数据分析方法五种，大数据主要学习什么内容？
前言
要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。
编程语言阶段学习如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。 JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。
===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。 Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图，先看看
一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。
大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）
一、Linux（基本操作）一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。
二、Hadoop（重点中的重点）Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。
三、ZookeeperZookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。
四、Hive（重点）Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。
五、FlumeFlume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka（重点）Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase（重点）HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。
八、Spark（重点中的重点）Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。
九、Flink（重点中的重点）Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。
项目阶段其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。 根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点
大数据项目实战某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）
书籍书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~） Java后端书架：
大数据书架：
大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。
最后大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。
人工智能技术有哪些？
人工智能（AI）AI目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等。每一个分支都很复杂，譬如机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。有时我们也把譬如《论人工智能未来发展趋势》《人工智能的应用》等文章也作为知识。我们把这些称为道理类，只讲是什么，用来干什么，有多重要等，不会讲如何去落地实现。
我们来看一下具体技能类的知识，讲讲如何实现：
以机器视觉来讲，用机器来模拟人类的视觉。人类视觉系统是大自然的一大奇迹，从最简单的数字识别来看，人类能够毫不费力的识别出数字，我们可能会觉得很简单，其实这是一个幻觉。在我们大脑各半球，有一个主要的视觉皮层，即V1，它包含1.4亿个神经元以及数以百亿的神经元连接。而且人类不只是有V1，还有一系列的视觉皮层——V2,V3,V4和V5，它们能够执行更加复杂的图像处理。通过计算机实现的人工神经元，思路与这个有一点相像。
譬如让计算机程序识别数字，如“9头上有一个圆圈，右下角有一笔竖线”——看起来好像规则明确， 但是识别算法却不是那么简单，因为这些规则会被大量的例外、警告和特殊案例打破，不再像我们严谨的If A then B elese C end if所处理的抽象模型。神经网络思想是利用大量的手写数字（训练样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，神经网络使用样本来自动推理出识别手写数字的规则。通过增加训练样本规模，神经网络能学到手写体的更多规则从而提升它的识别精度。
为了便于理解先看一种人工的神经元，即感知器(perceptron)的基本运作原理。现代的神经网络工作中， 主要的神经网络模型是sigmoid神经元。
一个感知器获取几个二进制输入x1,x2,…x1,x2,…，并且产生一个二进制输出。如下例子：
这个感知器具有三个输入x1,x2,x3x1,x2,x3。通过一个规则来计算最后输出，即权重(weights)w1,w2,…w1,w2,…，这些实数表示各个输入对输出的重要性。这个神经元输出(output) 0或者 1是由这些输入的加权求和
是否大于或者小于某一个阈值(threshold)。不像这些权重，阈值是这个神经元的实数参数。代数式如下：
感知器，它是一个通过加权凭据来进行决策的设备。通过更改权重和阈值，我们能得到不同的决策模型。显然，这个感知器不是人类决策的完整模型！
在下面这个网络中，第一列感知器（我们称其为第一层感知器）通过加权输入凭据来做出三个非常简单的决策。那第二列感知器是什么呢？其中每一个感知器都是通过将第一列的决策结果进行加权和来做出自己的决策。通过这种方式，第二层感知器能够比第一层感知器做出更加复杂和抽象层的决策。第三层感知器能做出更加复杂的决策，以此类推，更多层感知器能够进行更加复杂的决策。
是不是与上面一系列的视觉皮层类似？且你会发现有一个关键问题就是权重和阈值（偏移）的设定，我们会希望这个网络能够学会调权和偏移以便正确决策。
学习算法，这种算法能够自动调整人工神经网络的权重和偏移。这会在响应外部刺激时候发生，而且没有程序员的直接干预。这些学习算法能让我们用一种新的方式使用人工神经网络，它将与传统的逻辑门方法完全不同。
人工神经元（sigmoid神经元）细微调整它的权重和偏移只会很细小地影响到输出结果。sigmoid神经元有输入x1,x2,…x1,x2,…。但是输入值不仅是0或者1，还可以是0到1的任意值。微积分告诉我们细小的输出Δoutput近似等于：
虽然上面具有偏导运算的表达式看起来很复杂，但实际上很简单（这是一个好消息）：输出改变Δoutput是权重和偏移改变Δwj和Δb的线性函数。这种线性使得权重和偏移的细微改变就能很容易使得输出按期望方式微小改变。
sigmoid神经元不是只输出0或者1。它能够输出0到1之间任意实数。
如上面图形中，网络的最左边一层被称为输入层，其中的神经元被称为输入神经元。最右边及输出层包含输出神经元，在上面例子中，只有一个单一的输出神经元。中间层被称为隐含层，因为里面的神经元既不是输入也不是输出。上面的网络只包含了唯一个隐含层，但是一些网络可能有多层。比如，下面的4层网络具有2个隐含层：
针对图像识别的入门程序， 数字识别的模型，采用的是三层
梯度下降学习算法（gradient descent algorithm）
我们想要的是一个能让我们找到合适的权重和偏移的算法，以便网络输出y(x)能够几乎满足所有训练输入x。为了量化这个匹配度目标，我们定义了一个代价函数：
这里w表示网络中的所有权重，b是所有偏移，n训练输入的总数，a是网络输入为x时的输出向量，总和是对所有输入x进行的累加。
为了最小化C(v)，可以把C想象成只具有两个变量，即v1和v2，让我们想象有一个小球沿着山谷的坡面向低处滚。生活经验告诉我们这个小球最终会到达谷底。可以采用类似的思路找到函数的最小值。
我们将“梯度”矢量记为∇C
这里 η是一个正的小参数，被称为“学习率”（learning rate)。
这给了我们一种沿着梯度找到最小值的方法，即使 C依赖于很多变量。即通过不断重复地使用以下更新规则。
总之，梯度下降算法（gradient descent algorithm）是通过不断计算梯度∇C，然后向着梯度相反的方向小步移动的方式让小球不断顺着坡面滑向谷底。
梯度下降如何应用于神经网络的学习过程呢？具体思路是用梯度下降来寻找权重（weights）wk 和 偏移（bias） bl，从而最小化代价函数 。
TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器， 器就是工具，是具体实现的一种技术，我们要落地相应的方案，Tensorflow是个不错的学习方向（推荐）。当然还有很多其他开源工具，如Torch Caffe、OpenCog、Deeplearning4j、Neuroph、OpenNN可以自行搜索学习。
从以上的介绍中，会发现需要一个基本思维就是问题模型化，思路类似，算法不同，譬如线性规划问题的处理路径一般是：
描述目标：****************************
描述约束条件：
约束条件1：————约束条件2：————约束条件3：————定义决策变量：————
构建函数，求解
基于数据样本深度学习算法，用到数据分析、模型与决策等的知识，如微积分，线性规划，非线性最优化模型，数据的分布（尤其是正态分布），决策分析（已知概率、未知概率，风险分析，灵敏度分析，效用理论）等等。这些知识最好是系统化的学习，退一步也可以在应用中按需学习。
在企业信息化建设中，如果要从底层开始搭建人工智能基础，看起来不是一个合适的做法，对于基础云服务的应用相对更合理，但是要学会业务建模，才能跟企业应用深度结合。
推荐两本基础知识的书：
《数据、模型与决策》 戴维R.安德森 等著，侯文华 杨静蕾 等译
《商务与经济统计》 戴维R.安德森 等著，张建华 王建 等译
真正的知识需要沉下来去系统化的学习，很难在公众号学到， 公众号只是一个引子，能够引发思考，带来行为的变化，就够了。
希望我的分享和思考能够帮到你。
最高效的找对象途径是什么？
所谓“高效”，就是要在短时间内找到最适合的人，为此我推荐——发动亲朋好友帮你介绍，然后通过相亲结识异性。
“相亲”这种找对象方式经常被年轻人诟病为“老土”、“尴尬”、“像场交易”等等，但相对于一见钟情、婚介所、网上结识的方式来说，其实更高效，主要有以下三点原因:1.安全系数高
现在很多年轻人崇尚在各种交友软件中结识异性，但经常出现被骗财、骗色、骗感情的事情，风险比较大。
而亲朋好友介绍的相亲，一般都是与你有关联的人的亲戚、朋友、同学、同事等等。
这等于是中间有了一个可靠的“担保人”，安全问题无需担心。
2.合适的几率大
亲戚朋友在帮你牵线搭桥时，会首先帮助你了解对方的基本情况，包括模样长相、家庭条件、父母情况、工资收入、有无房产等。一般情况下，对方得是基本符合了你开出的条件，才会安排相亲环节。
双方对这些外在条件都满意的情况下相亲，主要看看是不是有感觉，能不能谈得来，相处起来性格秉性如何等内在的问题。
合则谈，不合则散，这比直接和一个一无所知的人相亲要高效得多。
3.机会多，速度快
为了提高效率，可以把亲戚朋友介绍的对象先进行一轮筛选，符合你的大部分要求后再进入相看环节。如果时间安排合理，这样的相亲对象一天可以见好几个，一个周末就可以见一沓。
通过亲朋好友“广泛撒网”，在第一轮筛选时“重点捕捞”，在相见环节再根据情况“精准施策”，一定可以大大提高相亲的成功率。
当然，相亲时还会遇到一个问题，就是相看的人太多了，走马灯一样，挑花眼了，不知道哪个合适，哪个不合适了。
如果遇到这种情况，我向您推荐一本叫《算法之美》的书。这本书将教你如何在茫然无措的时候，挑选合适的时机做出关键的决定。其核心是模拟计算机的思考方式，把复杂的人生问题转化成单纯的数学运算，从而找到答案。
书中告诉我们:在信息极度稀缺的情况下（不知道跟哪个相亲对象结合会幸福？），想分析潜在的可能性，就需要寻找最佳的判断时机，即在你决策总时限的37%的时间点来做决策。
例如，你给自己限定的相亲对象是10人，那么做决策的最佳时间就是1—10之间的37%，即相亲到第4个人的时候。
无论在这之相看的3个人有多合适，都要克制，不要拍板决定，等相看过了4个人之后，只要看到比之前更合适的对象时，就不要放弃，争取继续发展。
根据计算机对“零信息博弈”（终身大事）的计算，在37%这个时间节点上，你有最大的概率选到最好的结果。这个最佳决策时刻，在计算机领域被称为“最优停止”。
需要指出的是，这种方法只是在用计算的方式寻找最佳的决策时间，是从概率上来看的，并不代表一定会为你选到最幸福的婚姻。
毕竟人生不是数学题，万一你第一次相亲就遇到了一见钟情的人，当然要跟着你的心走啊！
总之，若论高效的找对象方式，你熟悉的亲朋好友给你介绍的相亲对象是最靠谱的人选。
你也可以尝试用我介绍的书中的方法，在最佳决策时机做出选择，选一个有最大可能让你获得幸福的伴侣。
什么是数字货币？
现在的货币包括美元、人民币等等，都是法定货币，与金银等贵金属货币不同，法定货币是在国家公信力的保证下的一张契约。法币本质上是一张纸，它不是生产和生活所必须的，却是经济活动所必须的。
货币从诞生以来，就只有一个本质功能：作为财富的虚拟存储凭证，并且在特定的环境下可进行兑换。
在此基础上，人类的经济活动赋予了货币很多外延性的功能。
所以在现代的经济社会中，货币扮演着越来越重要的角色。尤其是在现代经济学理论中，货币作为推动经济增长的最重要的推手，往往由国家在某个特定领域形成流动性过剩，通过货币的溢出，带动其他领域，进而推动经济增长。
从原始社会用贝壳做货币，到后来用贵金属做货币，后面用纸币，以及到现在的电子支付，再到现在的数字货币，货币仍然是货币。
它们的本质是一样的，货币仍然只执行最原初的功能。
但是，这其中货币形态的变化，体现了一个超越社会和自然的哲学原理，当然也可以说是科学原理：最小作用量原理。
●最小作用量原理是由古希腊的哲学家最先提出，并且在近代由欧拉等科学家进一步完善，并且清晰的阐明了其中的本质内涵。
最小作用量原理，有很多种表述方法，其内容都大同小异，我们这里用一种最通俗的语言来讲：系统的真实运动轨迹，是由某一个物理量的最小值所决定的，有的时候也可能是最大值，不管是最大值还是最小值，总之都是极值。
如果把这个原理套用到人类社会中，会变成以下形式：任何一种人类发明的产品，最后进化的结果，都是倾向于让社会整体付出更少的能量消耗。
所以人变得越来越懒，机器代替人工，绝不是偶然。
如果只从表面上看，我们会看到货币是从贵金属再到纸币再到电子交易，让携带货币的人减少了能量消耗。但是，进入到数字货币以后，会降低社会对于违法犯罪活动的监管成本。
现在银行转账和电子交易，没有实物货币的流通过程，实际上在银行的不同账户里就是减少或者是增加了相应的数字而已。
但是，这样的交易仍然不能算作数字货币，虽然都只是以数字形式表示的货币。
电子交易只是纸币的电子计数，而数字货币是一张真正的货币，而且不同于其他的货币。
数字货币有个最大的特点，除了它是由数字形成的虚拟货币以外，它有一种流转追踪功能。
通常情况下，不管是最原始的金属货币或者是纸币拿在我们手里，并不知道这张货币在这个社会上经历了怎样的流通过程。
这就诞生了一个奇特的行业，所谓的洗钱。
贩卖毒品的钱，各种非法收入的钱，累积成相当庞大的数额，很难直接存到银行。通过其他的投资形成伪造的利润，就可以洗白，然后再存入银行，就变成了合法收入。
但是一旦使用数字货币，那么每一张货币的流通过程就可以清楚的显示出来。
就比如说一个公务员，他手里的钱只能是由财政付出的。
如果他手里的大量的钱上游付出的单位是企业，那么这个公务员肯定是有问题的，这就相当于通知了纪检部门。
如果没有数字货币技术，要形成一长串的证据链，需要相应的部门付出很大的代价，整个社会成本也会非常的高。
数字货币每交易一次都会留下相应的记录，这对于纪监部门监管腐败行为带来了极大的便利，而且可以在一瞬间就会发现腐败分子的行踪。
这里特别要说明的一点，数字货币是放在数字钱包里的，这个数字钱包可以放在我们随身携带的数码产品，比如说手机和笔记本电脑里面。用数字货币付钱，付出的是一张真正的货币，而支付宝、微信转账，变化的只是账户里的数字。
数字货币的使用，最终目的是取代纸币支付，从而降低了整个社会的管理成本。这就是最小作用量原理的具体表现。
央行发行的数字货币就是具有流转追踪功能的人民币，虽然不会直接给普通老百姓带来好处，但是会通过提高整个社会的廉洁程度和运转效率，在各个领域中给广大人民群众带来看不见的利益。
程序员的月薪到底有多高？
程序员薪资到底有多高
最近几年，因为IT行业的火爆诞生了一句话，要嫁就嫁程序员，为什么呢？钱多。我们以几个程序员招聘网站的截图来看，拥有3-5年码龄的，薪资普遍都达到了20k，即使是应届生也可以达到10k的薪资。
相对于其他传统行业，互联网程序员的薪水要高出一些。很多公司开发个APP或者做个网站，直接报价十几万，还别说做一个系统能赚多少钱。
程序员薪资高的原因之前看过一个等式：热门+门槛高=高薪资
1.程序员的门槛相对较高
以前互联网刚起步时的程序员，只要会编程，懂编程语言就可以找到一份不错的工作，但是现在你去应聘一个好的互联网公司不仅要会编程语言，还要懂得MySQL、算法、构架等一系列内容。如果想进大厂还需要有不错的项目经验。
2.市场需求大
供需关系决定薪资这个我就不多赘述了吧。自从中国移动互联网发展迅猛以来，各种创业公司、技术团队如雨后春笋般冒出来，公司多就意味着就业岗位多了起来，很多公司招聘不到有经验的技术达人，从大厂起来的技术达人很少去小企业，这就意味着人才的发展跟不上市场的需求。
3.程序员行业利润高
相比于很多传统行业来说不需要花大价钱置办大量的器材，所以利润就更多。IT行业最大的成本是人力成本，如果非要算硬件成本或许服务器、程序员的电脑就算硬件成本，但是相比于高利润的互联网公司来说很大一部分还是在员工成本上。一个将利润购买了硬件设施，一个将利润给了人力成本。所以这也是程序员薪资高的一大重要原因。
说完程序员的月薪再来说第二个问题大数据
大数据介绍大数据采集与管理专业属于工学。大数据采集与管理专业课程主要有：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据实践等课程。
“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。中国移动已经成立了大数据苏州研发中心。百度、阿里巴巴、京东等互联网企业依靠自身的数据优势，均已将大数据作为公司的重要战略。
大数据学习难度大数据的学习难度相对较高，课程紧，需要有坚强的学习毅力。
上面这个是大数据的学习大纲，大数据开发对基础要求较低，统招大专以上学历即可，0基础小白需要学习javaSE及linux,初期有一些难度，掌握了编程逻辑后会轻松一些。
大数据学习内容大数据主要涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维，基本需要掌握三点核心知识。
1.编程语言
初学者基本都会从编程语言开始学起，因为编程语言是进行大数据操作的基础。目前比较流行的Java、Python、R语言都在大数据上有非常广泛的应用。
2.数据库知识和网络知识
学习大数据一定离不开数据库知识，我身边很多初学者都从关系库入手。网络知识也是非常有必要了解的，属于从事大数据的基础知识。
3.大数据平台知识
学习大数据技术一定要学习大数据平台，hadoop、Spark是初学者比较好的选择，功能多，使用相对简便。
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