编程采矿

❶ 求教关于软考的软件设计师一些问题！我是非计算机及其相关专业的，大学学的是采矿工程，但对编程非常感兴

哈哈。看到这个我忽然感觉和我好像啊！不过你英语比我好，我计算机四级也过了，也在看数据结构。也在备战软件设计师。我大三了。

❷ 我的世界 数字化采矿机！

1. 有很多方块破碎机，很多支架，一个太阳能发电器 这属于红石增强MOD（但是，1.4.7以后就没有了他的身影，一般都是第二种）

2. 有很多移动海龟，一台电脑 这属于电脑MOD，这种做起来简单，只需掌握部分API来编程实现即可
   

❸ 星际争霸 地图编辑器里怎么设置电脑自动攻击采矿

恩既然是中文版的咱们就直白点的说
你先去网络看TIGGER的编辑方式
看熟了之后，点触发器条件总是执行一个电脑AI范围是你框的区域

❹ 我是河南一专科院校的男生，学的是计算机软件编程，想专升本考河南理工的采矿工程专业，不知道能否可以

你好，我是今年刚考完专升本的学生。在河南省是不能跨专业报专升本的，只能报相近的专业。到考试那年的四五月份会出来报考专业对照，你可以上网查一下往年的，一般不会有什么出入的。专升本是省里组织的，我同学在江西是可以的。所以每个省的情况不一样。还有，现在专升本的名额有限制，现在是学生总数的15%以后或许还会减少。祝你成功！
河南专升本，你网络一下会出来很多网站，上面有很多信息，你可以提前了解一下。

❺ 请帮忙把此句翻译成英文：用可编程控制器来提高采矿和选矿的传输设备性能

Using programmable controller to improve mining and mineral processing performance of the transmission equipment

❻ 大数据处理需要用到的九种编程语言

大数据处理需要用到的九种编程语言

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。

替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。

当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，“R让我们俗气的表格变得突出”。

在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。

举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。

“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

所以接下来他用什么呢?

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

Butler说，“过去两年间，从R到Python地显着改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。

在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。

“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。

Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。

Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

Hadoop and Hive

为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得，“必须要在准确度跟速度之间做一个选择”，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。

GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。

这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

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❼ 数据挖掘会用到什么编程语言，jawa 、c 或 c++还是别的什么

数据挖掘会用到SQL结构化查询语言，其它任何编程语言仅是借助SQL结构化查询语言完成数据库的操作、查询和维护。

1. 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

2. 结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

3. 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

4. 编程语言（programming language），是用来定义计算机程序的形式语言。它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。

5. 编程语言俗称“计算机语言”，种类非常的多，总的来说可以分成机器语言、汇编语言、高级语言三大类。电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照已经用计算机语言编好的程序来执行的，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。
   

❽ 采矿研究生的前途到底在哪里真的后悔了，真的想退学！

才17 8万 也就够采矿研究生刚毕业的工资 说实话 很多企业都不好意思把招聘位置放到煤矿旁边 为啥 太没面子 矿上只要当上个小头头 油水就够你享受的 干几年到矿长级别了 呵呵 一年顶你在it一辈子

❾ 非计算机专业的怎样进华为呢我是非211一本大学的采矿工程专业，对编程很感兴趣，对于C语言看的非常

华为是看学校牌子的，而且开发工作都要名牌学校的专业生，并且需要有经验的。否则进去很难很难的。而且光C语言学的好是没有用处的，国家的那些认证实际上没有太大作用，这个专业看的主要是经验。