矩阵运算基础：转置、加减乘除和立方根

plot绘图技巧：图像绘制与格式调整

本视频主要介绍了使用proud绘图技术进行进阶绘图操作。通过定义向量和参数调整，可以生成并排图像、抛物线对称图像以及调整图像定义域。视频还展示了如何在一个图像中绘制多条线，并介绍了如何更改图像格式和添加图例。内容适合有一定编程基础，想要学习绘图技术的人群。

My Delife函数编程入门：从定义到调用

本视频主要介绍了在My Delife语言中函数的基本概念和使用方法。首先，讲解了My Delife中有两种函数：内置函数和自定义函数。内置函数是语言自带的，如cloud等。然后，通过run函数的例子，展示了如何使用内置函数生成随机数矩阵，并介绍了如何通过参数调整生成不同大小和范围的矩阵。接着，讲解了如何定义自定义函数，并通过my_run函数的例子，演示了如何生成指定大小和范围的随机矩阵，并计算矩阵的和。此外，还讨论了局部变量和全局变量的概念，以及如何在函数之间进行调用。最后，介绍了脚本的编写和运行，展示了如何在脚本中进行变量赋值和函数调用，以及如何与命令行进行交互。总的来说，本视频涵盖了函数定义、使用和调试的基本知识，对于初学者理解和掌握My Delife中的函数编程非常有帮助。

Excel文本操作技巧：数据清洗与预处理

本视频主要介绍了Excel中进行数据分析时常用的文本操作技巧，包括文本提取、文本替换和数据验证。文本提取通过MID函数实现，需要指定提取的起始位置和长度，适用于从长字符串中提取特定部分。文本替换则用于纠正数据错误，通过替换函数将错误文本替换为正确文本，操作简单快捷。数据验证则通过FIND函数和ISNUMBER函数组合使用，判断特定文本是否存在于数据中，不存在时返回错误值。这些技巧对于数据清洗和预处理非常实用，能有效提高数据处理的效率和准确性。视频还提供了一些简单的练习作业，如去除工作经验、职位描述等字段的前缀，进一步巩固所学技能。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。