四时宝库

程序员的知识宝库

C语言基础入门:编译器(“c语言编译器”)

前言

作为一个完全自学入门计算机编程领域并从事了4年相关工作的过来人的角度说明一下为什么不管你是打算学Java还是Python最好还是从C语言开始的原因。

原因千千万万但是最最重要的原因还是——C语言掌握好了你就理解了计算机数据和运算,以及与之相关的内存管理的本质。不了解这些,你自学也可以入门,也可以顺利的写出可运行的程序,但是总会有这样那样的问题等着你。

程序员编程专用编译器特性分析,总有一款会适合你!

每个程序员编程代码都有自己习惯使用的编辑器,有了一个自己顺手的编译器会使自己编写代码的时候更加的方便。而且每个编辑器都有不同的功能,有不同的特点。每一个程序员根据自身的需求和特点选择最适合自己的那一个。

那么,究竟编辑器都有哪些呢?它们都有些什么特点,适合哪些人去使用呢?

今天就为大家介绍几个编辑器,总有一款适合你。

“挑战用 500 行 Python 写一个 C 编译器”

带你快速了解物联网软件平台(带你快速了解物联网软件平台下载)

基于对物联网开发平台的详细分析,本文全面概述了当前的物联网软件平台。 首先,创建一个对IoT软件平台很重要的关键功能列表。然后比较不同平台上不同功能的实现程度。最后,根据观察得出物联网软件平台的期望功能列表。

1999年,凯文·阿什顿(Kevin Ashton)首次提出物联网(IoT)

如何做到99%的搜索请求延迟低于 150 毫秒?

即时通讯的兴起改变了我们的交流方式。与来回的电子邮件相比,我们发送和接收消息的数量和速度都要高得多。在进行即时对话时,我们也希望能够轻松地搜索重要的短语、瞬间或有参考价值的东西。数据交换请求数量的快速增长为消息传递的可伸缩和快速发现带来了许多新的工程挑战。在这篇博文中,我们将讨论如何改进消息搜索体验,基本方法是从头开始改进消息传递后端架构,并引入我们称为 InSearch 的消息搜索后端。

Lambda与Kappa架构在定制软件开发中的数据处理应用

在数字化时代,软件定制开发服务已成为企业获取竞争优势的关键。随着数据量的爆炸性增长,企业需要能够实时处理和分析大量数据,以支持快速决策和业务创新。然而,数据的复杂性和处理需求的多样性给软件开发带来了前所未有的挑战。为了应对这些挑战,开发者需要选择合适的数据处理架构。本文将深入探讨Lambda架构和Kappa架构,两种在软件定制开发中广泛使用的数据处理架构,并分析它们如何帮助企业实现高效的数据处理。

推荐系统工程师技能树(推荐系统技术评估及高效算法pdf)

经过多年的发展,推荐系统已经成为互联网产品的标配。很多产品甚至在第一版就被投资人或者创始人要求必须“个性化”,可见,推荐系统已经飞入寻常百姓家。而作为推荐系统的缔造者,推荐系统工程师也越来越受欢迎,本文总结了推荐系统工程师常用的技能树,供大家参考。

另文末附朋友公司正在招聘的推荐算法工程师岗位职责和任职要求,供参考。

大数据常用处理框架有哪些呢?(大数据技术处理框架有哪些)

大数据要实现处理,需要专业的技术手段去实现,以Hadoop、Spark为首的一些计算框架,也已经在大数据处理当中,稳稳地占据一席之地。当然,在大数据当中,可用的计算处理框架不止于此。今天加米谷学院就来为大家介绍一些大数据常用处理框架。
发展到今天,大数据处理主要分为两类大的需求,一是批处理,一是流处理。在企业的实际业务场景当中,可能会只需要批处理或者流处理,也可能同时需要批处理和流处理,这就使得搭建大数据系统平台的时候,需要根据具体场景来进行技术选型。

流式大数据处理的三种框架对比分析

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。

Apache Storm

在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(workernode)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转发数据流,在bolt中可以完成计算、过滤等操作,bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。在storm中,每个都是tuple是不可变数组,对应着固定的键值对。

Apache Kafka:大数据的实时处理时代

作者|王国璋

编辑|小智

在过去几年,对于 Apache Kafka 的使用范畴已经远不仅是分布式的消息系统:我们可以将每一次用户点击,每一个数据库更改,每一条日志的生成,都转化成实时的结构化数据流,更早的存储和分析它们,并从中获得价值。同时,越来越多的企业应用也开始从批处理数据平台向实时的流数据数据平台转移。本演讲将介绍最近 Apache Kafka 添加的一些系统架构,包括 Kafka Connect 和 Kafka Streams,并且描述一些如何使用它们的实际应用体验。

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