大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习linux笔记包管理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习linux笔记包管理的解答，让我们一起看看吧。
程序员都是怎么记笔记的？
难道不是程序员就不记笔记的吗？
我以前一直用「印象笔记」，现在改用「幕布」。
最喜欢幕布的下面几个功能：
思维导图的重要性想必不用多说，比起大段的文字描述，将内容结构化地记录下来，层次分明，对于今后阅读理解会有很大帮助。
各个节点可以下钻、上钻，可以方便的从大篇幅内容中选择自己想要的来阅读。
转思维导图
有了标签可以方便地归类笔记内容，点击标签可以一下子就查看所有相关内容，非常好用。
我特别喜欢幕布的演示功能。当转变成演示页面时，你可以选择夜间模式，也可以将字体随意缩放，这些功能在页面最右边灰色标记着。
我是一个程序员，我分享下我的记笔记经验
1，首先要选一个记笔记的工具，一个是onenote 一个是eDiary 都是很好的选择。
这种软件记录笔记随意性好，可以任意插入文字，图片，表格等，和黑板报一样。
2. 两大纬度，一种是时间纬度的笔记，一天一个页面，记录每天的工作和任务，一个是知识纬度，记录不同领域的知识。
3. 知识分类，楼主问的记笔记应该主要是这个纬度的的笔记怎么记。首先要分类，按技术领域分，比如“linux技术”，“spring学习”，"mysql学习"，这样当你需要查询某个领域笔记的时候，可以快速查到。不建议再加二级分类，会降低你的检索效率。
4. 取好标题，在每个分类下面就可以记笔记了，这回按知识点来，每个知识点一个笔记页面，你要起好标题，便于日后的检索，比如“关于linux的中断知识”，“linux常用命令”，"springmvc的源码学习"等等具体的知识块。
以上是我记笔记的心得，供你参考。
印象笔记是程序员比较喜欢的一个笔记工具，可以实现多个笔记本之间切换，笔记误删可以从回收站找回，支持markdown，自动保存，不用担心笔记没保存丢失的问题。
Typora
Typora是一款轻量级别的markdown工具，特别适合用来记录API接口文档，整个排版非常的干净清爽，平时看到的一些有用的代码片段用它来存，非常合适
如何从零开始、系统地学习大数据？
1、选择一个具体方向
大数据已经初步形成了一个产业链，在数据***集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以首先要选择一个适合自己的方向。
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机，可以从编程语言开始学起，Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择J***a、Scala，数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark，Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态，相关的成熟案例也比较多，产品插件也越来越丰富。
一句话，首先要搞清楚大数据产业链的情况，接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，最后定下学习目标和应用方向，结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术。
大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养[_a***_]，喜欢看的同学可以关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。
到此，以上就是小编对于学习linux笔记包管理的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习linux笔记包管理的2点解答对大家有用。
