一、机器学习与linux操作系统有关系吗?
无关 机器学习是一门交叉学科，它可以解决许多实际中的问题，例如手写体识别、商贷客户诚信预测、CTR预估、搜索排序等，而linux系统则是操作系统，是作为其他应用软件的载体而存在。 一般的机器学习的程序可以跑在windows、linux、mac等系统上，但是大规模并行的机器学习程序一般跑在基于linux的分布式系统中.
二、Python培训需要学习哪些内容
学习Python编程需要学习：
第一阶段：Python语言及应用
课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程
掌握技能：
（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；
（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；
（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；
（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；
（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段：机器学习与数据分析
课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战
掌握技能：
（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；
（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；
（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。
第三阶段：深度学习
课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战
掌握技能：
（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；
（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；
（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；
（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。
第四阶段：图像处理技术
课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战
掌握技能：
（1）掌握图像处理技术相关基础知识；
（2）掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；
（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；
（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。
三、如何使用爬虫做一个网站？
做法：传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常被称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本，已被广泛应用于互联网领域。搜索引擎使用网络爬虫抓取Web网页、文档甚至图片、音频、视频等资源，通过相应的索引技术组织这些信息，提供给搜索用户进行查询。
四、storm好像比Hadoop好用多了，现在有哪些平台在用
在Storm开源之前，由于Hadoop的数据处理能力，让整个业界为之疯狂。不过，Hadoop的缺点也逐渐暴露，运行起来延迟、缓慢，程序复杂。有需求自然就有创造，在业界不断探寻更高效的计算系统时，Storm横空出世。
Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，可用于：实时分析、在线机器学习、连续计算。快速可靠、运维简单、高度容错、无数据丢失、多语言等等，这些优点足以让业内雀跃。
目前，storm被广泛应用于实时分析，那么国内哪家公司将storm运用的比较好呢？
一．分析更快速
基于Storm实时框架进行二次开发，布尔财经实现了适合产品级推荐引擎的实时分析系统，保证每步分析在50ms内完成，单篇文章抓取结束后在秒级以内即可完成全部分析、并实现个性化推荐，推送到适合的人群面前。
布尔财经结合大数据的实施流式框架，这种增量学习可以在毫秒级别完成，相比其他使用推荐引擎的竞争对手还处在日级别的更新速度，有了数量级上的绝对优势。
二．分析更全面
在storm框架基础上，布尔财经进行了更精细的扩展。可以看到，布尔财经APP上每一篇文章后都有相关股票、个股热度、情感倾向等模块。用户在阅读完每一篇文章后，无须过多操作，就能获取更多准确信息。也就是说，较其他软件，布尔财经的用户在相同时间内获取最快最多最全的资讯。
三．与NLP语义模型完美结合
布尔财经是昊读数据基于十数年的非结构化大数据&NLP数据、算法积累所研发出的专业投资工具。将NLP语义模型应用在storm上的研发公司，在量化投资界，也算是屈指可数，布尔财经正是该模式的领航者。
而NLP中的多因子模型类型更全、维度更广。二者的完美结合让投资者能够在布尔财经获取更快、更准、更真实的数据。
