本文由我收集总结了一些前端面试题，初学者阅后也要用心钻研其中的原理，重要知识需要系统学习、透彻学习，形成自己的知识链。万不可投机取巧，临时抱佛脚只求面试侥幸混过关是错误的！也是不可能的！不可能的！不可能的！
前端还是一个年轻的行业，新的行业标准， 框架， 库都不断在更新和新增，正如赫门在2015深JS大会上的《前端服务化之路》主题演讲中说的一句话：“每18至24个月，前端都会难一倍”，这些变化使前端的能力更加丰富、创造的应用也会更加完美。所以关注各种前端技术，跟上快速变化的节奏，也是身为一个前端程序员必备的技能之一。
var sys = require('sys'),
exec = require('child_process').exec;
exec("cd /home/ubuntu/distro", function(err, stdout, stderr) {
//....
}像你们看到的那样，node.js用child_process执行cd切换目录不工作。执行git status失败了，因为它没有在正确的工作目录。其它指令都是正常的。专家预计，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。
1.开放源码
Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60％企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增长。
专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。
2.内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器（SSD）的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2％。
目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3.机器学习
随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习（ML）。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。
高德纳咨询公司（Gartner）称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
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