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    2023-12-6 09:45
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    在疫情之后的2023年,医疗器械家族中的血氧仪可是彻底火了一把!这就像一个突然爆红的明星,让大家都疯狂追求。 血氧仪就像一个可爱的家庭医生,方便又贴心,可以随时监测你的血氧饱和度。在疫情期间,大家可是对健康操碎了心,血氧仪就像一个定心丸,让大家重新找回对生活的安全感。这股热潮也像海浪一样,瞬间席卷了整个医疗电子行业。工程师们就像救火队员,纷纷从研究室走到了生产线,甚至放下了高级项目,全身心地投入到援助生产中。可这产能啊,就像一个瓶口的瓶颈,怎么也满足不了市场的疯狂需求!即使日产20万台,也像滴水入海,难以平息大家的热情。 可是生活就像四季轮转,冬天总会过去,春天总会来。随着疫情的好转,血氧仪的热度也渐渐降低了。医疗电子行业也像秋天的叶子,慢慢变得冷静。新项目的重要性也像褪色的画笔,失去了原有的光泽。作为医疗电子的从业人员,心情就像坐着过山车一样,一上一下。在这个疫情逐渐过去,血氧仪热度不再的年代,医疗电子行业的工程师们可真是捏了一把汗。就像是在狂热的夏天之后,突然迎来了风暴般的秋天,让人有点措手不及。 那么,在这样一个大环境下,工程师们应该怎么办呢? 永远不要忘记学习 :对于我们工程师们来说,不断学习和进步可是必不可少的。在这个技术飞速发展的时代,不进则退。我们要像一只贪婪的蚕,不断地吞食着从各种渠道获得的新知识和技术,让自己在专业领域内保持领先地位。只有这样,才能在人才竞争中立于不败之地。 高效的沟通必不可少 :工程师要学会团队合作和沟通,不管是什么行业,在一个企业里,团队合作就像是一场接力赛,每个人都是重要的一棒。对于工程师来说,不仅要做好自己的工作,还要和团队成员们保持密切的沟通和协作,确保项目的顺利进行。只有这样,才能让项目这艘大船在市场的海洋中乘风破浪。 训练敏锐的嗅觉 :工程师还得像猎豹一样敏锐地关注市场动态和行业趋势。在这个变化莫测的市场环境中,只有把握住机会,才能取得成功。因此,工程师们需要时刻关注市场上的新技术、新工艺、新材料等信息,以便及时调整自己的研发方向和产品策略,包括赛道。 庞大的人脉是保障 :工程师还需要拓展自己的人脉和资源,在这个充满机会和挑战的时代,人脉和资源就像是一把利剑,可以让你在竞争中更加锋利。因此,工程师们需要积极主动地与同行、客户、供应商等建立良好的合作关系,以便实现互利共赢的目标。 学会调整心态: 工程师们还需要保持乐观向上的心态,在这个充满变化和挑战的时代,只有保持乐观的心态,才能迎接各种挑战和困难,我自迎风向前冲。就像是在一场漫长的马拉松比赛中,只有保持足够的耐心和毅力,才能跑到终点线。 在现在的大环境下,工程师需要不断学习和进步、注重团队合作和沟通、关注市场动态和行业趋势、拓展人脉和资源以及保持乐观向上的心态。只有这样,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。 就像是在狂热的夏天之后,秋天来临了,虽然温度降低了,但是我们的热情和斗志却不能降低。 我们需要像一只贪婪的蚕一样不断地吞食着新知识; 像一只猎豹一样敏锐地捕捉市场上的机会; 像一只八爪鱼一样拓展自己的人脉和资源; 像一只乐队一样与团队成员们密切配合; 像一只火鸡一样保持乐观向上的心态。 只有这样,才能在市场竞争中脱颖而出。不要否认,工程师有点儿像那啥,“墙头草随风倒”,敏锐地捕捉市场的变化和需求。别像那啥,“榆木脑袋不开窍”,抓不住市场的脉搏。要像那啥,“快马加鞭赶路程”,快速响应市场的需求变化。铁打的营盘流水的兵,营盘会上锈,流水怎么都能活,毕竟天高任鸟飞。
  • 2023-11-17 14:27
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    在SMT加工过程中,静电放电会对电子元器件造成损伤或失效,随着IC集成度的提高和元器件的逐渐缩小,静电的影响也变得愈加严重。 据统计,导致电子产品失效的因素中,静电占比8%~33%,而每年因为静电导致的电子产品损失,高达数十亿美元。 因此在SMT生产中,实施静电防护措施非常重要,本文将从静电的产生到元件和场景的防护等方面,详细介绍如何做好静电防护措施。 静电是如何产生的? 静电放电(Electro-Static Discharge)简称ESD,ESD是一种物理现象,是指具有不同静电电位的物体互相靠近或直接接触引起的电荷转移。在电荷转移过程中,存在着电荷流动,传送足够的电量以抵消电压。 比如冬天在地垫上行走时,会感觉触电感;在冬天接触把手时也会感觉被电到;在穿衣服时听到的噼啪声等等。 这些生活中微不足道的静电现象,却对电子元件和电子线路板有着很大的影响,比如可能会产生静电击穿使元件损坏或失效从而影响电子产品。那么SMT生产中常见的静电有哪些呢? 常见静电产生原理 1.摩擦起电 当两种不同的材料之间摩擦时,其中一种材料会带上电荷,形成静电。 2.感应起电 物体在静电场的作用下,发生了电荷上再分布的现象。如当一个带电的物体靠近一个不带电的物体时,两者之间会形成一个电势差,这个电势差会导致电荷在不带电物体上移动,从而在不带电物体上产生静电荷。 3.容性起电 由于已经具有一定电荷的带电体在与另一个物体靠近、分离时,系统的电容发生改变,带电体上的静电电位将发生变化,形成静电。 ● 日常生活中的静电: 地毯上走动可产生1.5KV~35KV静电; 在乙烯树酯地板上走动时可产生250V~12KV伏静电; 室内屁股在椅子上一蹭就会产生1.8KV以上的静电; 从沙发上起来时,人体静电可高达10KV; 脱化纤衣服时的静电电压可高达数万伏。 电子元件注意防静电 对静电敏感的电子元件一般有防静电标志,生产过程中碰到贴有这些标志的元器件时要特别注意防静电问题。 半导体集成电路在设计上对防静电失效采取了保护措施,能为敏感的元器件提供低于2000V的静电放电设计保护,同时也可以通过电路外围设计增加保护电阻、嵌位二极管使之具更强的抗静电能力。 对静电敏感的电子元件 【注】这些数值仅供参考,实际数值可能会因型号、生产过程等不同而有所差异。在使用这些元件时,请务必参考元件的规格书以了解其静电放电敏感性,并在生产过程中采取防静电措施以保护它们免受静电损害。 电子元件的损坏形式 1、完全失去功能 1)表现为器件电参数严重恶化, 失去原有功能; 2)约占受静电破坏元件的百分之十。 2、间歇性失去功能 1)表现为器件或产品各类电参数仍合格 ,但其使用寿命会大大缩短,可靠性变差,可能会在后续某次损害中彻底失效; 2)约占受静电破坏元件的百分之九十。 常见静电破坏的场景 01放置元件 将元件放置在贴片板上时,由于静电场的存在,元件可能会从放置位置滑落或变形,从而导致缺陷或故障。 02静电电荷积累 由于SMT设备的金属外壳和接地装置等,会积累静电电荷,如果静电电荷没有及时释放,就会对元件造成损坏。 03污染损坏 静电荷可以吸附灰尘、油污等杂质,导致元件或电路板表面污染,从而影响其正常工作。 04吸附损坏 在搬运、存储或组装过程中,静电荷可以吸附在元件或其他部件上,导致它们无法正常工作或损坏。 静电防护的基本原则 静电防护守则 1、在静电安全区域使用或安装静电敏感元件。 2、用静电屏蔽容器运送及存放静电敏感元件或电路板。 3、定期检测所安装的静电防护系统是否操作正常。 4、确保供应商明白及遵从以上三大原则。 静电防护步骤 1、避免静电敏感元件及电路板跟塑胶制成品或工具放在一起。 2、确保工作区域地面和桌子垫有足够的导电能力,最好使用导电橡胶桌面或用导电胶带粘在桌子四边。 3、经常检查接地系统是否良好,地线缆必须正确连接到汇流排。 4、使用电子工具或仪器时,要确保所使用的工具或仪器符合静电防护要求。 5、限制使用塑料袋及泡沫盒等包装材料,如果必须使用,也要确保包装材料经过导电处理或使用金属材料制作的包装箱。 6、穿防静电服、鞋,使用防静电工具和手套以及防静电手环等。 7、聘请经过静电防护培训的专业人员,确保防静电措施得到正确实施。 8、定期进行静电防护检查和测试,确保防静电措施的有效性。 9、禁止没有系上手环的员工及客人接近静电防护工作站,一旦发现违规情况,应立刻制止并报告上级领导。 10、如果发现静电防护系统存在问题或缺陷,应立刻报告上级领导或静电防护负责人,并及时采取措施进行改进和处理,确保静电防护系统的有效性。 可制造性风险检查 华秋DFM软件 是一款可制造性检查的工艺软件,虽然对上文所讲的SMT静电防护没有做对应的检查项,但是可以检查PCB设计的图形,比如 检查PCB防静电设计的位置 是否存在可制造性风险。
  • 2023-11-10 14:15
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    硬件开发的工作流程一般可分为:原理图设计、PCB Layout设计、采购电子BOM、PCB板生产、PCBA组装、功能调试及测试、小批量试产、大批量生产正式投放市场等步骤。 作为一名优秀的硬件工程师,从产品开发到上市,每一道工序都需兼顾到。除了做好原理相关设计、BOM表物料选型、样品调试测试以外,对PCB和PCBA的可制造性相关的问题的把控也至关重要。如可制造性问题的提前规避,是决定产品能否顺利上市,以及长期可靠使用的至关重要的因素。 如何有效利用DFM及EDA工具? 如何避坑电子产品设计与制造问题,提升产品可制造性? 如何做好质量与成本的平衡与控制,为企业增效降本? 如何保障PCB及PCBA制造的高可靠性? 11月23日,华秋将联合凡亿电路、耀创电子及行业资深PCB设计专家,举办一场面向电子工程师的技术交流会议" 2023电子设计与制造技术研讨会 “。会议将从EDA设计、DFM软件分析、高速pcb设计、多层PCB制造、PCBA加工等环节深入讲解,将给大家带来全程干货,丰富实战案例分享。对于参与本次活动的朋友,华秋准备了些伴手礼和抽奖礼品,欢迎大家的参与。 感兴趣的朋友,欢迎点击下方链接报名,让我们一起相约11月23日,深圳新一代产业园4栋4楼莲花山厅会议室,不见不散!
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    2023-8-17 21:35
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    在当今集成电路发展的浪潮中,优秀工程师的价值愈发凸显。他们不仅是技术的驱动力,更是创新的引领者。优秀工程师不仅在技术领域具备深厚的知识,还拥有一系列独特的特质,这些特质使他们能够脱颖而出,成为行业的佼佼者。在本文中,我们将探讨六个关键特质,这些特质塑造了优秀工程师的形象,让他们能够在竞争激烈的环境中脱颖而出,为技术和创新的前沿不断探索。 概述 每个行业,优秀的人才,都有相应的特质,工程师也不例外。 要清楚认识自己,知道自己的斤两,技术无止境,工作越久越明白这个道理,不要自以为是,可能还差得远!学海无涯,除极个别特殊天才人物,大家都是普通人,互有长短,谦虚谨慎,心态平和是成就大事的基础,总那么浮躁,狂妄,藐视他人,将导致团队合作困难,同事关系紧张,项目的进展必然不顺利,时刻要有谦和的心态,认真地做好每一件事,不知不觉地你就会在团队中脱颖而出的。 好好规划自己的路,不要跟着感觉走!根据个人的理想决策安排,绝大部分人并不指望成为什么院士或教授,而是希望活得滋润一些,爽一些。那么,就需要慎重安排自己的轨迹。从哪个行业入手,逐渐对该行业深入了解,不要频繁改行。 可以做技术,切不可沉湎于技术。千万不可一门心思钻研技术!给自己很大压力,如果你的心思全部放在 这上面,那么注定你将成为孔乙己一类的人物!适可而止为之,因为技术只不过是你今后前途的支柱之一,而且还不是最大的支柱,除非你只愿意到老还是个工程师! 不要去做技术高手,只去做综合素质高手!在企业里混,我们时常瞧不起某人,说他“什么都不懂,凭啥拿那么多钱,凭啥升官!"这是普遍的典型的工程师的迁腐之言。人家能上去必然有他的本事,而且是你没有的本事。你想想,老板搞经营那么多年,难道见识不如你这个新兵?人家或许善于管理,善于领会老板意图,善于部门协调等等。因此务必培养自己多方面的能力,包括管理,亲和力,察言观色能力,攻关能力等,要成为综合素质的高手,则前途无量,否则只能躲在角落看示波器!技术以外的技能才是更重要的本事!!从古到今,美国日本,一律如此! 抓住时机向技术管理或市场销售方面的转变!要想有前途就不能一直搞技术,适当时候要转变为管理或销售,前途会更大,以前搞技术也没有白搞,以后还用得着。搞管理可以培养自己的领导能力,搞销售可以培养自己的市场概念和思维,同时为自己以后发展积累庞大的人脉! 应该说这才是前途的真正支柱! 培养自己在行业的名气,有了名气,高薪机会自不在话下,更重要的是有合作的机会.. 该出手时便出手!永远不可能有100%把握!!!条件差不多就要大胆去干,去闯出自己的事业,不要犹豫,不要彷徨,干了不一定成功,但至少为下一次冲击积累了经验,不干永远没出息,而且要干成必然要经历失败。 万事都存在不确定性,主要是要靠自己的积累,把事情做到最好,尽量把每一种可能性考虑进去。至于结果,那就顺其自然。 拓展: 硬件优秀工程师的主要特质: 技术能力:优秀工程师拥有扎实的技术知识和技能,能够熟练运用各种EDA工具和硬件工具来解决问题。 解决问题的能力:具备良好的问题解决能力,能够分析和理解复杂的问题,并提供有效的解决方案。 创新思维:优秀工程师具备创新思维,能够提出独特的解决方案,改进现有系统或流程,并寻找更高效的方法。 团队合作:善于与他人合作,在团队中能够有效地沟通和协作,共同完成项目任务。 持续学习:优秀工程师具有持续学习的态度,不断追求新的知识和技术,保持对行业发展的敏感性。 专业素养:他们具备良好的职业道德和责任感,能够按时交付高质量的工作,并对自己的case和项目负责。
  • 热度 9
    2023-4-24 22:52
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    说明: 网上能搜到的硬件工程师笔试面试的题库虽然也有一些,但是有些题目太旧,也没有更新,有的答案有错误,对初入行的工程师反而有误导。因此,并产生了此题库。 此题库精选网上能搜到的绝大多数硬件工程师笔试面试题库,部分由网友提供。题库大多数提供了参考答案,供应届毕业生以及要跳槽的工程师刷题,以及学习用。此题库经过刷选,尽量挑选有价值的笔试面试题目,供大家参考。 如果各位有好的题库,也可以留言,私信提供,后续一起编排进来,方便硬件 工程师刷题用 。 1、 请解释电阻、电容、电感封装的含义:0402、0603、0805。 表示的是尺寸参数。 0402:40*20mil;0603:60*30mil;0805:80*50mil。 2、 请说明以下字母所代表的电容的精度:J、K、M、Z。 J——±5%;K——±10%;M——±20%;Z——+80%~-20% 3、 请问电阻、电容、电感的封装大小分别与什么参数有关? 电阻封装大小与电阻值、额定功率有关;电容封装大小与电容值、额定电压有关;电感封装大小与电感量、额定电流有关。 4、 请简述压敏电阻工作原理。 当压敏电阻上的电压超过一定幅度时,电阻的阻值降低,从而将浪涌能量泄放掉,并将浪涌电压限制在一定的幅度。 5、 请简述PTC 热敏电阻作为电源电路保险丝的工作原理。 当电源输入电压增大或负载过大导致电流异常增大的时候,PTC 热敏电阻因为温度增大而使其等效电阻迅速增大,从而使 输出电压下降,减小输出电流。当故障去除,PTC 热敏电阻恢复到常温,其电阻又变的很小,电源电路恢复到正常工作状态。 8、 常见贴片电容的材质有:X7R、X5R、Y5V、NPO(COG)、Z5U。请问电容值和介质损耗最稳定的电容是哪一种? 电容值和介质损耗最稳定的是NPO(COG)材质电容。 6、请分析下图三极管单管放大电路中的二极管VD1的作 二极管 VD1 起温度补偿作用:PN 结的导通压降随温度升高而略有下降,如果没有 VD1 温度补偿二极管,放大电路会出 现温漂现象,电路输出电压会出现漂移。如果没有 VD1,温度升高的时候三极管的 Vbe 电压降低,但 Vb 不变,基极电流 Ib 增大;反之则温度降低,Ib减小。加入VD1后可抵消三极管Vbe的变化,稳定Ib电流。 7、请问下图电路中二极管D1、D2有什么作用? 在Vi输入电压接近于零时,D1、D2给三极管T1、T2提供偏置电压,使T1、T2维持导通,以消除交越失真。 8、什么是基频晶体?什么是泛音晶体?为何基频晶体最大频率只可以做到45MHz 左右?如何辨别基频晶体和泛音晶体?制差分阻抗为90 欧姆、100 欧姆、120 振动在最低阶次(即基频)的晶体是基频晶体,振动在非最低阶次(即三次、五次、七次等)的晶体是泛音晶体。振动频 率越高,晶体薄片的厚度就越小,机械强度就越小。当前业界切割厚度的极限约为37um,此厚度的基频晶体的振动频率只可以 达到45MHz 左右。以现在业界的工艺能力,大于45MHz 的基本上都是泛音晶体,但也有价格比较高的特制基频晶体。基频晶 体和泛音晶体可以通过频谱分析仪或带FFT 快速傅里叶变换功能的示波器测量。根据测量到的频谱图,如果最低频谱分量就是 标称频率,这个晶体就是基频晶体。如果频谱图中含有比标称频率低的频率分量(比如3 分频、5 分频),那这个晶体就是泛音 晶体。 9、绿色发光二极管的导通压降大概是多少伏? 2V 左右。 10、如果一个LED 指示灯没有定义颜色,红、绿、黄、橙、蓝、白色你会选择哪一种,为什么? 按照使用习惯,电源指示灯用红色,信号指示灯用绿色,这两种颜色的LED 灯技术最成熟,价格最便宜。
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    PCB设计之DFM检查表--PCBlayout工程师必看
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    时间: 2024-1-30 15:29
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    今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么?众所周知,AI人工智能是当前最热门的技术之一,那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢?我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位,要求有很高的数学水平和逻辑思维能力,需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历,大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练,基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外,还必须要掌握计算机相关的知识,能够熟练使用仿真工具MATLAB等,必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个:肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识,要掌握线性代数、概率论、统计学等知识,才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个:数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识,需要熟练掌握各种数据结构和算法,如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等,以便能够设计和实现高效的算法。第三个:编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言,如Python、C++等,并熟悉常用的开发工具和框架,如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个:深度学习深度学习是机器学习的一个子集,常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个:算法基础算法工程师需要掌握算法基础,包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多,在此就不一一列举,主要分为4个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来,我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面:在前几年,算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多,可以称之为红利期。但最近几年,算法和开发岗有趋于拉平的意思,但是相对来说,同级情况下,算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类:算法岗位的方向还是很多的,一方面是按技术领域,可以划分为计算视觉(CV),自然语言处理(NLP),AIGC,语音算法等等。另一方面是按行业领域,分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样,技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面,算法打赢开发。在难度方面,算法打赢开发。在工作强度方面,开发打赢算法。在岗位数量方面,开发打赢算法。在职业周期长度方面,算法打赢开发。(这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因)在职业发展上限方面,算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述:首先,找到数组中最小的那个元素,其次,将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复,直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候,你是怎么整理那些牌的呢?一种简单的方法就是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候,为了要插入元素,我们需要腾出空间,将其余所有元素在插入之前都向右移动一位,这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较,如果第一个比第二个大,则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素,如果第二个比第三个大,则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序
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    时间: 2024-1-30 12:04
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    上传者: 开心就很好了
    今天给大家讲讲关于AI,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型等等这些当下最热门技术,我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一:从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二:从AI核心技术理论体系构建到项目实战:机器学习&深度学习阶段三:构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四:AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五:AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六:AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七:AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八:NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九:AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先,我们先来说说什么是人工智能:人工智能(ArtificialIntelligence),简称为AI,是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器,使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言,这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学,其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域,它受到人类大脑神经网络的启发,旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。接下来,我们讲解环境的安装配置:安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子:直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建,数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式(形状,数据类型),创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状,重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分:案例1:导入两个列表到Dataset举一个例子,fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2:导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类,因此数据可以从外部导入,我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作,数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")
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    时间: 2023-10-19 09:00
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    上传者: huangyasir1990
    大数据工程师2023版体系课,10月升级版35周,源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说,大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。大数据包含哪些技术:Zookeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么和这个地方配置相同的所有地方都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好地保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与Hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQLonHadoop,用来进行大数据实时查询分析。通常来说,在我们最终查看数据报表,或者使用数据进行算法预测之前,数据都会经历以下这么几个处理环节:数据采集:是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。数据存储:海量的数据,需要存储在系统中,方便下次使用时进行查询。数据处理:原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用,数据处理就是这些过程的统称。一般来说,有两种类型的数据处理,一种是离线的批量处理,另一种是实时在线分析。数据应用:经过处理的数据可以对外提供服务,比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。计算机要对输入的单词进行计数:如果采用集中式计算方式,我们要先算出一个单词如Deer出现了多少次,再算另一个单词出现了多少次,直到所有单词统计完毕,将浪费大量的时间和资源。如果采用分布式计算方式,计算将变得高效。我们将数据随机分配给三个节点,由节点去分别统计各自处理的数据中单词出现的次数,再将相同的单词进行聚合,输出最后的结果。
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    时间: 2023-10-19 10:35
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    上传者: 开心就很好了
    MK体系课-大数据工程师2023版(35周)分享下载,源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集,资料齐全下载!想要学好大数据需掌握以下技术:1.Java编程技术2.Linux命令3.Hadoop4.Hive5.Avro与Protobuf6.ZooKeeper7.HBase8.phoenix9.Redis10.Flume11.SSM12.Kafka13.Scala14.Spark15.Azkaban16.flink下面我们就来学习一下HDFS中的一些常见的shell操作其实hdfs后面支持很多的参数,但是有很多是很少用的,在这里我们把一些常用的带着大家一块学习一下,如果大家后期有一些特殊的需求,可以试着来看一下hdfs的帮助文档直接在命令行中输入hdfsdfs,可以查看dfs后面可以跟的所有参数注意:这里面的[]表示是可选项,<>表示是必填项首先看第一个ls命令查看hdfs根目录下的内容,什么都不显示,因为默认情况下hdfs中什么都没有其实后面hdfs的url这一串内容在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性所以这样简写也是可以的实战:WordCount案例开发前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程,下面我们就来实际上手操作一下。大致流程如下:第一步:开发Map阶段代码第二步:开发Reduce阶段代码第三步:组装Job在idea中创建WordCountJob类添加注释,梳理一下需求:需求:读取hdfs上的hello.txt文件,计算文件中每个单词出现的总次数hello.txt文件内容如下:helloyouhellome最终需要的结果形式如下:hello2me1you1
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    时间: 2023-7-29 14:24
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    上传者: Argent
    安规工程师培的参考训教材
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    时间: 2023-7-11 15:19
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享一套大数据课程——大数据工程师2023版,33周全,源码+课件+电子书+软件+包升级。全面构建五大能力体系,轻松应对多种岗位需求项目驱动式学习,知其然更知其所以然一、大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建二、离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓三、实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力四、全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力五、数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力实战:电商数据仓库实战:直播平台关系三度推荐V1.0+V2.0实战:开发仿百度搜索引擎实战:数据中台大屏
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    时间: 2023-7-10 10:32
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    大数据工程师2023版升级版33周,视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!大数据开发有两种开发方向,一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用,另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台,大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。关于大数据开发工程师需要具备的技能,需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向,可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD,大数据开发工程师,总体来说有这么几类,不同的公司叫法不一样:①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师(应用)④大数据前端开发工程师 大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。  旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。大数据技术主要涉及以下方面的内容:1.数据存储与管理:包括传统的关系型数据库以及分布式NoSQL数据库等。2.数据处理与分析:利用数据挖掘和机器学习等技术,对海量数据进行加工分析,以发现其中的价值。3.海量数据的开发与应用:包括海量数据处理框架Hadoop和Spark等技术的开发应用等。4.数据可视化与展示:将数据结果通过各种直观和易懂的方式呈现出来,以帮助人们更好地理解和利用大数据。5.数据安全和隐私保护:如何保证大数据的安全性和隐私性是大数据技术发展中的重要课题之一
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    时间: 2023-7-10 09:34
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    上传者: 开心就很好了
    大数据工程师2023版(23年7月升级版33周),视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!课程涉及一下内容:1、Linux在大数据领域,Linux是一种常用的操作系统,它提供了丰富的命令行工具和功能,用于处理和分析大数据。Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。2、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。3、HDFSHDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。4、MapReduceMapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上5、Flumeflume是高可用,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。用户行为日志通过前端平台存储到logservice中,通过flume的实时采集发过来的信息,然后发送到大数据平台上6、Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。7、HBaseHBase–HadoopDatabase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(FileSystem)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。8、ImpalaImpala是一个MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎:是一个用C++和Java编写的开源软件;用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据;性能最高的SQL引擎(提供类似RDBMS的体验),提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。9、ScalaScala全称为ScalableLanguage,即“可伸缩的语言”,之所以这样命名,是因为它的设计目标是希望伴随着用户的需求一起成长。Scala是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言,它运行在标准的Java平台上,可以与所有的Java类库无缝协作。10、SparkApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。11、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统(消息引擎系统),它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。12、RedisRedis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API13、FlinkApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。14、ClickHouseClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统,允许在运行时创建表和数据库,加载数据和运行查询,而无需重新配置和重新启动服务器,支持线性扩展,简单方便,高可靠性,容错。15、ElasticsearchElasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解,并管理和监控堆栈16、数据中台数据中台是一个数据仓库,介于底层海量数据湖(“后台”)和用户界面消费(“前台”)之间,像一个有规则的“货架仓库”。其建造目的是为了节省成本和激发下游用户创造能力,最终实现效率提升与价值增值。
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    时间: 2023-7-6 16:57
    大小: 905B
    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享课程——零基础网络爬虫工程师教程,附代码+课件。  本课程属于小肩膀教育《零基础一站式网络爬虫教程》的网络爬虫部分,会从爬虫基本原理讲起,之后讲解各种爬虫需要的工具包,比如requests、bs4、xpath和正则表达式。接着讲解常规的网络爬虫技术,包括文字、图片、音乐、视频的爬虫,然后是JS逆向,包含设备指纹、CookieHook、webpack、debugger等技术。  密码学对于网络爬虫也是很重要的,因此还讲了JS和Python版本的MD5,AES,SHA,RSA以及它们的Hook。此外,还有websocket,万能转发方案,selenium配置和指纹抹除,最后讲了浏览器补环境。适合人群:适合对网络爬虫感兴趣的人适合想进行网络爬虫实战的人适合对JS逆向感兴趣的人你将会学到:你将学习到深入的网络爬虫技术,从基础爬虫,到JS逆向技术,再到密码学,最后学习补环境
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    时间: 2023-6-28 13:41
    大小: 25.14MB
    上传者: 张红川
    百面机器学习算法工程师带你去面试.pdf
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    时间: 2023-6-12 11:23
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    上传者: zhusx123
    跟工程师学嵌入式开发:基于STM32和μCOS-Ⅲ
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    时间: 2023-6-8 10:41
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    上传者: 开心就很好了
    Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)课程分享从目前市场发展情况以及应用率来说,Linux云计算的就业前景是非常不错的,至少在未来十年都是非常不错的职业,市场上对于Linux人才需求量很大,就业薪资待遇也是非常不错,有百分之八十的公司都在使用Linux;学习Linux之后可以从业的岗位也是非常多的,比如说:Linux运维工程师Linux运维平台研究工程师运维开发工程师运维总监大数据运维工程师系统运维架构师随着互联网的高速发展、网站规模越来越大、架构越来越复杂,对网络运维工程师的需求也会越来越急迫,特别是对有经验的人才需求量大,而且职业发展前景非常好。Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)持续更新第一阶段Linux基础环境搭建篇第二阶段Linux磁盘管理第三阶段Linux网络篇第四阶段Docker篇  第五阶段Kubernetes(K8S)篇 第六阶段Shell基础+实战 地七阶段搜索引擎运维篇+logstash日志收集第八阶段自动化运维第九阶日志监控系统Promethus第十阶段K8S监控方案第十一阶段大型在线教育运维项目
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    时间: 2023-5-17 12:56
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    上传者: 开心就很好了
    分享一套Python量化交易的视频教程——《Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域》,2023年5月完结新课,课程一共14章,提供配套的源码+PDF课件下载!《Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域》课程将深入浅出讲解股票量化交易策略原理与代码实现,详细讲解股票量化交易涉及的金融知识、数学应用以及编程技巧,并实现真实有效的量化交易策略案例。大家学完本课程后,可基本掌握量化交易所涉及的金融知识、数学知识以及计算机编程知识,达到量化交易开发工程师水平,可独立开发量化交易策略。课程大纲:基础金融知识:量化交易分类股票交易维度和概念股价影响因素数学应用:量化交易中的概率统计股票时间序列统计分析编程实战:股票量化交易编程基础量化交易编程框架使用金融知识:量化选股量化择时因子分析数学应用:股价均线算法股票K线图算法MACD算法&KDJ算法财务因子算法编程实战:量化交易策略核心函数13+函数实现量化交易数据获取5大因子项量化选股编程15+量化指标函数择时编程金融知识:经典量化交易策略详解数学应用:常见策略回测指标算法常用因子分析指标算法经典量化交易策略算法编程实战:量化交易策略回测编程实战因子分析编程实战经典量化交易策略编程实战技术分析类策略·MA均线量化交易策略·多均线量化交易策略·KD指标量化交易策略·BOLL指标量化交易策略·能量型指标量化交易策略多股票持仓量化交易策略·新能源股票轮动量化交易策略·大市值股票量化交易策略·低估值股票量化交易策略看清趋势,为你带来量化交易高实用课程,进军量化交易开发工程师非金融出身的你,也能把握金融科技、证券/基金等行业的新兴岗位机会去繁从简-系统化学习量化交易知识·系统掌握量化三要素:金融知识+数理 统计应用+计算机编程·带你从量化交易小白成长到量化交易 开发工程师,争取一站直达实战教学-理论结合实战上手更高效·20+股票交易分析及选股案例实战·20+公司内部在用的真实量化策略·案例都是金融类,技术提升很专注拿来即用-真实有效的量化交易策略实战·融合讲师金融量化领域多年研发一手经验·精选9+个工业级量化交易策略·手把手带你进行可复用的综合量化交易项 目实战
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    时间: 2023-5-15 15:06
    大小: 582B
    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享课程——Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域,完整版14章,附代码+PDF课件。课程将深入浅出讲解股票量化交易策略原理与代码实现,详细讲解股票量化交易涉及的金融知识、数学应用以及编程技巧,并实现真实有效的量化交易策略案例。大家学完本课程后,可基本掌握量化交易所涉及的金融知识、数学知识以及计算机编程知识,达到量化交易开发工程师水平,可独立开发量化交易策略。
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    时间: 2023-5-6 12:11
    大小: 203.85MB
    百面机器学习:算法工程师带你去面试
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    时间: 2023-4-19 11:58
    大小: 789B
    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享一套大数据课程——大数据工程师2023版,31周全,源码+课件+电子书+软件+包升级。全面构建五大能力体系,轻松应对多种岗位需求项目驱动式学习,知其然更知其所以然一、大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建二、离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓三、实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力四、全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力五、数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力
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    时间: 2023-4-12 09:11
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    上传者: 开心就很好了
    分享一套大数据工程师体系视频教程——《大数据工程师2023版》,课程一共31周,提供有源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!课程内容包含:Linux、Hadoop、flume、hive、hbase、Impala、Scala、Spark、kafka、flink、Clickhouse、ES等等,大数据相关的知识点都包含在里面,学习大数据只要这一套课程足以!课程大纲:【阶段1:走进大数据】第1周、学好大数据先攻克Linux【阶段1:走进大数据】第2周、大数据起源之初识Hadoop【阶段1:走进大数据】第3周、Hadoop之HDFS的使用【阶段1:走进大数据】第4周、Hadoop之HDFS核心进程剖析【阶段1:走进大数据】第5周、Hadoop之初识MR【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第6周、拿来就用的企业级解决方案【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第7周、Flume从0到高手一站式养成记【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第8周、数据仓库Hive从入门到小牛【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第9周、Hive扩展内容【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第10周、快速上手NoSQL数据库HBase【阶段2:PB级离线数据计算分析存储方案】第11周、数据分析引擎之Impala【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第12周、7天极速掌握Scala语言【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第13周、Spark快速上手【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第14周、Spark性能优化的道与术【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第15周、Spark3.x扩展内容【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第16周、综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓【阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战】第17周、综合项目:电商数据仓库之商品订单数仓【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第18周、消息队列之Kafka从入门到小牛【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第19周、极速上手内存数据库Redis【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第20周、Flink快速上手篇【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第21周、Flink高级进阶之路【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第22周、Flink1.15新特性及状态的使用【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第23周、Flink1.15之状态的容错与一致性【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第24周、FlinkSQL(1.15)快速上手【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第25周、FlinkSQL双流JOIN详解【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第26周、实时OLAP引擎之ClickHouse【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第27周、全文检索引擎Elasticsearch【阶段4:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第28周、Es+HBase仿百度搜索引擎项目【阶段5:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台】第29周、直播平台三度关系推荐V1.0【阶段5:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台】第30周、直播平台三度关系推荐V2.0【阶段5:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台】第31周、数据中台大屏全面构建五大能力体系,轻松应对多种岗位需求大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力精选企业级项目案例,手把手带你提升实战能力1、离线数据仓库2、实时数据仓库3、直播平台三度关系推荐4、开发仿百度搜索引擎5、数据中台大屏
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    时间: 2023-2-2 10:25
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    上传者: 张红川
    工程师必知:教你熟透开关电源设计的各种元器件