问：
在《计算机软件技术在大数据时代的应用》如何提问才能全面理解作者的专业技术水平？
答：
对于这篇论文《计算机软件技术在大数据时代的应用》,要全面理解作者的专业技术水平,可以从以下几个方面提出问题:
1. 作者对大数据技术和工具有哪些了解和研究,例如Hadoop、Spark、Hive等的原理、应用场景是什么?这可以判断作者在大数据技术方面的广度和深度。
2. 作者对各种数据挖掘、机器学习、深度学习等算法和模型有哪些研究和运用,例如SVM、决策树、CNN、RNN的工作原理、优缺点、实际应用等。这可以看出作者在数据分析和AI方面的技能水平。
3. 作者对各种编程语言,如Java、Python、R、SQL等有哪些运用和开发经验,例如这些语言的优势在什么场景、常用的库和框架等。这可以判断作者在软件开发和工程实现能力的高低。
4. 作者对云计算、Docker、微服务等技术有哪些理解和部署经验,例如这些技术的工作流程、使用场景和案例。这可以了解作者对现代化架构和技术的熟练程度。
5. 作者参与或独立开发过哪些应用软件或系统, spec是什么,架构设计和关键技术方案是如何实现的。实际项目开发经验可以最好地证明作者的技术水平。
除此之外,对作者从业经历、发表论文、获得的专业认证以及所在机构的评价也可以衡量专业技术水平。综合以上几方面提问和调查,可以全面系统地理解作者的技术专长和能力水平。如果需要更详尽的提问方案,也请回复。