05 youtube是什么職業崗位能力評價(小語種學什么好)

這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。FLOSS是基于一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、A買粉絲 RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux開發的android平臺。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤復制到內存中并且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為字節碼的中間形式，然后再把它翻譯成計算機使用的機器語言并運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易于移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在“面向過程”的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在“面向對象”的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們。

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python采用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

在精通C的前提下，學會應用python 很有好處；可你要是只會python 而對C一無所知，那當真沒多大用處。要知道，python的應用需要安裝python 平臺，而python 平臺的擴展模塊幾乎都是用C來實現的…………因為python 比較容易，如果是剛接觸編程，可以通過python 來入門，以后在學C等等，可這樣就算你會python 后，學C還是有難度。如果你先學會C，那再學python 就是信手拈來般簡單。

學Python好找工作嗎

隨著互聯網和技術的快速發展，編程已經成為一種流行的職業選擇。作為一種易于學習和使用的高級編程語言，Python正受到越來越多公司和開發者的青睞。那么，注冊Python編程培訓真的能幫助我們在就業市場上更好地站穩腳跟嗎？本文將討論這一點，以幫助您了解Python編程培訓在就業方面的優勢。學習python還是選千鋒靠譜，畢竟是個大品牌。

一、Python的就業前景

在選擇學習Python之前，我們應該首先了解Python在就業市場上的前景。事實上，Python是近年來最受歡迎的編程語言之一。根據TIOBE編程語言排行榜，Python一直處于前列，其受歡迎程度越來越高。這是由于Python的簡單易讀、功能齊全、用途廣泛等特點。Python可用于Web開發、數據分析、人工智能、網絡爬蟲等領域，在大數據和人工智能時代也將更加重要。因此，學習Python可以為我們提供廣泛的就業機會。

二、Python編程培訓的優勢

注冊Python編程培訓可以幫助我們更好地掌握Python編程技能，在就業環境中更具競爭力。以下是Python編程培訓的一些優勢:

1.系統學習:Python編程培訓提供系統的課程培訓，可以幫助我們從零開始學習Python，逐步掌握其核心知識和技能。經過培訓，我們可以學習Python的基本語法、數據結構、函數、模塊、類別等，以及常用的開發框架工具。這種系統的學習可以幫助我們更好地理解和應用Python，提高我們的編程能力。

2.實踐項目機會：Python編程培訓通常為實踐項目提供一些機會，使我們能夠將所學知識應用到實際項目中。通過參與項目，我們可以提高編程技能，提高解決問題的能力，積累實際的項目經驗。這對我們在就業市場上的競爭力至關重要，因為許多企業更注重申請人的實際項目經驗。

3.教師和學習資源：Python編程培訓一般擁有優秀的教師，具有豐富的實踐經驗和教學經驗，可為學生提供專業的指導和幫助。此外，培訓機構還將提供一些學習資源，如教學視頻、學習材料、實驗環境等，幫助學生更好地學習和鞏固所學知識。

4.就業指導和職業規劃:Python編程培訓通常提供一些就業指導和職業規劃支持。分析就業市場的需求和趨勢，為學生提供就業指導和職業規劃意見。這對我們這些剛進入職場的人很有幫助，可以更好地規劃自己的職業發展。

三、如何選擇Python編程培訓機構

選擇合適的Python編程培訓機構也很重要。以下是一些建議：

1.了解培訓機構的背景和聲譽，通過搜索引擎查詢相關信息，買粉絲他人的意見和建議。

2.考察師資隊伍和教學水平，了解教師的背景和資歷，可參加試聽課程來評價教學水平。

3.了解教學內容和學習資源，注意課程設置和教材應用，選擇適合自己學習需要的機構。

4.考慮教學方法和學習氛圍，明確自己喜歡的教學方法，注重機構的學習氛圍和互動性。

5.考慮課程費用和售后服務，了解不同機構的收費標準和退款政策，注意機構是否提供售后服務。

總結

注冊Python編程培訓可以幫助我們更好地掌握Python編程技能，在就業環境中具有更大的競爭力。Python作為一種流行的編程語言，在就業環境中具有廣闊的前景。通過Python編程培訓，我們可以系統地學習Python的知識和技能，參與實踐項目，積累項目經驗，提高就業競爭力。選擇合適的培訓機構對學習效率和職業發展也非常重要。我們應該考慮機構的背景和聲譽、教師和教學水平、教學內容和學習資源、教學方法和學習氛圍、課程成本和售后服務。最后，通過認真的學習和持續的實踐，我們可以在Python編程領域脫穎而出，找到一個令人滿意的工作機會。

VC炒股是一種什么體驗

由于一級市場的投資有很多保密義務，我想主要用我個人的股票投資來做例子。首先看一下我的股票投資業績圖。下圖中紅色線的是“凈利潤”，藍色線是我的本金的變化，另外我還加了一個綠色的“標普500指數線” 用做業績比較基準。

大家可以看到，我的凈利潤剛剛接近本金的時候，就遭遇超過1倍本金的“巨額贖回”，之后又連續遭遇兩次“巨額贖回”，最多時超過3倍本金。在這樣的惡劣情況之下，我的凈利潤還是達到了初始本金的4倍。

為避操縱數據之嫌，再啰嗦幾句：1）這是我唯一一個活躍的股票賬戶，2）我沒有依靠任何內幕消息，3）完全是我獨立決策，沒有別人幫助，4）不是“蒙中”一兩只小盤股票，而是比較平均地持有4-5只大盤股，5）時間跨度上基本上覆蓋了我的炒股歷史，盈透證券的歷史報表最早只能提供到2012年的，之前微虧20%。

我怎么做的呢？我的投資股票的基本邏輯，和我做風險投資的幾乎是一樣的：找到估值比較合理的好公司長期持有，這些公司所在市場機會潛力巨大、可持續構建壁壘、有優秀的管理團隊。

你可能想說，這不是廢話嗎，所有人都知道啊，還是因為運氣吧。說老實話，確實有很多運氣因素，但是把一個現象歸于“運氣”然后就停止思考不是一個好的思維習慣，正確的姿勢是“假設有必然因素并仔細觀察”。

于是，我換了一個思路。我想，如果把大盤的增長和分紅不計算在內，股市其實是一個“零和游戲”，有些人盈利，就一定有人虧損。既然我沒有什么秘訣，那么會不會是別人的決策出了問題呢？

想到這里我就研究了一下我的“交易對手”。他們都是誰呢？大致就三類：

1）散戶（占美國股市1/4的市值）

2）被動管理基金（各種指數基金，占1/2的市值）

3）主動管理基金（占1/4的市值）

這里面被動管理的基金基本都是“跟風者”，散戶不但跟風而且資金量太分散。我真正的交易對手，給股票定價的，是主動投資的機構投資人，也就是手握重金的基金經理們。

在觀察了“交易對手”以后，我找到幾個擊敗他們的“必然性因素”。接下來我分別講講我對這幾個因素的觀察，以及通過自己的錯誤獲得的教訓。我講的許多概念，在《思考·快與慢》這本書里面有描述和論證，感興趣的讀者可以找來看一看，讀過的應該理解我講的“人類本能”其實就是丹尼爾·卡尼曼說的“系統一”，我講的“用力思考”的意思就是要調動“系統二”。

一. 世界已發生變化，尋找和理解下一代的“優秀”公司，需要不同的技能

“主動管理型”基金經理最有代表性的是巴菲特。他在本世紀初那一場高科技泡沫中堅持沒有投資高科技公司，因為“不投資看不懂的公司”，為他避免了很多損失也贏得了很高的聲譽。其實他的最新的投資組合里面有兩家“很老”的科技公司——IBM和AT&T，只不過他在這兩家公司上虧損了15% 。當然這不影響巴菲特作為頂級投資人在我們心中的地位，他在50年前投的American Express，30年前投的可口可樂、富國銀行、吉列（寶潔），到現在仍是極其優秀的公司。

但是，過去20年間出現了另外一些非常優秀的高科技公司。現在全球市值前3名的公司是蘋果、谷歌、微軟；Facebook和亞馬遜也都進入了前10名，這幾家占前10名總市值的55.2%。也許你要說市值里面有泡沫，但是你仔細看會發現他們占前十名總利潤的比例更高，達到56.2%，這顯然已經不是泡沫了。

高科技泡沫和之后的蕭條，讓基金經理們發現了“需求并不剛性”、“技術壁壘不是長期壁壘”。然后他們就停止了思考。但是事實是，互聯網對人類行為的改變只是來得比預計的緩慢一些，而且這些高科技公司也早就在技術壁壘之上又構建了一層又一層新的壁壘，例如微軟的生態系統，Facebook的網絡效應，Google的用戶數據和安卓生態，等等。而要理解這些新的壁壘，需要先深刻理解用戶在網絡世界的需求和行為，需要一些新的、“基金經理們”并不具備的技能。

所以，我有個大膽猜想：大基金的基金經理們掌握市場上的主流的資金，但是他們理解世界的方式，并不適應這個世界的變化。

基金經理們現在是怎么了解行業和公司呢？觀察一下他們的日常行為，你會發現他們非常依賴一個“信息生態鏈”，這個生態鏈的重要組成部分是市場調研和預測機構、公司財務部門、賣方分析師、買方機構分析師。基本的流程是：

1）公司財務部

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