对于python工资高还是java高这个话题，容大教育教育小编认为Python开发和java开发哪个工资高，主要还是要看自己的技术如何。　　目前编程语言比较热门的有：java、python、C语言、C++、php、.net等，可能很多小伙伴看到这么多编程就不知道如何选择了，或者会考虑那个编程工作的薪资高进行对比，在小编看来，完全没有工作薪资对比的必要，无论选择python还是选择java，只要你的技术达到一定的程度，那工资薪水绝对少不了，所以最重要的还是考虑一下，以后自己想要往哪个方向去发展。　　对于python和java两种语言来说，python更加容易入门一些，但是如果你仅仅因为python容易入门就选择python也不是一个明智的选择，对于现在python和java两种语言的市场需求工作来说，java编程相关的更多一些，因为java是一门比较完善的语言，而python是近期才火热起来的，所以要想找到python的工作，是需要有很强的技术能力的。　　总结：对于python工资高还是java高，容大教育小编认为这个答案是不固定的，就看你主要考虑的方向在哪里了。　　容大教育，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。　　容大教育培训，，，AI，，，，帮你解放双手，让工作更加高效。欢迎你到容大职业教育官网http://www.erongda.com或者百度搜索“ “，容大教育欢迎你的到来！！！
扫描二维码
Copyright &#169
上海容大教育培训有限公司　备案号:
地址：上海市普陀区中山北路3553号 伸大厦401　　“做开发、做编程这件事一定要有思想，否则只相当于搬砖”，容大教育java培训老师也如是说。编程思想，历来是重中之重，不止要学会，还要应用好，如何赋予空洞的代码以灵魂，让刻板的字符可以按照某种秩序灵活的在指尖跳跃，这个思想很重要。　　一、先从Java基础开始　　找一个Java的基础教程学一下,学习Java基础的时候,应该尽量多动手,很多时候,你想当然的事情,等你写出来运行一下,你就会发现不是这么回事儿,不信你就试试。　　学完以上内容以后,你应该对Java有一个基本的了解了,你可以用Java语言写出一些简单的程序,并且你用的是简单的编辑器,比如记事本。　　这个时候,不要急于进入下一部分,留下几天好好写一些程序,尽可能熟悉这些基础内容。　　二、然后再学习开发框架　　当你学会以上内容以后,这个时候你还不足以参加工作,你还需要继续JavaWeb框架,因此你还需要学习一些开发框架目前比较主流的是SSM框架,即 spring、 springmvc、 mybatis。　　此外，你需要学框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以迅速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你次搭建的过程，相信我，你一定会用到的。　　在这里要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫 maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下 maven的知识。　　在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下 maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的　　三、找工作，历练自己　　当你完成开发框架的学习以后,你就该找工作了,在校的找实习,毕业的找全职。与此同时,在找工作的同时,你不应该落下你的学习,准确的说,是你在以后都不能停下学习。　　你的头一份工作对你来说应该是很重要的，这个阶段是你成长极快的阶段,你可能会经常加班，但是加班不代表你就可以松懈了,永远记得我说的那句话,从你入行那一刻起,你就要不停的学习。　　学习java开发，可以参考容大教育提供的java学习路线，罗列了各阶段完整的java学习知识，根据容大教育提供的java学习路线图，可以让你对学好java开发需要掌握的知识有个清晰的了解，并能快速入门java开发。　　容大教育，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。　　容大教育培训，，数据分析培训，AI培训，，区块链培训，，帮你解放双手，让工作更加高效。欢迎你到容大职业教育官网http://www.erongda.com或者百度搜索“容大教育“，容大教育欢迎你的到来！！！
扫描二维码
Copyright &#169
上海容大教育培训有限公司　备案号:
地址：上海市普陀区中山北路3553号 伸大厦401AI人工智能代替人类工作后,人类做什么？
没记错的话，人类之所以大力推广人工智能其实也就是为了替代人类的工作，但是认真一点地想一想的话，真正不遗余力地推行人工智能的其实还是那一些大资本家们，因为人工智能的使用，比如工业机器人可以为他们节省许多的人工成本的支出，获得更大的利益。
因此，当所有的人工职位都己经被人工智能所取代的时候，社会上的绝大部分人都会面临失业的危机，在那个时候，假如社会的福利制度没能得到改变的话，那么人类进化史中将会出现极其肮脏的一面，绝大部分失业的人们都将会被饿死，人为的社会淘汰制将会消失地球上一半以上的人群…或者还会是更多，因为地球上的财富以及资源都只是捏在极少数的大资本家手中。
到了那个时候的社会的矛盾也许会进一步激化，但是在技术明显落后的情况下，那怕是全世界百分之八十以上的贫困者都揭竿而起，大概也是抵抗不了智能机械人的镇压。
当然，我们还可以往好的方面进行理想化：到了那个时候的社会已经不再在乎个人财富的多寡，因为已经执行实施按需分配制，所有的人们对于不需要的东西已经不再在乎，而政府部门只给每一个人自动配送每一个人真正需要的物资，真正地实现了社会主义制度。
那么…在这种情况下，我们人类只需要紧紧地控制主人工智能的中枢，防止那一些突变后产生了自我意识的机械人出现就可以了，工业用的机器人也许会因为内核版本较低而不具危险性，但是那一些家用的机器人也许会被禁止生产使用，一来是为了防止机器人产生意识而叛变，二来也是要留给那一些因为高社会福利而无需工作的人们自己动手干家务以及活动的空间，防止人类因为科技的进步而出现的机体退化。
事实上，当我们对未来充满憧憬的时候，我们大家都不应该忘记了：依靠想象力是无法到达现实的彼岸的。人工智能的出现也许并不是万能的，许多该由人类去干的活，终究还是要由我们人类自己动手的。
原文链接：http://www.erongda.com/dynamic.html?id=408
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
容大教育专注大数据培训数十年,线上线下结合大数据培训助力学员成功就业、升职加薪
容大教育人工智能培训,为学员提供良好的线上线下人工智能培训在线教育服务平台
今日搜狐热点在上海如何选择靠谱的人工智能培训机构？
随着人工智能领域的火爆，越来越多的同学选择了人工智能开发学习。也因为这个原因，人工智能培训机构也如雨后春笋般涌现。要如何找到好机构呢?人工智能培训班选哪家?
好的人工智能培训班应该注重理论更重实践，融入多家名企案例，结合项目真实工作流程，进行项目实训，人工智能讲师手把手教学开发知识，完成企业实战项目。只有这样，才能更好地掌握技术。
2018年被称为中国人工智能元年，人工智能技术已经成为国家战略，在2017的一年里，人工智能技术得到重视，已逐渐渗透到其它行业，无人超市、人脸识别、自动驾驶、智能家居等“黑科技”早已成为各大媒体的头条。
据麦肯锡公司预计，到2018年，人工智能研发的投入可望达到150亿美元，市场对高端IT人才的需求将会大大增强。
如果你是做人工智能研发的相关工作，就必须先了解人工智能的相关技术，像云计算、大数据、深度学习、算法、语音识别、技术机器人技术等作为人工智能的技术储备，都离不开Python、Java、C++等编程语言的支撑。
对于有一定基础的在职人群来说，要想进一步精进，这一阶段除了视频课程的学习，还得加强自己在各种场景应用中的实战能力。根据实际编程中遇到的典型问题，通过代码实战更高效的掌握解决实际问题的能力。
在人工智能的挑战下，利用互联网的便利，掌握更高效的学习方式，主动获取更多信息，才能让你在人工智能时代的洪流中不被落伍。容大教育人工智能培训名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。
容大教育IT培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。
容大教育大数据培训,人工智能培训,数据分析培训，帮你解放双手，让工作更加高效。欢迎你到容大职业教育官网http://www.erongda.com或者百度搜索“ 容大教育“，容大教育欢迎你的到来！！！
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
容大教育专注大数据培训数十年,线上线下结合大数据培训助力学员成功就业、升职加薪
容大教育人工智能培训,为学员提供良好的线上线下人工智能培训在线教育服务平台
今日搜狐热点大数据培训的五种大数据架构数据分析能力
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，今天容大教育大数据培训老师给大家解读对比五种主流大数据架构的数据分析能力的吧，大概的架构图如下：
可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube。Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。
大部分BI系统都基于关系型数据库，而关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX。
MDX表达式具有更强的多维表现能力，因此以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套OLAP分析系统，不过BI的问题也随着时间的推移逐渐暴露出来：
BI系统更多以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力。例如图片、文本、音频的存储、分析。
由于数据仓库为结构化存储，当数据从其它系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。
随着异构数据源的增加，例如如果存在视频、文本、图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂的ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。
当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。
数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性。但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说，数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。
ETL动作对数据的预先假设和处理导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如，如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，那么在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。
在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库瓶颈的问题，但是也带来一系列的新问题：
从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做;大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive、HDFS这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。
基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈：
分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
分布式存储：所谓的分布式存储，指的是将一个大文件拆成N份，每一份独立的放到一台机器上，这里就涉及到文件的副本、分片以及管理等操作，分布式存储主要优化的动作都在这一块。
检索和存储的结合：在早期的大数据组件中，存储和计算相对比较单一，但是目前更多的方向是在存储上做更多的手脚，让查询和计算更加高效，对于计算来说高效不外乎就是查找数据快、读取数据快，所以目前的存储不单单的存储数据内容，同时会添加很多元信息，例如索引信息。像类似于parquet和carbondata都是这样的思想。
总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
1、传统大数据架构
之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
优点：简单、易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
缺点：对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有Kylin，但是Lylin的局限性非常明显，远远没有BI下Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表或复杂钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。
适用场景：数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
2、流式架构
在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储更多以窗口的形式进行存储，所以该存储并非发生在数据湖，而是在外围系统。
优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
缺点：对于流式架构来说，不存在批处理，因此对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。
适用场景：预警、监控、对数据有有效期要求的情况。
3、Lambda架构
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。
Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。
什么意思呢?流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性。因此，Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作，大概的合并思路如下：
优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量冗余和重复的模块存在。
适用场景：同时存在实时和离线需求的情况。
4、Kappa架构
Kappa架构在Lambda的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。
优点：Kappa架构解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的超凡脱俗的思想进行了设计，整个架构非常简洁。
缺点：虽然Kappa架构看起来简洁，但是施难度相对较高，尤其是对于数据重播部分。
适用场景：和Lambda类似，该架构是针对Lambda的优化。
5、Unifield架构
以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则更激进，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上来说，Unifield依旧以Lambda为主，不过对其进行了改造，在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后，新增了模型训练部分，并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练。
优点：Unifield架构提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，非常好的解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
缺点：Unifield架构实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。
适用场景：有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划的情况。
以上为目前数据处理领域使用较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究会变得过时，我们只能与时俱进，不断更新自己的知识库。
容大教育IT培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。
容大教育大数据培训，Python培训，数据分析培训，AI人工智能培训，数据分析师培训，区块链培训，深度学习培训，帮你解放双手，让工作更加高效。欢迎你到容大职业教育官网http://www.erongda.com或者百度搜索“ 容大教育“，容大教育欢迎你的到来！！！
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
容大教育专注大数据培训数十年,线上线下结合大数据培训助力学员成功就业、升职加薪
容大教育人工智能培训,为学员提供良好的线上线下人工智能培训在线教育服务平台
今日搜狐热点