跨境电商老板搞Python裁掉一个财务和采购

挑战一下，一道比较难的SQL面试题

此问题考查的是数据库查询优化和数据处理能力，特别是在获取分组排序的TOP N数据时的应用。方法之一是使用窗口函数ROW_NUMBER()配合OVER语句按部门分组并排序，以此来提取每个部门薪资排名前三的员工信息。这个技术难点在于理解如何在SQL中有效地使用分析函数进行复杂数据查询。该技术点要求理解基础的SQL语法以及对窗口函数的熟练应用，同样需要关注查询性能的优化。此类问题适合有数据库管理和数据分析背景的IT专业人売观看学习，有助于他们在工作中高效地处理数据排序和查询问题，对于思科等技术公司的面试准备也非常有帮助。

Python 并发编程实战，用多线程、多进程、多协程加速程序运行

本视频专注于Python的并发编程，探讨如何通过多线程和异步IO等技术显著提升程序的运行速度。分别介绍了使用网络爬虫和APP后台服务的场景，说明了并发编程在实际中减少耗费时间的重要性。讲解了线程的I/O等待问题并说明了多线程并发技术如何允许CPU在I/O操作时执行其他任务，以此实现效率优化。视频还涉及到Python中实现并发的几个关键模块，如threading、multiprocessing和asyncio，用于多线程执行、多核CPU并行和函数级异步执行。此外，还强调了线程安全和进程间通信的重要性，提出了生产者消费者模式，并强调了线程池和进程池在简化任务管理方面的实用性。适合对Python并发编程感兴趣的开发人员，提供了对初级和中级Python开发者有帮助的实用技术和策略。

机器学习原来这么简单？10分钟Python代码我给你讲明白！

本视频通过简明的方式，将机器学习原理与泰坦尼克生存预测案例结合起来，展示了如何利用历史数据训练模型并进行未来预测。演示使用Python和Scikit-learn框架来读取数据、选择特征、训练逻辑回归模型，并进行结果预测。视频重点在于数据处理和提取、模型的训练及使用，并简要介绍了模型的两种预测方法。内容针对的是希望通过实践来深入了解机器学习的实际应用，并掌握基本机器学习流程的受众。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我正在参加51CTO学堂年度讲师评选，快来投我一票吧！

王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验，专注于青少年编程教育，旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任，此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。

信奥赛C++

C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色，提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计，特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源，进一步提升了C++的开发效率，对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。