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时至今日，程序媛的三大焦虑
时至 2021年，女程序员的就业占比将达到 20%，我们作为这 20%的群体，我归纳了一下我们大概有哪些焦虑：精力不够、技能不够、心态不够这三方面。

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经典的统计建模和由现代机器学习开发的算法在识别和利用数据集的重要特征方面都起着重要的作用。本书将帮助你更好地理解这两种方法,并将它们更有效地结合到分析数据集中。

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一位数据科学家,如果对深度学习优秀的方法知之甚少,那么与具有该技能的同事相比,这会是一个非常显著的缺点。从衰老研究到动物学分析,对深度学习技能的需求都是非常高的。

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第一点就是顶层设计。国家每5年有五年计划，这其实就是在国家整个层面的一个非常清晰的顶层架构设计，这里面对国民经济重大建设项目和生产力进行宏观的架构设计，它也是一种架构设计。在这里面，要做什么事要定义的非常清楚，要达到什么样的结果也要定义的非常清楚。

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双11的保障也是需要设计的。双11本身是一个业务的活动事件，因为规模比较大，所以需要很多的技术来支撑这个东西。技术里面我们可能要考虑低成本、高效率、高稳定，并且还要引入一些更多的新技术来支撑，也要把这些东西整合好，架构设计好，让它很润滑、很流畅地保证我们的业务。

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，解决这些问题。所以第一点是行散神不散。优秀的技术同学一直在用架构的意识，解决实际的技术和业务问题，这就跟普通的技术同学有本质的区别。他不光是解决这一个问题，他可能解决这一类问题，用架构的思想去解决问题。

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简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。

一位数据科学家,如果对深度学习优秀的方法知之甚少,那么与具有该技能的同事相比,这会是一个非常显著的缺点。从衰老研究到动物学分析,对深度学习技能的需求都是非常高的。

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所以，DevOps 实际上包含了两层含义，首先是将开发、测试、运维变成一个团队；其次，还需要让整个团队的心智统一，这也是DevOps 真正的挑战。

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云计算产生了大量的服务，在效能的角度来看，这些云服务是在更高层次抽象的 Serverless 形态，这就变得非常有意义了。如果从云编程模型的角度重新来审视云产品体系，能够看到最底层是基础设施层，

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让人摸不着头脑。所以，仅仅通过看书来获得成长就像是用一条腿走路。

重视实践，充分运用感性认知潜能，在项目中磨炼自己，才是正确的学习之道。在实践中，在某些关键动作上刻意练习，也会取得事半功倍的效果。