star net（启动、停止Windows服务的DOS命令？）
大家好，今天小编在头条问答关注到一个比较有意思的话题，就是关于star net的问题，于是小编就整理了4个相关介绍star net的解答，让我们一起看看吧。
- 启动、停止Windows服务的DOS命令？
- 2022年，开发独立EXE桌面应用程序，用什么语言、技术合适？
- 想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
- 作为软件测试的前辈你能不能给我点建议？
启动、停止Windows服务的DOS命令？
1、鼠标右键点击桌面的“计算机”选择“管理”菜单项。点击了“管理”菜单后，会打开计算机管理窗口，在左侧的树形列表中，点击“服务”项节点。窗口右侧就是系统服务项目列表了，有服务名称、服务说明、状态等，可以在这里终止服务及调整服务的启动方式。下面，我们以图中红圈里的“MSSQLSERVER”服务为例操作。
2、在服务列表中选择服务后，点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“属性”菜单，打开属性窗口。
2022年，开发独立EXE桌面应用程序，用什么语言、技术合适？
Delphi XE10.31以上版本，或同平台C++Builder。
可生成独立EXE文件，编译时不带调试信息，体积小。
1。如果要存储运行参数，可用INI文件格式，直接读写 节名，参数名
2。如有多个EXE相互配合传递数据的需求，可用进程消息。
3。可通过网络接口控件实现远程数据传递。
等等。
两款神级开发工具推荐给你，而且都不难学：
一、Delphi。所谓「聪明的程序员用delphi，真正的程序用C」！，如果是写工具，外挂，不需要任何其他的dll辅助运行，就它了！
二、PowerBuilder。这款是操作数据库编程的神器！你用的功能越多，需要在主目录文件夹下放的dll越多，一般情况下，只需要放10个左右的dll就够你正常使用了，如果你需要用一些冷门的功能，交易吧dll单独放个文件夹，把路径放到环境变量里，这样你的主程序就可以只编译成一个exe就行了。
如果你是花钱找人做东西，不是自己开发，考虑到以后的维护，建议还是抱微软大腿吧，直接用c#，.net form装起来，毕竟上面说的那两个开发工具会的人越来越少了，希望我的答案对你有帮助！
其实这是个没有意义的问题，exe桌面应用程序，理论上支持Windows平台的编程语言都可以。至于说推荐嘛，要么还是按你熟悉的技术栈来，不过按你问出这个问题推测，你还是按微软公司的推荐来吧，毕竟是官方。
delphi 熟悉了，那么windows下夸张点说他领先半个世纪 . 但是学会工作多年可能大多拿个月薪一个w，想来现在前端程序员只写vue都能拿1.5w，工作两三年就能拿到. python 也可以打包exe，只是体积大界面又难搞. 同样的golang也可以，但是这些搞win界面程序，就好比玩delphi就是玩王者、和平这种，玩其他的就像玩俄罗斯方块. 排除这些那只有c#，可以打包单exe，毕竟宇宙第一ide，玩几下不用看教程，就看看帮助demo就能完成很多需求. 有人可能说electron，但是那玩意在个人理解里，比起python打包在都矬. 还会有人说vscode都做出来了，搞不来是水平问题. 是的，高手什么不行，pascal，c 直接写的多了去了. 调用winapi就好了，现在很多汇编也有ui环境. 同比微软你是不是不缺人也不缺高人. 很多人觉得看个例子几分钟打包一套html在里面觉得就会了，后台语言看个crud就感觉什么都会写了，结果折腾三五年后再看，倒觉得啥也不会了.
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
大数据学习可以从最基础的java语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和Spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟JAVA关联性很强且完全兼容，所以如果有一定JAVA基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
学习大数据需要掌握多种技能和工具，包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐，供您参考：
- 《大数据时代》：这本书是大数据领域的经典著作之一，作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》：这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧，包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》：这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具，包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》：这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术，包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
学习大数据的路线可以分为以下几个阶段：
- 学习编程基础：了解编程语言的基本概念和语法，掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术：了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术：了解数据可视化的概念、原理和实践技巧，包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术：掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧，包括算法、模型、框架等。
- 实践项目：通过实践项目来巩固和应用所学知识，提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍，希望对您有所帮助。
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要java、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据视频的搜索来获取相关视频进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据视频讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，要自学大数据还是具有一定难度的，大数据不仅内容比较多，难度比较高，同时还需要学习者具有一定的场景支撑，比如数据中心等等，所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习，不论是从事大数据开发还是大数据分析，都需要具有一定的程序设计基础，初学者从Java和Python开始学起都是不错的选择。Java的前期学习难度要大一些，Python则要相对简单一些，而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识，大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起，一方面这两个平台是开源平台，另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛，相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说，大数据平台的内容相对比较多，而且也具有一定的难度，往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识，所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱，那么也可以从Linux操作系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段，实践阶段最好能够在实习岗位上来完成，一方面实习岗位能够提供场景支撑，另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
作为软件测试的前辈你能不能给我点建议？
1.千万不要只做手工测试，一定要往自动化测试方向走，手工测试对个人能力以及薪资的提升是非常有限的！
2.前期最重要的是经验，一定要跟着做几个完整的项目，积累项目经验。
3.一定不能停止学习，在工作中遇到自己没接触过的东西，下班后一定要去研究弄清楚
4.建议进名企，在你的技术经验都积攒起来的时候，要尝试去冲一下名企。
一掌握软件测试的基本知识(用例设计、常见的用例设计方法、工作中的测试流程等)。
掌握数据库相关的知识(你要掌握SQL，至少要掌握SQL查询语句)。
掌握 Linux相关的知识(常用的一些Linux命令)。
还要掌握一定的网络基础( HTTP协议，常见的响应状态码，三次握手，4次挥手)。
掌握一门编程语言(Python或者Java)。
学习 UI自动化和接口自动化。
如果是刚接触这个行业，我的建议如下：
1.建议学习软件测试的基本技能，主要包括软件测试的基本理论和基本流程，测试策略的制定以及测试用例的设计方法，将这些技能灵活地运用到项目中
2.建议掌握一门高级语言，例如python和java，后续能帮助你解决一些重复劳动问题，提高工作效率，例如自己平时可以制作测试工具帮助处理和分析测试数据，也为后续自动化测试发下基础
3.学习自动化测试工具，例如appium，selenium之类的，有效的将用例组织起来，实现自动化
4.学习沟通技能，测试这个职业需要具备良好的沟通技能，包括与开发和用户对接等等，这个也是最关键的
5.总之需要保持一颗积极学习的心
技术上的东西不用多说，走哪个方向自己做几个项目就会清楚了。
我给的建议可能跟其他人不太一样。
技术以外的技能和知识有很多需要掌握和需要有意识地增强。我大概总结几点：
- 软件开发及测试周期的各个环节需要有充分的了解，这对后面测试计划，策略的制定起到指导作用。
- 刚入行可能作为测试团队的一员负责某个模块的测试任务，但是不要只觉得做好这一块就可以了，要尽可能地去了解业务层面的东西，这样对测试设计还有后面对全局的了解有一定的帮助。
- 尝试用上级，也就是测试组长或者测试经理的位置去考虑一些开发测试周期中所遇到的问题。多留意一些在会议中他们对一些情况的处理方式。
- 学会总结，记录以及分析工作中遇到的问题。加强PPT的制作能力，和报告编写能力必不可少。
- 不要过度纠结于完全的自动化，不同的产品情况不同，选择最合适的方式才是最重要的。
- 如果英语还不错的话，多翻出去查查资料，了解行业动态和新的技术。这些都可能会对未来的工作产生益处，获取信息的能力也会让你与其他人产生差距。
最后，祝你有个不错的测试职业生涯！
都是一些老生常谈的建议，希望有用。
1、遵从内心的职业选择，而不是凑合与将就
既然选择了软件测试，要遵从内心的选择从事“热爱”的这个职业
2、测试不再简单，代码与学习从不止步
在国内，不会点代码、写点脚本，那注定高薪与你无缘，想光靠点点点，不付出时间与资源进行提升，那结局注定被“淘汰”。
3、没有一项专精技能，那你可有可无
到此，以上就是小编对于star net的问题就介绍到这了，希望介绍关于star net的4点解答对大家有用。