类型的直播业务现状，以及直播整体技术架构和客户端直播网络模块Livenet的实现。回顾直播技术顺应业务多样化的演进过程，包括从偏P2P架构发展到结合CDN&P2P混合架构，为多端适配而实现的多协议支持和切换等演变，直播P2P和直播推流SDK的技术实现等。 演讲 / 周志伟 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是爱奇艺的周志伟，今天会跟大家分享爱奇艺的HCDN直播，可能大家对爱奇艺比较了解，但是HCDN可能不是太清楚。HCDN在我们内部是一个部门的名称，也是一种技术方式，它是通过庞大的CDN网络和P2P网络为公司所有的产品提供视频服务，主要包括点播和直播两大部分，今天主要跟大家分享直播这一部分。我的分享大概由四大部分组成，首先是直播背景，接着会介绍大规模直播，也就是我们现在主要的直播方式，以及实时直播，最后做一些展望。 直播背景 1.直播类型 首先说一下我们的直播类型，爱奇艺主要是以娱乐为主，因为创始人、CEO龚宇在爱奇艺的大会上也表达过，我们要做一家以科技创新为驱动的娱乐公司，所以在类型上主要包括晚会盛宴，像每年的春晚我们都是有直播的以及演唱会；第二个是体育赛事，比如说澳网、法网这种赛事；商业发布，像小米发布会、华为手机发布会等等；电视轮播，主要是在PC上面，有单独的轮播台，会轮番播放一些大片、动画、电影等等，就像电视台一样

DolphinDB和MongoDB都是为大数据而生的数据库。但是两者有这较大的区别。前者是列式存储的多模型数据库，主要用于结构化时序数据的高速存储、查询和分析。后者是文档型的NoSQL数据库，可用于处理非结构化和结构化的数据，可以根据键值快速查找或写入一个文档。MongoDB有着自己最合适的应用场景。但是市场上缺少优秀的大数据产品，不少用户试图使用MongoDB来存储和查询物联网和金融领域的结构化时序数据。本测试的目的是评估MongoDB是否适合此类海量时序数据集。 1. 测试环境 本次测试在单机上进行，测试设备配置如下： 主机：DELL OptiPlex 7060 CPU：Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU@3.20GHZ，6核12线程 内存：32 GB (8GB x 4, 2,666 MHz) 硬盘： 2T HDD (222MB/s读取；210MB/s写入) OS：Ubuntu 18.04 LTS DolphinDB选用Linux0.89作为测试版本，所有节点最大连接数为128，数据副本设置为2，设置1个控制节点，1个代理节点，3个数据节点。 MongoDB选用Linux4.0.5社区版作为测试版本，shard集群线程数为12，所有服务器的最大连接数均为128。MongoDB的shard集群设置为1个config服务器，1个mongos路由服务器

文章首发于公众号《程序员果果》 地址 : http://blog.itwolfed.com/blog/97 简介 RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。 核心概念 Topic ：消息主题，一级消息类型，生产者向其发送消息。 Message ：生产者向Topic发送并最终传送给消费者的数据消息的载体。 消息属性 ：生产者可以为消息定义的属性，包含Message Key和Tag。 Message Key ：消息的业务标识，由消息生产者（Producer）设置，唯一标识某个业务逻辑。 Message ID ：消息的全局唯一标识，由消息队列RocketMQ系统自动生成，唯一标识某条消息。 Tag ：消息标签，二级消息类型，用来进一步区分某个Topic下的消息分类 Producer ：也称为消息发布者，负责生产并发送消息至Topic。 Consumer ：也称为消息订阅者，负责从Topic接收并消费消息。 分区 ：即Topic Partition，物理上的概念。每个Topic包含一个或多个分区。 消费位点 ：每个Topic会有多个分区，每个分区会统计当前消息的总条数

最近有朋友说，年底公司业务量增大，又拆分出来了很多微服务模块，对于微服务的管理、资源编排以及调度策略花费的精力成几何倍数的增长。看到微服务+k8s的云原生架构貌似能解决这些问题，所以想问下。我把对他的回答整理了一下，希望能帮助更多在这方面有问题的朋友。 大家都知道微服务和云原生架构是当前互联网行业的热门技术。微服务便利的同时，自然也存在一些问题，而 k8s 的出现则完美地解决了这些问题。 现今越来越多的企业把服务迁移在 k8s 的平台上，以 k8s 为核心的云原生技术逐渐成为企业架构的标准 。毫不夸张地说，掌握了它的技术人， 你将同时收获高薪、话语权、成就感和不可替代性。 当然想要完全搞懂也并不容易: 开发工具繁多，组件源码晦涩，业务里涉及的技术细节也十分繁杂 网上自学资料多而杂 ，官方网站大而泛，抽象且很难理解 缺乏实战，落地时还是难以系统的解决实际应用发布和部署的问题 因此，向大家推荐一个训练营——《 k8s 与微服务的完美结合 》。老师带你从基础原理、核心框架剖析到服务部署演练，全程实战案例贯穿，学完即可落地到实际业务场景中。 学完后你将： 掌握云原生架构理论，实践角度，全方位、深层次地认知 k8s 的技术细节 深度掌握 k8s 难以理解的知识点， k8s 落地 不再困难 通过对微服务架构的 云端迁移部署 ，全面掌握 服务上云 的技术细节 使用 Jenkins 构建流水线

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：刘俊寰 　　4月26号下午3点，为庆祝清华大学建校109周年，计算机系“云校庆”系列活动—— “论道AI Open” 在线上举行。 　　在新一期AI Time辩论中，中国科学院张钹院士、清华大学计算机系唐杰教授、刘知远副教授、中国科学技术大学计算机学院李向阳教授、旷视科技联合创始人唐文斌、搜狗公司CEO王小川一起论道了人机交互与智能的相关问题。 　　 　　AlphaGo到底是如何炼成的？ 　　AI能够被大众所熟知，离不开2016年3月那场与李世石的围棋大赛。 　　在活动开始，张钹院士就以AlphaGo为例，回顾了整个AlphaGo的发展历程，从1980年日本学者福岛邦彦提出卷积神经网络，到1943年美国学者提出神经网络模型，再到中国台湾的黄亚杰团队开发的围棋程序等等， 横跨了将近80年的AI历史 。 　　 　　 　　 　　当把目光从纵向的“时间”转向横向的“国家”，我们会发现，前前后后 共有10个国家 参与到AlphaGo的开发研究中，这也说明， 一个科学成就离不开全世界科技人员的共同努力 ，特别是对前人研究的利用和借鉴。 　　其次，张钹院士还提到，如今美国之所以能够在人工智能领域处于领先地位，与 美国开放的科技环境 有很深的关系，这给中国科技发展带来了很好的借鉴，也就是说，我们 必须要进一步地开放开源 ，以吸引国内外的AI研究学者。 　

一键修改DNS，适用于什么场景： 1.如果用户刚刚将域名从其他注册商转入腾讯云，但是还没来得及用上腾讯云提供的解析服务。 2.如果用户的域名是在腾讯云注册的，但是自己曾经修改了NS记录，解析用了其他家的服务器，现在又希望修改回来。 如果你符合上述两个场景，那么D妹今天要介绍的这个小功能，一定能让你感叹，真方便！ 注意：新注册的域名 DNS 服务器地址默认为免费套餐对应的 DNS 服务器地址，若您不需要升级套餐，则无需调整DNS 服务器地址。 一键修改DNS，怎么用？ 1.登录 腾讯云控制台 。点击域名管理。 2.选择希望修改DNS的域名。 3.在域名信息-DNS服务器这里，就可以看到修改两个字。 4.点击，选择【使用DNSPod 推荐】，该域名就可以开始使用DNSPod的解析服务了。 为什么要使用DNSPod的解析服务呢？ 因为我们拥有 ： 多节点 全球领先的 DNS 集群技术：40个境内云集群节点，8个境外云集群节点，有超过463台服务器同时提供专业解析服务。 多线路 域名解析实时更新，目前支持移动，联通、电信等线路细分，更可设置境外，境内或自定义线路。 快速 新一代高性能 DNS 服务端程序，为您提供稳定的解析服务，解析速度超出主流解析的上百倍。 安全 宙斯盾防护系统全覆盖；多种专利防护算法；拥有200G的 DNS 攻击防护能力，是大数据时代可靠的网站安全专家。