云计算是一种基于互联网的计算方法。要实现云计算，需要一整套技术架构，包括网络、服务器、存储、虚拟化等等。云计算目前分为公有云和私有云。两者的区别只是提供的服务对象不同，一个是企业内部使用，一个是面向大众。目前企业的私有云都是通过虚拟化来实现的。建议你了解一下虚拟化行业的前景和发展。
虚拟化目前分为服务器虚拟化(以vmware为代表)、桌面虚拟化(citrix比vmware优势更大)和应用虚拟化(以citrix为代表)。了解虚拟化需求的基础知识:
1.操作系统，了解windows操作系统(windowsserver2008、windowsserver2003、windows7、windowsxp)的安装和基本操作，ad域角色的安装和管理，组策略的配置和管理。
2.数据库(sqlserver)的安装和使用
3.存储基础知识(磁盘性能、raid、iops、文件系统、光纤通道san、iscsi、nas等。)，使用光开关，使用open-e管理存储。
4.网络基础知识(ip地址规划、vlan、中继、stp、以太网信道)。
所有的计算机基础都是一样的:计算机网络，操作系统原理，计算机组成原理，数据库原理，数据结构。先好好看看，慢慢琢磨，先有个感性认识再慢慢深化。
操作和维护可分为四个阶段:
1.基础，linux基础和网络基础，包括基本命令的使用，linux系统的基本结构原理，系统管理，磁盘管理，raid阵列，常见故障排查，系统性能的监控和调优，网络除了学习网络的基本原理，还要深入tcp/iphttp等。
2、深入的、基础的服务建设和配置，如apache、nginx、bind、dhcpftp等。，以及shell脚本，必须学习python如果你有能力；
3、高级，一些集群建设、负载均衡、高可用性、数据库、常用自动化运维工具和使用监控等。、集群高可用性如lvs、keepalived、heartbeat、brdb、memcached，然后mysql数据库必知，常见的mysql集群等等，自动运维工具有:puppet、ansible、saltstack，监控工具有。
4.高级的是虚拟化技术，比如vmware，xvm，xen，还有目前很流行的dock
numpy
numpy(numericalpython)是python的扩展库，支持大量的维数组和矩阵运算，还提供了大量的数组运算的数学函数库。nupmy可以用来存储和处理大型矩阵，比python自己的嵌套列表结构(也可以用来表示矩阵)。据说numpy把python变成了免费的更强大的matlab系统。
numpy是一个非常快速的数学库，主要用于数组计算，包括:
一个强大的n维数组对象ndarray
广播功能函数
集成c/c/fortran代码的工具
线性代数，傅立叶变换，随机数生成等功能。
n数组对象
numpy最重要的对象是它的n维数组对象ndarray，它是同类型数据的集合，集合中的项可以使用基于0的索引来访问。
ndarray对象是一个多维数组，用于存储相同类型的元素。ndarray中的每个元素都使用内存中相同大小的块。ndarray中的每个元素都是数据类型object(称为dtype)的对象。
(object，dtypenone，ndmin0，copytrue，ordernone，subokfalse)
一般只有object、dtype和ndmin参数常用，其他参数不常用。
进口数量
a([1，2，3])#一维
b([[1，2，3]，[4，5，6]])#二维
c([1，2，3]，dtypecomplex)#的元素类型是复数。
d([1，2，3]，ndmin2)#二维
打印(a，类型(a))
打印(b，类型(b))
打印(c，键入(c))
print(d，typ:])
打印(打印矩阵的行数和列数:)
#获取矩阵的行数和列数
print(打印的矩阵行数:，[0])#获取矩阵的行数。
print(打印的矩阵的列数:，[1])#获取矩阵的列数。
()#对矩阵的每一行进行排序。
打印(对矩阵:的每一行进行排序)
打印(x)
打印(#10)
()函数的用法
这个函数返回一个给定形状和类型的新数组。返回的数据类型是numpy.ndarray，一个具有给定形状、类型和顺序的0数组。
参数:
形状:整数或整数元组。新数组的形状，例如:(2，3)或2。
dtype:数据类型，可选。比如说。默认值为numpy.float64
order:{c，f}，可选，默认:c.在内容中是按行(c)还是列(f)顺序存储多维数据。
将numpy作为np导入
答(5)
打印(a，类型(a))
b([1，2]，数据类型8)
打印(b)
c([1，2，3]，数据类型8)
打印(c)
