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本文目录一览：
- 1、Win10本月开始支持WSL2即将支持GPU和LinuxGui等
- 2、大数据如何入门
- 3、为什么绝大多数深度学习包都基于linux
- 4、学习Python需要掌握哪些技术
- 5、Linux里面spark作用是什么?
Win10本月开始支持WSL2即将支持GPU和LinuxGui等
1、此插件支持WSL 2容器映像甚至通过SSH的远程VM上的源代码进行远程开发因此，现在可以在受WSL 2支持的Linux分发版中创建项目文件夹，并使用安装在windows 10上的Visual Studio Code编辑器作为IDE它的功能包括全语言支持I。
2、通过如下设置，docker Desktop就和WSL2分发版本进行了集成，无需在WSL中安装docker 当然，也可以选择不与Docker Desktop集成，直接在WSL 中运行docker 容器启用WSL后，docker运行数据都在WSL发行版中，文件位置都只能由WSL管。
3、安装linux版的vmware，然后通过vmware建立Windows虚拟机，通过vnc实现linux物理机和windows虚拟机的共享，从而运行windows软件2在Linux上安装Wine，它是一个能够在多种 POSIXcompliant 操作系统诸如 Linux，Mac OSX 及。
大数据如何入门
1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。业务理解能力和对商业的敏感性。
2、简要说一下大数据入门的基础知识： 技能一：理解数据库。 进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
3、针对大数据主要的4个特征我们需要考虑以下问题：数据来源广，该如何***集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。数据***集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。
4、第一：计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择java或者Python。
5、前言，学大数据要先换电脑：保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。1，语言要求 Java刚入门的时候要求JAVAse。scala是学习spark要用的基本使用即可。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux
因为要学习的话就要学的深入。而深入就要了解系统的内核！像微软和苹果的系统都是不公布内核代码的，所以没法深入学习。
码农喜欢用linux环境。个人觉着[_a***_]工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
这就是所谓Android系统对硬件要求高的主要原因。而第1层的Linux系统对硬件的要求非常低，即使在其上再加上基于C/C++的三方UI系统（甚至QT）及应用，所需的硬件配置也远低于Android系统那种基于J***A的系统的需求。
web开发在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。
个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：（1） 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。（2） 你用的编译器优化能力不同。
学习Python需要掌握哪些技术
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阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
学习一些基础理论知识 高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。
阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
Linux里面spark作用是什么?
spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。
Spark被设计的高度易访问，用Python、J***a、Scala和SQL提供简单的API，而且提供丰富的内建库。Spark也与其他大数据工具进行了集成。特别地，Spark可以运行在Hadoop的集群上，可以访问任何Hadoop的数据源，包括Cassandra。
互联网：使用Spark的ML功能来识别虚***的配置文件，并增强他们向客户展示的产品匹配。银行业：使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售的资料。***：分析地理，时间和财政支出。
Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
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