如何做好软件架构师，包括设计案例、高可用和微服务

求大数据存储、分析与管理大数据相关的文章

 关于需求分析，需求建模，需求管理的资料

 初中物理物态变化的概念关系图

 语言是人类最伟大的工具之一，描述是人类所有智慧的基础，描述分为各种层次：

• 自然语言 

• 数学公式 

• 建筑图形 

• 软件模型 

人的科学知识、文学知识都是在自然语言的基础上，演进出了各种专业符号系统。如果能够理清自然语言，可以帮助我们更好的认识自己如何描述世界，进而关联到各个学科的专业符号。这可以帮助我们：

• 认识自己的思维形成基础<

求质量管理学习资料

 设计方法、案例，想系统的学习一下

 开发内嵌word容器

 希望有代码示例

如何构建微服务架构

 OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案，它提供了对于并行编程的高层抽象，只需要在程序中添加简单的指令，就可以编写高效的并行程序，而不用关心具体的并行实现细节，降低了并行编程的难度和复杂度。也正因为OpenMP的简单易用性，它并不适合于需要复杂的线程间同步和互斥的场合。

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。

 学习编程

 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.