摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习linux源代码外包的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习linux源代码外包的解答，让我们一起看看吧。零基础参加培训班学... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习linux源代码外包的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Linux源代码外包的解答，让我们一起看看吧。
零基础参加培训班学习python,毕业后在北京好就业吗？有哪些建议？
就业的话得看你学到培训班的多少知识了，还得取决你报的什么培训机构。这三个我推荐你学Python吧，这俩年比较火，但是以后的日子python的情况还是不一定的。选择一个好的培训班，学到培训班的80%的知识，找工作应该不难
谢邀！
Python诞生将近30年了，这两年声名鹊起，突然传遍了大街小巷。
原因之一是AI热潮带动了Python热潮，Python的numpy、pandas、 matplotlab三大件，几乎是机器学习必备，ML工程师人手一套。当然，Python还有requests爬虫库、office文档库等各种数据处理库，极大的方便了数据处理过程。
原因之二，当AI带火了Python之后，人们开始重新审视Python,一系列荣誉接踵而来。人们发现，Python是如此的优雅简洁，随之而来的是各路大神纷纷为Python贡献开源库。
一刹那，两年前，常人不了解的Python,变成了街头巷尾的话题。
我讲这个，是想告诉题主，不要想哪门语言有前途，哪门语言最火学哪个。
你要慎重的去了解一下各个行业的人才缺口如何，饱和度如何。然后选择有前景的行业，再选择对应的开发语言。
根据题主的问题，我们先聊Python和PHP这两个语言。在了解这两个语言区别当中会找到一点答案。最后说一下就业方向和薪资待遇的问题。我认为很多的迷茫源于无知，并非贬义。当你充分的了解之后，才能找到方向。
一、Python
难度：★
受欢迎度：★★★★☆
创始于：1991年
概括一下，python是服务器端的解释器，是开源的并且非编译的语言。非编译语言我们通俗的讲就是解释执行的环境下面才可以运营的程序。python可以用在自身或者是其他的框架当中。例如：Django
二、PHP
难度：★★
受欢迎度：★★★★
只要足够拔尖儿，多做项目训练，根本不用担心就业~
所有的编程语言里，Python是对0基础小白最友好的编程语言了，好学，就业面也广，为了就业，培训机构的选择就很重要，要选一个有就业保障的培训机构才能一步到位，现在有很多培训机构合作的都是外包公司，这种的不能考虑
推荐尚学堂，可以去了解一下，尚学堂高淇老师的Python400集，是多少小白的入门视频了，可以去尚学堂和百战程序员官网免费领取，题主如果还没有入门，可以去领取，学习一下，不会失望
说说最重要的尚学堂的就业服务，尚学堂是全国唯一一家周周都有招聘会的培训机构，和360集团、百度、金山等雨多大企业都哟合作，如果个人技能学的优秀，获得学校内推，可是个很不错的机会，企业来校招聘，就业老师现场指导，不用担心就业~
耳听为虚，眼见为实，尚学堂是可以免费试听的。也有很多免费的公开课，都可以去官网试听，体验一下，有比较才能有结果。
以上是个人观点，希望对题主有帮助！
你好，提及python ，也就是目前全民皆想学的一门语言，大到四十岁，小到十岁皆有python 的踪迹。如果零基础学的话，我们可以分几种情况进行分析:
1.难易程度
最近随着人工智能AI 的兴起，大数据慢慢进去人们的视野，而Python 就是大数据最火的一门语言，精通了python ，应对人工智能，也就游刃有余了，现在小学生学程，入门课程就是python ，其简单程度，可想而知了。
2.未来前途
随着目前各种AI ，AR 的普及，市场上对于python 开发的需求是相当大的，虽说现在java语言仍是编程界最火的语言，但是随着人工智能的慢慢发展，最后鹿死谁手，我们真的很难下结论，毕竟java可是历史以来长久不变的第一宝座。但是java火归火，谈到前途，只能说java是比较稳的，论及与python 对比，相同年限的工作经验，出去找工作，python 的工资要比java高出很多，并且也很吃香。
零基础学IT好学吗？
可以这么给你说，目前编程是最低的门槛，人人都可以学！
目前社会上我觉得IT培训机构是最多的，每年都有几十万人在参加培训机构！
学编程，看你想学哪门语言？也可以结合招聘网上面关于编程工资高低对应语言！
如果你真的想学编程，建议你参加培训机构的，那么参加培训机构的好处在哪里？
第一点就是像一个小班级，大家一块学，有老师带，同学之间可以互相帮助！
第二点就是有问题可以得到实时的解决，遇到bug可以向老师或者同学求教。
第三点就是有大量的项目，可以去做，增加项目经验。
第四点就是可以简历包装，一般培训机构出来的都会有两到三年的工作经历！
如果你想自学，不想参加培训，那么你得有自觉性，自律性。不被周围环境所打扰，切不可三天打鱼两天晒网。
想自学我可以建议你做到以下几点：
其实零基础学IT入门并不难，难的是坚持。有部分学生刚开始学的还不错，随着知识的深入，感觉越来越难，就没有坚持努力下去，结果半途而废。还有同学以为报个培训班，就可以高枕无忧了，上课不认真听课，课下又不努力练习，结果只是学到皮毛，等就业的时候后悔不已。殊不知不管是高等院校还是培训机构，老师教的是一种学习基础和学习思维，真正的技能还是要靠自己去掌握。而且现在有很多程序员并非科班出身，他们也是零基础半路出家，随着时间的积累，不断总结工作经验，才有了今天的成功。因此零基础学IT，并不难，只要我们坚定信念，脚踏实地的去努力学习，不断积累经验，相信我们的未来一定不会差。
对于零基础想学IT技术的学生来说，无非就是担心自己数学不好，英语不好，逻辑思维能力又差，
其实，在接触IT这个行业之前，有个想法是正常的，觉得IT，都是聪明人干的事，它不仅神秘，而且还高大上。
而我想告诉你的就是零基础是可以学IT的，而且学得更好。
1、专业的IT学校的课程本事都是针对零基础的学生。
2、我们在学软件开发专业的时候，所接触的英语单词也就400来个，记住就好，不需要语法和时态的，由于是经常用到，所以也就能很快的记住。
3、至于数学，对大多数日常编程而言，你并不需要太多先进的数学知识。
4、学习逻辑，尤其是逻辑思维能力，将帮助你理解处理更先进程序的复杂问题，所以想学好编程，就需要多注重逻辑思维的培养。
不知道这位朋友是要参加高考还是参加学习班？
如果是参加高考，那就要慎重选择，因为专业确实非常多，一旦选择，就很难改变了。如果是参加高考，我建议结合你自己的成绩，选定几所院校，把他们有关IT的专业都了解一下，主要看课程设置和就业方向就可以了，通过这两个方面，你基本可以选定自己的方向。需要说明的是，这个不需要基础的。
如果是要参加学习班，那问题简单得多。咨询课程顾问，他会给你详尽说明，包括是否需要基础，学习的内容，结业后的求职去向，甚至还包括就业的薪资水平。
IT行业属于理工科行业，没有足够的数理基础知识和逻辑能力不要扎进来。
所以，是否适合你才是首先要考虑的，要看你自己的基本情况是否达标，下面给出5种不适合的情况，符合任意一条就不要选择IT了。
没有接受过全日制大专以上高等教育（含）的
高考考文科的
写2个小时的数学题觉得生不如死的
不能连续坐在桌前工作2小时的
没有做好心理准备，不知道程序猿天天累成狗的
如果以上都没有触及，那么可以考虑学，但是有几个事情需要注意：
先做好自我定位，不要去想任何后端岗位，没有经过专业培养的做后端基本没有提升空间，永远是码农，所以把职位定位为前端
边缘计算的目前应用现状怎么样？未来发展前景如何？
边缘计算（Edge Computing）是一种新型的计算模式，它将计算和存储资源尽可能地靠近数据源头，以减少数据传输延迟和网络带宽压力，提高数据处理的效率和实时性。边缘计算将计算和存储资源分布在网络边缘的设备上，如智能手机、路由器、工业控制器等，使得设备之间可以进行协同计算和智能决策。
边缘计算的前景非常广阔，它可以提高物联网的效率和智能化水平，推动产业升级和数字化转型。在各种应用场景中都可以发挥重要作用，比如智能家居、智能城市、智能工厂、智能医疗等。
在智能家居领域，边缘计算可以通过将设备的智能处理能力下沉到设备本身，从而实现设备之间的协同和互动，提高用户体验。
在智能城市领域，边缘计算可以通过监测城市的各种设施和设备，提供更准确的城市数据和预测，从而提高城市的管理效率和市民生活质量。
在智能工厂领域，边缘计算可以通过监测设备和生产线的运行情况，实现智能化生产和优化管理，从而提高生产效率和质量。
在智能医疗领域，边缘计算可以通过监测患者的身体健康状况和医疗设备的运行情况，提供更精准的医疗服务和医疗决策，从而提高医疗效率和治疗效果。
总之，边缘计算是一种具有广泛应用前景的计算模式，可以为各行各业提供更高效、更智能、更安全的服务。
楼主这个问题的确有点太过大了，有点不知从哪里说起，这里就走哪算哪吧，后续慢慢补充！ecoration: underline;">当下我们经常会听到一个词叫做“云端协同”，即云和端相互合作、互相渗透和融合，这里的云指的是“云计算”或者说“云数据中心”，而端指的便是担当终端的“边缘计算”。
Linux基金会Philip DesAutels认为“将来，云端更像是扮演一个集中式协调管理的角色，成为一个具有分布式集体智慧的云端大脑。”边缘计算是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，边缘计算的运算既可以在大型运算设备内完成 也可以在中小型运算设备、本地端网络内完成。用于边缘运算的设备可以是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居等家用终端，也可以是ATM机、摄像头等终端。
<strong>关于边缘计算的应用现状和场景
在Microsoft Build 2017开发者大会上，微软首席执行官SatyaNadella宣布：“公司的云战略正在朝着边缘计算方向发展。”未来随着联网接入设备的倍增、大数据时代下数据的爆发式增长，云计算中心已经无法满足智能家居、无人驾驶等场景对低延迟的高要求，边缘计算取而代之将成为大势。
边缘计算应用场景一：万物互联的物联网随着网络边缘侧设备的迅速增加，设备产生的数据存量达到泽字节的级别，从网络边缘设备传输传输海量数据到云数据中心致使网络传输宽带的负载量急剧增加造成较长的网络延迟，单纯的云计算已经不足以匹配如此庞大规模数据量的即时计算。云计算作为物联网的“大脑中枢”，将大量边缘计算无法处理的数据进行存储、处理、整理和分析，而与此同时边缘计算被认为是物联网的“神经末梢”，实现对小数据直接在边缘设备或者边缘服务器中进行数据的处理，同时也能够很好的缓解云数据中心的压力。边缘计算和云计算互相协同，准确的说它们是彼此优化补充的存在。边缘计算应用场景二:CDN内容分发业务传统 CDN 借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能，但是实际上对动态的计算服务，就只能回源到数据中心，这个成本本身其实是很高的。边缘计算和传统的中心化思维不同，其主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得无论是在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算。边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应。此外通过边缘计算，同时缓解了传统数据「安全」层面的问题，毕竟数据传输的距离越远、路径越长、时间越久，数据的被窃取风险和丢失风险也就越高。边缘计算应用场景三：蓬勃发展的车联网当下伴随着智能驾驶、自动驾驶等新势力车企的的蓬勃发展，联网汽车数量越来越大，针对车联网用户的功能越来越多，随之车联网的数据量传输不断增加，对其延迟/时延的需求也越来越苛刻，尤其是汽车在高速行驶中，通信延迟应在几ms以内，而网络的可靠性对安全驾驶又至关重要。那么，在这个过程中如何满足车联网对传输速率的高要求？传统中央云计算由于经过多层级计算处理，延迟高、效率低，现在已不再能满足车联网的传输需求。而基于边缘计算解决方案，在近点边缘层已经完成对数据的过滤、筛选、分析和处理，传输距离短、延迟低、效率更高。相较云计算，车联网显然更加需要边缘计算来护航！（1）通过节点“下沉”的方式，可以在距离车辆最近的基站进行计算，短算计算距离（2）车内边缘计算可实时提供实时车辆位置，利用低延迟效果与附近基站，提高可靠性。（3）单一车量通过数据分析后得出结论，以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，可在区域范围内快速完成传递，驾驶员及时做出决策边缘计算应用场景四：更加智慧智能的城市就如开篇所言，把边缘计算比作“神经末梢”，而同时现在我们把基于互联网云脑模型的智慧城市建设架构称为“城市云脑”或者说“城市大脑”，边缘计算这里的角色就像是城市大脑的神经末梢，一方面采集数据信息，本地进行实时处理、预测，将本地处理提取的特征数据传输给云端大脑，另一方面将人工智能与分布在城市中的传感器结合，打通各系统平台，使得城市运营出现的诸多问题能够更加及时、有效的得到发现和处理！当然，边缘计算的应用场景远不止于上面列举的几种，边缘计算未来也将会在智能安防、智能家居、虚拟现实、区块链、远程监控等场景带给我们不同程度的惊喜。关于边缘计算整个行业的前景而言
IDC在其发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告指出，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚还不及10%。如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑！
关于很多人说，边缘计算会不会取代边缘计算？其实也大可不必担心，本质上而言二者都是处理大数据的计算运行方式，是互为补充的关系。只是边缘计算和云计算相比较而言，不同的是，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！现阶段而言，边缘计算距离规模化落地还是需要一段时间，相关的解决方案也需要进一步完善和优化，对于很多边缘计算云服务商而言，还是需要沉下心来，好好做产品！
到此，以上就是小编对于学习linux源代码外包的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习linux源代码外包的3点解答对大家有用。
