style="text-indent:2em;">很多朋友对于怎么能把水流，拍得像面条那样又白又细又长和大数据辅助怎么弄好看不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
谁能推荐几本好看的无限流小说
在此谢谢题主的邀请，就给题主推荐几部无限流的小说。
《无限恐怖》作者：zhttty【内容简介】
主人无限恐怖公郑吒自从失去了自己最亲密的青梅竹马后，对这种反复而又无聊的现代生活已经感到十分的厌倦。正在这时，他发现电脑屏幕上弹出了一段信息：“想明白生命的意义吗？想真正的……活着吗？”在按下YES后，一切都改变了。他进入了一个恐怖片的轮回世界——主神空间……在主神空间里，只有不停地变强、不停地进化，才能闯过那一关关的恐怖片，才能活下去。郑吒，怎样才能活下去？是杀死与自己对抗的所有人，走向孤独的王者之道？还是和自己的伙伴奋战到死，以仁义之道来度过劫难？其实，所有的一切也只是为了活下去。直到他们发现了主神空间的秘密……究竟……谁才是暗中真正的威胁？一切尽在无限恐怖！
【简单点评】
无限流小说的开山之作！不容忽视！
文笔很一般，胜在人物刻画和世界观不错，看着很热血，其实并不是很恐怖！
《惊悚乐园》作者：三天两觉【作品简介】
这是超越维度的游戏。
亦是追寻真理的竞逐。
未知的封印，鬼神的赌局……
数据的抗争，人类的救赎……
在那个连接着现实的虚拟世界——意识决定我们，意识选择我们，意识决定了我们的意识。
现在，丢掉你的恐惧。
丢掉你的私心杂念、疑问和拒信……
解放你的思想。
欢迎来到，惊悚乐园。
【简单点评】
类似无限流的虚拟游戏文，推理吐槽流，脑洞特别大！
文笔超好，是一部爽书！
《无尽武装》作者：缘分0【作品简介】
这里是天堂，因为这里拥有地球上拥有的一切。所有你渴望的而又得不到的，在这里都可以得到；这里是地狱，因为每个人都要在这里艰苦挣扎，然后在分不清真假的世界中醉生梦死。这里，就是无限杀戮的世界……
【简单点评】
这是一部在无限流中不常见的经典小说。
行文流畅，剧情出彩；
构思巧妙，斗智精彩；
看缘分的无限流，简单来说有一股浓烈的智商碾压的快感。
大数据主要涉及的内容有哪些可以从事哪些岗位
记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。
随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。听到这个问题，我哭笑皆非。
大数据这个概念喊了这么多年了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？为了回答好这个问题，我还去专门搜索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事了这么多年互联网的人，也没看懂。
“大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”
什么是大数据？
大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。数据对我们来说是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类理解。举个例子：公司一天的考勤数据是意义不大的东西，但是我们通过一月考勤数据的分析和比较，我们发现张三这个员工老是迟到。那么，张三老是迟到这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去了解下，是不是张三家有什么事？或者张三最近出现别的状况？
大数据的“大”又如何理解呢？所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大多是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得多样化了，例如:文本、视频及数据库。明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。
大数据的内涵
大数据从技术的角度去看，包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理提供辅助决策信息。数据挖掘是研究趋势和未来的问题，主要应用在预测方面。从业务的时效性要求去看，分为：实时在线分析系统和离线分析系统。例如:网站的实时用户区域分佈狀況就是实时分析應用；2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。
从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，在于海量数据的分析，这又涉及到海量数据存储及分析架构等问题。
按照Hadoop的技术体系来讲，flume用来收集和转化存储在服务器各处的日志及数据，存储在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编写mapreduce作业，再把分析结果展示给用户。当然，这里面设计到数据分析的各种算法。
大数据相关的工作岗位
下面介绍下，大数据相关的核心岗位：
业务专家或者顾问：为大数据提供研发方向和确定研究主题，并为技术人员提供业务支持。
数据分析师：从事数据收集、整理、分析并依据数据做出评估和预测的专业人员。
数据挖掘工程师：从海量数据中发现规律，需要较好的算法和数学基础。
可视化工程师：提供美观、便于人们理解的分析的结果展示界面。
维护工程师：负责服务器环境的配置、搭建和运维。
每个公司采用的大数据技术线路不同，工作岗位会有所差距。感兴趣的朋友，可以自己去了解下，现有的几种大数据方案。
随着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所积累的数据，还会成级数增加。在未来几年，大数据行业依然是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，希望本文对有意愿加入大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢！
问问摄影大法师！怎么能把水流，拍得像面条那样又白又细又长
问问摄影大师，怎样能把水流，拍的像面条那样又白又细又长？
这个问题的实质是慢门如何拍摄，而拍摄主体是流水。
在日常摄影创作中，水是常常涉及的拍摄主体，河流、小溪、大海、湖泊、瀑布等，均是摄影人镜头下的创作元素。
拍摄与水有关的摄影作品，在快门速度选择上，通常有三种选择，即一般速度、高速和慢门。
一般快门速度，是指1/125为基准的速度，常见于正常的人物风光拍照，如湖边、海滩上的正常拍摄。
高速快门，是指1/500以上的速度，主要拍摄瀑布、海浪等动态的照片；极高的快门速度，保证了及时捕捉和凝固瞬间飞溅的画面，如飞流直下的瀑布、水中游泳比赛的运动员等等。
慢门速度，是指1/30秒以下的快门速度。这样的慢门速度，也是以流动的水为拍摄主体，利用慢门速度延长曝光时间，使流水实现丝绸滑润的雾化效果。
那么，如何将流水拍摄出动感十足的雾化效果？我的经验和做法有三：
第一，设备器材的选择。由于要把流水拍摄出“又白又细又长”的效果，相机必须是单反相机，具有调节快门速度大小的快门优先、M档拍摄模式；镜头最好是广角镜头，同时，还要有三角架、快门线等辅助器材。
第二，拍摄时，要依据现场光线，调节和设置快门速度。快门速度一般在1/30以下，且速度越小，水流、瀑布的雾化效果就越好；感光度设置在100或100以下；光圈值f一般设置在8至11左右为宜，保证画面前后景深一致。
拍摄流水，快门速度、光圈值及感光度设置多少为好，完全取决于现场光照强度；光线越暗，光圈值保持不变的前提下，快门速度可以设置在1/30秒以下，反之，则可适当提高快门值，但不能超过1/60秒，否则，就失去雾化效果。
第三，要灵活运用渐变镜、偏振镜等做减光处理。当慢门速度拍摄溪流、瀑布和海浪时，现场光线较为强烈，对慢门拍摄造成很大的干扰。这时，就要借助渐变镜、偏振镜等减光镜片，进行减光处理，确保强光条件下，慢门拍摄时的进光量大小，使相机曝光正常。
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大数据专业需要学编程吗
这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据专业方向不论是本科教育还是研究生教育，学生都需要具有扎实的编程基础，因为不论是从事大数据分析岗位、大数据开发岗位，还是大数据运维岗位，都需要具有程序设计能力。
大数据专业是一个典型的交叉学科，其中主要学科涉及到数学、统计学和计算机三大块，还包括经济学、社会学等辅助学科，所以学习大数据专业还是比较辛苦的，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。
对于大数据专业的本科生来说，计算机知识的学习是非常重要的，包括操作系统、数据库、编程语言、算法设计和大数据平台等内容，其中编程语言是一个学习的重点。目前在大数据领域应用比较多的编程语言包括Java、Python、Scala和R等，其中大数据分析方向可以重点关注一下Python和R语言，而大数据开发方向可以重点关注一下Java语言。
从当前大数据领域的就业情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，不少大数据方向的研究生也会放弃算法岗位转向从事大数据开发岗位，而要想从事大数据开发岗位则一定要有较强的程序设计能力。
大数据本科生学习编程知识需要关注三方面内容，其一是尽量制定全栈开发学习路线，这一点在大数据时代还是比较重要的；其二是重视大数据平台知识的学习，基于大数据平台进行的应用级开发将是本科生工作的重点内容；其三是重视实践经验的积累，尤其是行业知识的积累，这对于就业有比较直接的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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