如何在多个应用之间进行数据同步？

 Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

 GPU（graphical processing unit）是显卡内用于图形处理的器件。和CPU相比，CPU是串行执行，而GPU是多个核并行执行。GPU是一个高性能的多核处理器，有很高的计算速度和数据吞吐率。在GPU上的运算能获得相对于CPU而言很高的加速比。第一、第二代GPU出现的时候，GPU不是可编程的[4]。当第三代GPU出现的时候，GPU开始用于图形编程，研究者们给GPU烧制程序，进行图像处理。GPU的并行流处理能力吸引了并行计算的研究者，研究者们借助图形编程的概念，把计算操作转化成图形纹理操作。这个时候GPU计算，需要对图形概念有比较深的了解，编程比较复杂。第四代GPU以NVIDIA的GeForce系列显卡为代表，开始提供专门用于通用计算的技术，并且出现了CUDA[17]、openCL[6]等基于c语言的通用编程语言。GPU用于并行计算的技术称为GPGPU（ge

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”

 希望系统化的介绍

 各种算法。

自动化测试工具 Selenium

 很多大型项目的编译都是通过 Makefile 来组织的, 如果没有 Makefile, 那很多项目中各种库和代码之间的依赖关系不知会多复杂.

想要这方面的学习资料

Ansible 一种集成 IT 系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台。

 成为一个需求分析师，需要哪些课程？

 成为一个全面的产品经理，需要学习哪些课程？

 嵌入式软件的架构、设计、开发、测试类课程

 理解用户，是需求分析、交互设计、产品运营的基础。

 如何把用户研究建立客观和量化的方法呢？

 Apache Cordova是一个开源的移动开发框架。允许你用标准的web技术-HTML5,CSS3和JavaScript做跨平台开发。 应用在每个平台的具体执行被封装了起来，并依靠符合标准的API绑定去访问每个设备的功能，比如说：传感器、数据、网络状态等。

Simulink 是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。Simulink 提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真。Simulink 与 MATLAB® 相集成，这样您不仅能够在 Simulink 中将 MATLAB 算法融入模型，还能将仿真结果导出至 MATLAB 做进一步分析。

 高可用，高性能。

 Robot Framework是一个基于Python的，可扩展的关键字驱动的测试自动化框架，用于端到端验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。它可以用于测试分布式异构应用程序，其中验证需要涉及多种技术和接口。

因为访问用户多，数据量大，对互联网应用的架构提出了更多的质量需求：高可用、高性能、可伸缩、可扩展、安全性。那些大型的互联网应用是如何搭建架构的呢？