


Sind die Anforderungen an die Rekrutierung von Python hoch?
Das Erlernen von Python kann Ihnen dabei helfen, Jobs in den Bereichen Backend-Entwicklung, Data Mining, maschinelles Lernen usw. zu finden. Seine Stärke liegt in den vielen Paketen von Drittanbietern, die man als nahezu bezeichnen kann universelle Sprache. Was sind die Rekrutierungsvoraussetzungen für Python? Der Herausgeber hat Ihnen dabei geholfen, die Einstellungsvoraussetzungen für Python-Entwicklungsingenieure (mittlere Stufe) in einem Unternehmen in Peking online zu finden. Ich hoffe, dass er Ihnen hilfreich sein wird:
Jobverantwortlichkeiten
1. Verantwortlich für das Architekturdesign, das Programmdesign, den zugrunde liegenden Aufbau, die Entwicklung und die Wartung des Webseiten-Datenverwaltungszentrums (CMS); 2. Verantwortlich für die Entwicklung, das Debuggen und die Optimierung des Daten-API-Schnittstellenprogramms.
Berufsvoraussetzungen
Mehr als zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Python-Webmanagementsystemen (CMS), Software-Engineering oder computerbezogenen Hauptfächern werden bevorzugt. 2. Beherrschen Sie Python Programmieren, mit einem gewissen Maß an Erfahrung Programmiererfahrung; vertraut mit gängigen Entwurfsmustern, bestimmten Algorithmen und logischen Denkfähigkeiten 3. Beherrscht gängige Python-Entwicklungsframeworks (wie Scrapy/Twisted/Tornado/Django/web2py usw.); in MySQL-Datenbankoperationen, Datenstapelverarbeitung und Datensynchronisierung; 4. Kenntnisse in der Bereitstellung/Wartung von Cloud-Servern, der Einrichtung der Betriebsumgebung, dem Schreiben von Linux-Skripten sowie der täglichen Wartung und Überwachung.
Python wird normalerweise nicht allein mit der nativen Python-Syntax erreicht. Es muss mit verschiedenen Paketen oder Frameworks basierend auf dem Arbeitsinhalt entwickelt werden.
Zum Beispiel kooperiert Python mit Django, Flask und anderen Frameworks für die Anwendungshintergrundentwicklung, Python kooperiert mit Requests, Urllib2, Scrapy und anderen Paketen oder Frameworks für Data Mining, Python kooperiert mit Mininet, Scipy und anderen Paketen für Bei der Netzwerkforschung wie SDN- oder ARP-Angriffen usw. arbeitet Python mit Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow- oder Natural-Language-Frameworks oder Gym-Reinforcement-Learning-Environment-Bibliotheken zusammen, um Forschung zu maschinellem Lernen oder neuronalen Netzen durchzuführen.
Kurz gesagt, Python ist eine funktionsreiche und leistungsstarke Leimsprache, aber nur durch die Verwendung einer Vielzahl von Bibliotheken kann die Rolle von Python voll zur Geltung kommen.
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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
