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平均工资 2020年5月全国招收程序员312761人。2020年5月全国程序员平均工资14542元，工资中位数12500 元，其中95%的人的工资介于5250元到35000元。 一线城市工资 主要城市工资 职能与工资 普通软件工程师这一年的工资增长了1000元，你的工资增加了么？ 数据异常检查 首先我们会对数据异常进行检查，方法就是用各种指标监视数据异常。比如，我们会把工资变化大于1000的城市找出来。 如下图： 这里，我们发现济南有一家公司校招300人，而且重复发了5次。这样就严重的降低了济南的平均工资。 于是，我们增加了一条新的规则，所有的应届生都删除。这样可以保证数据的稳定。 编程语言比例 scala的工资是2万，我想，这应该是大数据程序员。python的工资是1万8，应该是机器学习工程师。 你拖后腿了吗？ 来源：https://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/105875849 作者：有数可据 本文分享自微信公众号 - 前端宇宙（gh_8184da923ced）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4585038/blog/4394382

作者：有数可据 来源：https://blog.csdn.net/juwikuang/article/details/105875849 今天，看到一篇关于程序员工资统计的文章，给大家分享一下，希望能给各位同学有所参考，毕竟数据来源于招聘网站，可能与实际情况有所偏差。总体来说，应该有不少同学被平均了，整体上来说，应该还是在正态分布的范围内。 # 平均工资 2020年5月全国招收程序员312761人。2020年5月全国程序员平均工资14542元，工资中位数12500 元，其中95%的人的工资介于5250元到35000元 # 一线城市工资 2020年5月 北京 招收软件工程师24478人。2019年5月北京软件工程师平均工资19273元，工资中位数17500元，其中95%的人的工资介于7000元到45000元。 2020年5月 上海 招收软件工程师51403人。2019年5月上海软件工程师平均工资17477元，工资中位数15500元，其中95%的人的工资介于7000元到40000元。 2020年5月 深圳 招收软件工程师44509人。2019年5月深圳软件工程师平均工资17052元，工资中位数15000元，其中95%的人的工资介于7000元到37500元。 2020年5月 杭州 招收软件工程师20042人。2019年5月杭州软件工程师平均工资15089元，工资中位数12500元

最近，某团外卖被爆出大数据杀熟，所谓的大数据杀熟指的是平台利用户的数据，分析你是否是钱多的人，或者是否是不纠结价格的人，如果是，那么你买同样的物品会比普通用户贵一点，一般这种没有特地去对比价格是很难发现的，所以平台就利用了这点额外赚一些钱。说来很可笑，我们作为平台的资深用户，竟然被平台背后偷偷捞一笔。 不过，大数据杀熟早已是屡见不鲜的事情了，事实上，几乎所有大平台都存在这种现象，没办法，这就是真实的互联网。 刹车，大数据杀熟的话题就说到这了，我们还是回归到今日的技术主题： 什么是软中断？ 。 中断是什么？ 先来看看什么是中断？在计算机中，中断是系统用来响应硬件设备请求的一种机制，操作系统收到硬件的中断请求，会打断正在执行的进程，然后调用内核中的中断处理程序来响应请求。 这样的解释可能过于学术了，容易云里雾里，我就举个生活中取外卖的例子。 小林中午搬完砖，肚子饿了，点了份白切鸡外卖，这次我带闪了，没有被某团大数据大熟。虽然平台上会显示配送进度，但是我也不能一直傻傻地盯着呀，时间很宝贵，当然得去干别的事情，等外卖到了配送员会通过「电话」通知我，电话响了，我就会停下手中地事情，去拿外卖。 这里的打电话，其实就是对应计算机里的中断，没接到电话的时候，我可以做其他的事情，只有接到了电话，也就是发生中断，我才会停下当前的事情，去进行另一个事情，也就是拿外卖。 从这个例子，我们可以知道

随着AI时代和大数据的到来，Python语言更是大放异彩，至今没有哪一种语言可以在 爬虫、数据分析、AI、web开发、运维、测试等众多领域 中应用，其也 逐渐成为一种小白接触编程世界的一条捷径 ，在PYPL编程语言排行榜中更是常占据着第一的位置。 虽然Python到了人尽皆知的火热程度，但据《互联网人才趋势白皮书》显示，即使有大批IT从业人员转型Python开发， 人工智能与大数据的高速发展之下仍有大基数人才缺口 ，谷歌、YouTube、Facebook、阿里、百度、字节跳动、新浪等名企大厂对Python技术栈开发工程师求贤若渴。 学习Python已然成为一种趋势，也是一种必然，但对于Python初学者来讲，经常在基础部分就放弃了，原因无非是：资料太多！看不完！应用方向太多！不知道该怎么选！基础薄弱！找不到精细讲解！ 别急，我们为你准备的最全视频学习资料大礼包中的 系列一《数据分析与Python程序设计》 包括七大内容，助力学习入门到进阶： Python数据智能编程基础 Python格式化数据处理-Pands 数据可视化 网络信息分析 文本信息自动化处理 Python办公自动化 服务器、数据库与分布式系统 左右滑动查看 左右滑动查看 如果你想要入门并深入学习人工智能，掌握数据分析与Python程序设计，提高自己的能力，实现人生的进阶，那这份最强视频教学资料包是绝对不容错过，

问题导读 1.如何判断数据增量？ 2.QPS如何计算？ 3.存储空间需要考虑哪些因素？ 4.内存估算和哪些因素有关？ 我们在实际工作，或者面试中，经常会遇到这么一个问题，集群该如何规划，一台机器多少磁盘，多少内存，多少core等。 关于公司集群规模，有的几台，有的几百或有的则几千台，那么这几百几千台机器他们的配置是怎么样的？ 这里先说下大概，对于大多数公司来说，集群有的10来台，而对于电信行业，一个地方的可能有几百台，对于一线互联网集群规模就比较大一些，上千台是比较常见的。 那么如果我们要搭建大数据平台，集群该如何规划？这是我们初步搭建集群的时候，首次遇到的问题。 对于需要多少台机器，其实这个问题，不能一刀切的回答，具体情况具体分析。虽然一开始我们不知道多少台机器，但是我们可以知道影响的关键因素？ 那就是数据的增量是多少？ 数据的增量，这里我们来说下数据增量： 其实数据的增量不同的公司，也是不一样的，有的公司数据增量也就是几个G，而有的公司数据增量1T以上，比如物联网大数据。除了数据增量，还有其它影响因素，比如使用的计算组件，使用MapReduce和Spark,Flink在内存的使用上，肯定是有区别的。再比如QPS也影响着系统的资源分配。 除了影响因素，那么我们预估集群包含哪些步骤？ 1.判断计算数据增量大小 如何计算数据量得大小，这个其实很多企业已有相关得系统

物联网边缘计算、数字化转型、 5G……我们听到这些术语已经有一段时间了。尽管公司对于如何运行以及如何将关键业务应用程序货币化的各种方法，都有自己的强大蓝图，它们自然会重叠，很快就会成为下一代的数据管理。 当然，这些数据管理的画面仍然模糊不清：就像通过不对焦的相机镜头看到的一样，但一旦聚焦了该视图，就像打耳光一样，您会突然清醒，突然意识到这段时间一直在发生什么，但是现在为时已晚。 干扰者已经采取行动，您正在被干扰，您觉得现在应该预料到了许多年前看似明显的巨变。因此，企业需要主动考虑而不是被动地考虑其数据体系结构。 一旦您不得不对某些事情做出反应，就已经错过了机会，并且已经损失了很多金钱、时间和资源。另一方面，如果您始终领先一步，即使那一步的方向不正确，在变革浪潮席卷之前，您仍然有时间进行修正。 有鉴于此，VanillaPlus最新关于“ 边缘智能的技术趋势报告 ”为您提供了一个有见地，且可能改变游戏规则的机会，了解最新的数据管理趋势（尤其是边缘计算）将能迅速破坏您的技术堆栈以及竞争对手的技术堆栈。 报告探讨了当前正在孕育数据管理现实的各种与边缘相关的新问题，包括： 1.您的优势在哪里，如何定义它？ 边缘计算的传统概念正在发生变化。ETSI多路访问边缘计算（MEC）小组主席Alex Reznik认为，边缘处理的最初定义是在端点30英里范围内发生的事情，而今天：

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图源：iStockphoto 正如联合国秘书长古特雷斯所说的，新冠疫情可能是二战以来最严重的全球危机了，它已经给全世界造成了极大的破坏。 而不同历史上的抗疫，这一次，科技手段成为对抗疫情的中坚力量，其中也包括AI，人工智能技术在此次疫情中展现出了全新的价值。人类必将战胜这次危机，而人工智能在其中的作用不可小觑。 疫情抗击中的人工智能 新冠肺炎这类疾病传染性极强，通常一爆发就会迅速传播开来，科学家们很难在短时间内找到对抗疫情的良策，而人工智能将成为研究者和科学家的左膀右臂。 此次疫情之中，AI技术显现出许多新价值，这些经验对于下一次的疫情防控有着重要意义。人工智能可以梳理大量的数据，找到其中的联系。所以下次就可以更容易地决定哪种治疗方案更有效，或者应该进行何种实验。 世卫组织上次发布的月报中提到，中国对新冠疫情的抗击中，人工智能和大数据成为了必要的手段。 图源：research-live 此外，一份报告显示，英国初创公司Exscienta成为了今年第一个将AI设计的药物分子投入人体试验的公司。算法仅需要12个月就能完成此项发明，而传统方法则要花费4到5年。人工智能在其中的用处有以下三种： · AI能迅速开发针对新冠肺炎的抗体和疫苗。 · AI能对现存药物进行扫描，并找出其中能进行改进的。 · AI能针对此次和今后的新冠肺炎疫情设计出特效药物。 西雅图人工智能艾伦研究院（AI2

“数字化触点” 是地产企业进行数字化转型的关键一环 数字化和智能化是商业近年来提的最多的两个词，因为任何一个行业和企业要么在奔向这种状态，要么正在依靠这两种力量不断生长。实现这两种状态时间的长短对企业来说，决定了是发展的快慢，对整个经济市场来说，影响的则是智能商业进化的速度。 地产企业在多年经营中积累了大量数据，但缺乏系统化数据管理和深入业务场景的数据应用，面对越来越严重的市场挑战和业务压力，该 如何激发数据的价值，克服挑战，创造增长?又该如何理解和应用市场上为解决这一问题而诞生的系统化管理和应用呢? 这些问题同样是诸葛io特别关注的。利用过去几年服务地产头部客户的经验，诸葛io开始着手相关的数字化转型行业调研，经过一系列的思考、整理与分析，并与企业沟通、梳理需求，再结合诸葛io真实地产企业的触点平台案例，逐渐形成了这本《 地产企业数字化转型触点平台白皮书 》。 注：点击文末阅读原文，可立即下载完整版白皮书。 以下是白皮书的主要内容： 灵活响应业务场景变化的平台架构 在诸葛io的白皮书中提到，灵活响应业务场景变化的数据中台，正解决多数地产企业缺乏专业高可用的技术平台这一难题，诸葛的技术平台能够支持跨业务、跨平台对用户进行全域分析方便企业进行业务的智能决策，内置有十余种数据分析模型和百余种数据分析场景，同时支持移动协同办公，可以有效提高内部管理和运营的效率。 通过诸葛数据平台进行处理

5年前，大数据浪潮的来袭唤起了国内企业对数据作为核心资产的新认知，为了推动国内数据管理加速发展，DAMS中国数据智能管理峰会携手产学研各界权威力量开启了对企业数字化转型的探索与助力。 5年后，我们看到许多企业已在数据管理机制的逐步完善下，利用数据支撑决策、驱动业务发展。但同时，云与人工智能时代的渐行渐近，给企业带来了新一轮挑战和机遇—— 如何满足不同云模式下数据的保护和管理？如何利用人工智能协助数据的分析和决策？带着这些新时代主题，第六届DAMS中国数据智能管理峰会已蓄势待发。 时间： 2020年10月30日 地点： 上海中庚聚龙酒店 指导单位： 上海市经济和信息化委员会 学术指导单位： 北京大数据研究院 主办单位： 上海市云计算产业促进中心、dbaplus社群 峰会主题专场设置 峰会亮点先睹为快 产学界领军者的行业前瞻 随着云计算的成熟，越来越多技术得以在云端融合落地，同时也衍生出人工智能、云原生、5G等新技术。对于多数技术人和企业来说，这些新兴技术只停留在概念的认知上，离应用还遥不可及。为此，DAMS峰会特别邀请到产学界重量级嘉宾，带着这些新兴技术的最新研究与实践成果，与大家近距离交流。 汪广盛 国际数据管理协会(DAMA)中国分会主席 《DAMA数据管理知识体系》等书译者 美国区块链技术应用研究院院长 1991年赴美留学后曾先后供职于美国银行、通用电气、毕马威、美国在线