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暂无个人介绍

擅长的技术

  • Java
  • Python
  • 前端开发
  • 数据库
获得更多能力
通用技术能力：
  • Java
    初级

    能力说明：

    了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。

    获取记录：

云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
暂无更多信息

2020年11月

  • 11.05 15:24:58
    发表了文章 2020-11-05 15:24:58

    底层原理：垃圾回收算法是如何设计的？

    理解Java虚拟机垃圾回收机制的底层原理，是成为一个高级Java开发者的基本功。本文从底层的垃圾回收算法开始，着重去阐释不同垃圾回收器在算法设计和实现时的一些技术细节，去探索「why」这一部分，通过对比不同的垃圾回收算法和其实现，进一步感知目前垃圾回收的发展脉络。
  • 11.04 12:19:52
    发表了文章 2020-11-04 12:19:52

    阿里高级技术专家：成长路上如何破局？

    自小喜欢计算机，高考却落榜心爱的计算机系，如何圆梦？校招进入阿里开局不利，如何在边缘业务中突破成长？业务不断发展、技术不断更新，如何调整自己跟上变化的脚步？本文分享阿里高级技术专家圣司（张舒迪）在阿里的成长之路，分享他进入互联网行业、成为一名前端开发道路上的那些转折点和“弯路”，以及体会和感悟，希望能为同学们带来启发。
  • 11.03 11:30:40
    发表了文章 2020-11-03 11:30:40

    如何打造一款标准的JS SDK？

    岳鹰全景监控，是阿里UC官方出品的先进移动应用线上监控平台，为开发者及企业提供一套完整的移动应用线上质量监控解决方案。岳鹰WEB前端监控，可实时监控页面性能、JS异常、资源加载异常、API成功率、自定义错误等异常情况。本文通过岳鹰前端监控SDK的实际案例，介绍如何基于JavaScript来开发SDK，并分享一些设计原则以及实现技巧。

2020年10月

  • 10.30 10:14:16
    发表了文章 2020-10-30 10:14:16

    如何进行 iOS Widget 开发？

    iOS 14 重磅推出了新功能 Widget，可以在主屏上展示一些关键信息，如日程、待办事项、设备电量等。Widget 的设计定位是什么？有哪些限制？如何进行 Widget 开发？本文基于一个小游戏——盒马小镇的 Widget 开发，分享在登录授权、数据更新、界面渲染以及审核上的实践经验。
  • 10.29 10:58:05
    发表了文章 2020-10-29 10:58:05

    AI和大数据下，前端技术将如何发展？

    2010年前后，各种大数据应用进入爆发期。如果说之前的Web应用更多地是在“产生”数据，那在2010年之后，如何更好地“展现”数据则被提上了新的高度，很多前端技术也随之打开了新的篇章。本文作者结合自己的实践，从数据可视化、软件Web化和交互多样化三个方面，分享大数据和人工智能对前端技术发展的影响。
  • 10.28 09:58:50
    发表了文章 2020-10-28 09:58:50

    一文了解分布式一致性算法EPaxos

    分布式系统一个核心的问题就是数据的一致性。Paxos算法是分布式一致性中的经典算法，用来解决一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致的问题。本文从Paxos的问题引出EPaxos，介绍EPaxos的基本概念与直观理解。阅读本文需要一些Paxos或Raft等分布式一致性算法背景。
  • 10.26 15:30:06
    发表了文章 2020-10-26 15:30:06

    如何做好一名稳定性SRE--业务团队系统稳定性的思与行

    稳定性目前不再局限于大促时的保障和平时的稳定性轮值，越来越体系化，本文基于作者在业务团队工作过程中的沉淀，以及在盒马2年SRE的实战经验，从稳定性心态、监控体系、故障应急体系、资源体系、大促保障机制、日常保障机制等几个层面，就如何做好SRE的工作进行了分享。
  • 10.26 12:22:37
    发表了文章 2020-10-26 12:22:37

    如何用好云原生数据湖？

    数据湖可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理需求越来越多样化的问题。阿里云从2018年起就开始布局数据湖，推出了云原生数据湖分析Data Lake Analytics（DLA），从数据湖管理（帮助客户高效管理构建数据湖），Serverless Spark（提供高性价比的大规模计算），Serverless SQL（提供高性价比的在线交互式分析）三个方面帮助客户挖掘数据价值。本文分享相关技术挑战及解决方案。
  • 10.23 19:29:43
    发表了文章 2020-10-23 19:29:43

    你不必懂 但我们一直在

    你不必懂,但我们一直在 1024，向所有脚踏实地仰望星空的技术人们致敬 感谢你们，扎实地用自己手中的一行行代码 改变世界，温暖身边！
  • 10.23 10:48:09
    发表了文章 2020-10-23 10:48:09

    简单易用高性能！一文了解开源迁移学习框架EasyTransfer

    近日，阿里云正式开源了深度迁移学习框架EasyTransfer，这是业界首个面向NLP场景的深度迁移学习框架。该框架由阿里云机器学习PAI团队研发，让自然语言处理场景的模型预训练和迁移学习开发与部署更加简单和高效。本文将对EasyTransfer进行深度解读。开源地址：https://github.com/alibaba/EasyTransfer
  • 10.23 10:32:39
    发表了文章 2020-10-23 10:32:39

    如何一次过节，获得1024倍的快乐？

    明天就是1024了，是开发者自己的节日，而开发者的工作日常就像是一个个1024，通过自己的努力、创造和智慧，一块块搭建起我们现在的科技世界。在这里，阿里妹先祝广大的开发者们：1024节日快乐，头发茂密，永远战胜产品经理。
  • 10.22 10:48:26
    发表了文章 2020-10-22 10:48:26

    软件开发必修课：你该知道的GRASP职责分配模式

    软件开发为什么需要职责驱动设计（RDD）？职责应该如何分配？如何结合架构模式在实际开发中实践落地？本文介绍一种通用的职责分配模式——GRASP，通过举例详解GRASP的几大原则，并分享两个实际运用的案例。
  • 10.21 13:55:13
    发表了文章 2020-10-21 13:55:13

    云原生时代，应用架构将如何演进？

    IaaS上云和PaaS上云有什么区别？如何借助云原生技术来提升交付的速度？云原生时代背景下，研发的关注点又会有哪些转变？阿里云高级技术专家许晓斌通过本文分享从IaaS上云时代到PaaS上云时代的应用架构演进方向，以及云原生技术与应用架构演进的关系。
  • 10.20 12:26:27
    发表了文章 2020-10-20 12:26:27

    2020不容错过！24个CSS新特性来了

    @argyleink在第四次伦敦CSS活动（LondonCSS 2020）[1]中分享了一个有关于CSS特性相关的话题。本文基于该PPT，整理了近24个CSS方面的新特性，分为Web动效 、Web排版 、Web性能 、 Web可访问性 、 Web美化和其他等六个部分，通过代码实例进行详细介绍。多图长文，同学们可收藏后再看。
  • 10.19 11:02:54
    发表了文章 2020-10-19 11:02:54

    如何让一套代码适配所有iOS设备尺寸？

    随着移动互联网设备和技术的发展，各种移动设备屏幕尺寸层出不穷，折叠屏、分屏、悬浮窗等等，面对越来越多样的屏幕，如果为每种尺寸单独进行适配，不仅费时费力，还会增加端侧代码的开发与维护压力。如何让一套代码适配所有尺寸变化，增强App的通用能力？阿里巴巴文娱技术 氚雨 将分享优酷APP在iOS响应式布局技术上的实践和落地。
  • 10.16 10:32:55
    发表了文章 2020-10-16 10:32:55

    干货收藏 | 如何优化前端性能？

    随着前端的范畴逐渐扩大，深度逐渐下沉，富前端必然带来的一个问题就是性能。特别是在大型复杂项目中，重前端业务可能因为一个小小的数据依赖，导致整个页面卡顿甚至崩溃。本文基于Quick BI（数据可视化分析平台）历年架构变迁中性能的排查、解决和总结出的“个性”问题，尝试总结整个前端层面相对“共性”的问题，提供一些前端性能解决思路。
  • 10.15 09:57:58
    发表了文章 2020-10-15 09:57:58

    想成为全栈工程师，要做到哪几点？

    如何成为一名全栈工程师？需要具备哪些技术积累？成为全栈工程师有哪些好处？希望本文能为期望成为全栈工程师的同学提供一点帮助，和同学们一起分享交流。
  • 10.14 09:57:53
    发表了文章 2020-10-14 09:57:53

    5G给边缘计算带来了什么？

    时下大热的5G和边缘计算有什么关系，它们的契合点在哪里？互联网IT域和通信网CT域如何融合？什么是云网一体化？阿里巴巴达摩院XG实验室高级技术专家南书、边缘计算团队高级技术专家屹平分享5G下，边缘计算的更多可能。
  • 10.13 10:21:25
    发表了文章 2020-10-13 10:21:25

    一个APP如何适配多个Android终端？

    传统的多终端适配方案，是为大尺寸Pad开发一个特定的HD版本。但是目前支持Android系统的设备类型越来越丰富，不同类型的设备尺寸也越来越多样化，特定的HD版本并不能适配所有设备尺寸。App如何在这么多尺寸的设备上，为用户提供较为一致的浏览体验？阿里巴巴文娱技术 叮东 将分享优酷APP响应式的技术实现和落地方法，希望对所有APP的开发同学有所启发。
  • 10.12 10:13:33
    发表了文章 2020-10-12 10:13:33

    云上的可观察性数据中台，如何构建？

    作为阿里经济体基础设施的阿里云日志服务（SLS），服务了上万级的用户，每天处理20PB日志/Metric/Trace数据，为AIOps、大数据分析、运营服务、大数据安全等场景提供支撑，解决工程师可观察性的问题。经过几年的锤炼和演进，正在向统一的可观察性中台发展。本文分享阿里云存储团队构建SLS中台的背景和设计中的Trade Off，并通过两个最佳实践介绍如何通过中台构建智能的应用程序。
  • 10.10 15:39:57
    发表了文章 2020-10-10 15:39:57

    阿里云研究员叔同：Serverless 正当时！

    Serverless 将开发人员从繁重的手动资源管理和性能优化中解放出来，就像数十年前汇编语言演变到高级语言的过程一样，云计算生产力再一次发生变革。Serverless 的核心价值是什么？阿里云发布了哪些 Serverless 生态产品，各有什么特别之处？阿里云函数计算的表现如何？阿里云研究员叔同将通过本文分享阿里布局 Serverless 的历程和决心。

2020年09月

  • 09.29 10:50:39
    发表了文章 2020-09-29 10:50:39

    CPU飙高，系统性能问题如何排查？

    压测时或多或少都收到过CPU或者Load高的告警，如果是单机偶发性的，经常会认为是“宿主机抢占导致的”，那事实是否真是如此呢？是什么引起了这些指标的飙高？网络、磁盘还是高并发？有什么工具可以定位？TOP、PS还是vmstat？CPU高&Load高和CPU低&Load高，不同的表征又代表着什么？
  • 09.28 10:05:20
    发表了文章 2020-09-28 10:05:20

    如何实现Spark on Kubernetes？

    大数据时代，以Oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应企业数字化转型的需求，Spark将会是比较好的大数据批处理引擎。而随着Kubernetes越来越火，很多数字化企业已经把在线业务搬到了Kubernetes之上，并希望在此之上建设一套统一的、完整的大数据基础架构。那么Spark on Kubernetes面临哪些挑战？又该如何解决？
  • 09.25 10:31:23
    发表了文章 2020-09-25 10:31:23

    面对复杂业务，if-else coder 如何升级？

    针对业务在不同场景下的差异，我们常常会习惯性地使用if-else来实现不同的业务逻辑，久而久之代码越来越难以维护。那么如何消除这些if-else？面对复杂业务应如何思考和分析？本文分享阿里高级技术专家张建飞（Frank）关于复杂业务治理的方法论，介绍一种多维度分析问题的方法：矩阵分析法。
  • 09.24 13:33:22
    发表了文章 2020-09-24 13:33:22

    作为数据库核心成员，如何让淘宝不卡顿？

    TDDL(Tabao Distributed Data Layer)是淘宝开源的一个用于访问数据库的中间件，集成了分库分表，主备，读写分离，权重调配，动态数据库配置等功能。本文以2007年TDDL初诞生时的视角，介绍TDDL是如何一步步设计成型的，希望能帮助同学们简单收获：常规数据库效率问题解决思路、TDDL框架设计基本思路以及分布式数据库设计思路等。
  • 09.23 10:12:44
    发表了文章 2020-09-23 10:12:44

    如何度量研发效能？

    如今，研发效能越来越受到重视。那么效能的本质是什么？效能度量的终极目标是什么？如何让“专家经验”产品化、标准化，从“事后复盘”发展为“风险管控”？本文从度量的分类、效能本质、模型的存储等方面聊一聊效能度量，并分享一种研发度量领域模型。
  • 09.22 10:24:04
    发表了文章 2020-09-22 10:24:04

    Java如何支持函数式编程？

    Java是面向对象的语言，无法直接调用一个函数。Java 8开始，引入了函数式编程接口与Lambda表达式，便于开发者写出更少更优雅的代码。什么是函数式编程？函数式编程的特点是什么？本文通过代码实例，从Stream类、Lambda表达式和函数接口这三个语法概念来分享Java对函数式编程的支持。
  • 09.21 11:07:04
    发表了文章 2020-09-21 11:07:04

    源码解析：Git的第一个提交是什么样的？

    经过不断地迭代，如今Git的功能越来越完善和强大。然而Git的第一个提交源码仅约1000行，当时的Git实现了哪些功能？本文将从源码开始，分析其核心思想，挖掘背后优秀的设计原理。
  • 09.18 14:33:33
    发表了文章 2020-09-18 14:33:33

    喝酒撸串聊技术！来看云栖大会15位大咖真人秀

    云栖大会一直是国内科技创新的风向标之一，2020年新冠疫情爆发，云栖大会如期在云端绽放。今年的云栖大会，有一档不那么正经的真人秀节目，叫《饭桌聊天——技术人有1说1》。节目围绕人工智能、云原生、产品经理和架构师四个主题，邀请业界重量级嘉宾分享他们对前沿趋势和职业发展的看法。杯酒之间，还原技术人的真实个性，听嘉宾谈笑风生，畅聊未来，感受极客圈独特的文化魅力！
  • 09.18 09:39:59
    发表了文章 2020-09-18 09:39:59

    技术的想象力：云栖大会第一天发布了什么？

    2020云上云栖，精彩仍在继续
  • 09.16 13:06:02
    发表了文章 2020-09-16 13:06:02

    如何设计一个流计算基准测试？

    如何选择适合自己业务的流计算引擎？除了比较各自的功能矩阵外，基准测试（benchmark）便是用来评估系统性能的一个重要和常见的方法。然而在流计算领域，目前还没有一个行业标准的基准测试。本文将探讨流计算基准测试设计上的难点，分享如何设计流计算基准测试框架——Nexmark，以及将来的规划。
  • 09.15 10:25:54
    发表了文章 2020-09-15 10:25:54

    数据湖架构，为什么需要“湖加速”？

    湖加速即为数据湖加速，是指在数据湖架构中，为了统一支持各种计算，对数据湖存储提供适配支持，进行优化和缓存加速的中间层技术。那么为什么需要湖加速？数据湖如何实现“加速”？本文将从三个方面来介绍湖加速背后的原因，分享阿里云在湖加速上的实践经验和技术方案。
  • 09.14 10:10:40
    发表了文章 2020-09-14 10:10:40

    程序员：写作能收获什么？

    很多程序员已经通过自己的个人博客或者公众号来进行技术沉淀，记录自己的成长。越来越多的程序员们也开始意识到了写作的重要性。程序员为什么需要写作？写作能带来什么收获？又有哪些额外的惊喜？本文介绍三位长期坚持写作的程序员，分享他们在写作道路上的心得和收获，希望对同学们有所启发。
  • 09.10 10:28:15
    发表了文章 2020-09-10 10:28:15

    如何理解这6种常见设计模式？

    设计模式能够帮助我们优化代码结构，让代码更优雅灵活。有哪些常见的设计模式？如何合理运用？本文分享作者对工厂模式、单例模式、装饰模式、策略模式、代理模式和观察者模式的理解，介绍每种模式的模式结构、优缺点、适用场景、注意实现及代码实现。
  • 09.09 10:16:43
    发表了文章 2020-09-09 10:16:43

    ZIP 也能边下载边解压？流式解压技术揭秘！

    对于一个 ZIP 文件，由于标准的解压方式总是从读取文件的末尾开始的，因此必须下载完整个 ZIP 解压后才能访问。当用户通过网络访问 ZIP 文件时，下载解压所带来的耗时将大大降低用户体验。那么能不能边下载边解压呢？阿里巴巴文娱技术 喻远将介绍 ZIP 流式解压的原理和技术实现路径。
  • 09.08 13:13:01
    发表了文章 2020-09-08 13:13:01

    如何实现一个跨库连表SQL生成器？

    用户只需在前端简单配置下指标，系统即可自动生成大宽表，让用户查询到他所需要的实时数据，数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现？本文从需求分析开始，分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
  • 09.07 10:03:16
    发表了文章 2020-09-07 10:03:16

    物联网Wi-Fi配网方式，你知道几种？

    什么是配网？有哪些配网方式？物联网配网技术为何鱼龙混杂，互不相通？本文将从原理、流程详细介绍一键配网、设备热点配网、手机热点配网、蓝牙配网、路由器配网和零配等6种配网方式，总结对比各配网方式的特点，并分享对配网技术未来发展方向的看法。
  • 09.04 10:01:27
    发表了文章 2020-09-04 10:01:27

    Java编程技巧：如何实现参数的输入输出？

    Java没有直接的输入输出参数机制，无法简单地实现参数的输入输出功能，因此需要借助其它方法来实现。本文作者通过实践总结，分享利用方法参数、方法返回值、类字段等方法来实现参数的输入输出，并对比总结各自的优缺点及使用场景。
  • 09.03 10:31:35
    发表了文章 2020-09-03 10:31:35

    C++接口工程实践：有哪些实现方法？

    程序开发的时候经常会使用到接口。众所周知，C++语言层面并没有接口的概念，但并不意味着C++不能实现接口的功能。相反，正是由于C++语言没有提供标准的接口，导致实际实现接口的方法多种多样。那么C++有哪些实现接口的方法呢，不同的方法又适用于哪些场景呢？本文分享在C++接口工程实践上的一些探索心得。
  • 09.02 10:12:07
    发表了文章 2020-09-02 10:12:07

    DDD as Code：如何用代码诠释领域驱动设计？

    相较于常规的MVC架构，DDD更抽象、更难以理解，各个开发者对DDD的解释也不尽相同。那么哪种设计方式才更好？在学习时如何知道哪种DDD更正统，没有被别人带歪？本文尝试使用“DDD as Code”的概念，即用DSL代码方式来描述DDD，统一DDD的设计思想，通过案例详细介绍如何基于ContextMapper来完成一个项目基于DDD DSL的表达，并分享现实中DDD的设计流程和微服务的关系。
  • 09.01 11:05:09
    发表了文章 2020-09-01 11:05:09

    云原生下，如何实现高可用的MySQL？

    MySQL 作为当前比较受欢迎的关系型数据库（RDS），在云原生浪潮中仍然面临诸多挑战。如何用 Cloud Native 的设计原则，通过沙箱隔离、计算和数据的完全分离，实现低成本、可扩展、高可用的 Cloud RDS 方案？阿里云数据库团队的姜杉彪（孟宇）同学将介绍一种云原生分布式 MySQL 高可用数据库方案，分享其中的关键技术，并对云原生场景下传统数据库的发展趋势做简要分析。

2020年08月

  • 08.31 10:14:38
    发表了文章 2020-08-31 10:14:38

    如何实现 OpenAPI 多语言 SDK 开发？

    由于每个网关所对应的后端情况不同，因此没有一套元数据可以适用于所有的网关。阿里云通过重新定义一门 DSL 语言 —— Darabonba 来支持不同风格的 OpenAPI，同时支持多语言的 SDK、Code Sample 目标生成。本文将从技术原理和解决方案分享相关的探索和实践。
  • 08.28 10:15:50
    发表了文章 2020-08-28 10:15:50

    云原生时代，微服务如何演进？

    云原生时代，微服务和云原生会产生怎样的关系？云原生时代的微服务又有什么特点？当前有哪些比较活跃的微服务项目？阿里巴巴资深技术专家李响从微服务的生命周期、流量治理、编程模型以及可信安全4个方面，分享他对微服务与云原生之间的关系的理解。
  • 08.27 10:15:41
    发表了文章 2020-08-27 10:15:41

    专为国内开发者定制的Spark电子书来了！

    今夏最值得期待的免费大数据开发者线上夏令营——阿里云大数据训练营9营齐开！
  • 08.27 10:09:24
    发表了文章 2020-08-27 10:09:24

    如何基于K8s构建下一代DevOps平台？

    OAM是阿里巴巴与微软联合推出的开放应用模型，旨在解耦应用研发、应用运维与基础设施人员在应用生命周期中各自的关注点，明晰责任与界限，聚焦自身业务，同时又依然能紧密协作。当前云原生DevOps体系现状如何？面临哪些挑战？如何通过OAM解决云原生DevOps场景下的诸多问题？云原生开发应用模型OAM(Open Application Model)社区核心成员孙健波将为大家一一解答，并分享如何基于OAM和Kubernetes打造无限能力的下一代DevOps平台。
  • 08.26 10:55:58
    发表了文章 2020-08-26 10:55:58

    你相亲成功的几率有多高？机器学习硬核预测

    深度学习是当下最热门的人工智能技术，然而对于算法工程师来说，要搭建一套学习和工作的开发环境却较为困难。阿里云机器学习平台PAI推出了一款云端机器学习开发IDE：PAI-DSW，并免费开放给个人开发者。本文将分享阿里云在机器学习工程上的发展、沉淀和创新，并通过案例《大数据算命系列之用机器学习评估你的相亲战斗力》，手把手教同学们从入门到快速进阶。
  • 08.25 10:13:26
    发表了文章 2020-08-25 10:13:26

    测试用例难写？来试试 Sharness

    Sharness 是一个用 Shell 脚本来编写测试用例的测试框架。本文将详细介绍 Sharness 的结构及测试用例的编写格式，以及语法规范和技巧，教大家如何使用 Sharness 编写测试用例，同时还分享了 Sharness 的扩展功能和项目实战。
  • 08.24 10:55:58
    发表了文章 2020-08-24 10:55:58

    阿里研究员：警惕软件复杂度困局

    对于大型的软件系统如互联网分布式应用或企业级软件，为何我们常常会陷入复杂度陷阱？如何识别复杂度增长的因素？在代码开发以及演进的过程中需要遵循哪些原则？本文将分享阿里研究员谷朴关于软件复杂度的思考：什么是复杂度、复杂度是如何产生的以及解决的思路。较长，同学们可收藏后再看。
  • 08.21 10:05:38
    发表了文章 2020-08-21 10:05:38

    5G专网为“江南皮革厂”带来了什么？

    今年6月底，通信领域迎来了一个重磅消息，负责制定5G通信标准的国际组织3GPP公布了Release 16的5G标准，这也是5G的第二版标准。如果说5G的第一版标准Release 15主要面向的是消费者市场，那么5G的第二版标准则是将5G网络的边界拓展到了垂直行业，是面向工业的5G。那么这些标准将如何赋能工业企业，满足企业主的需求呢？本文试图从一个制造业企业“江南皮革厂”的实际需求出发，看5G R16标准是如何让传统企业乘风破浪的。
  • 08.20 10:26:47
    发表了文章 2020-08-20 10:26:47

    送外卖也要“黑科技”？阿里移动感知技术应用揭秘

    送餐路上外卖骑手们所处的位置不仅牵动着大家的心，在本地生活的场景下，也是订单配送和调度系统的重要一环。其中骑手是否已到店取餐看似简单却难以准确观测。针对这一问题，阿里本地生活科技中心建立了基于移动感知的aBeacon系统来准确地观测骑手到店和离店行为。这一工作成果也发表在了网络系统领域的顶级会议NSDI’21上。本文将从实现原理为大家做一个简单介绍。
  • 发表了文章 2020-11-05

    底层原理：垃圾回收算法是如何设计的？

  • 发表了文章 2020-11-04

    阿里高级技术专家：成长路上如何破局？

  • 发表了文章 2020-11-03

    如何打造一款标准的JS SDK？

  • 发表了文章 2020-10-30

    如何进行 iOS Widget 开发？

  • 发表了文章 2020-10-29

    AI和大数据下，前端技术将如何发展？

  • 发表了文章 2020-10-28

    一文了解分布式一致性算法EPaxos

  • 发表了文章 2020-10-26

    如何做好一名稳定性SRE--业务团队系统稳定性的思与行

  • 发表了文章 2020-10-26

    如何用好云原生数据湖？

  • 发表了文章 2020-10-23

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    十分钟，用 Python 带你看遍世界足球俱乐部沉浮

    作为一名足球迷，在年终盘点中，怎么能少了足球呢。如果你是关注欧洲足球的球迷（没办法，人家欧洲是足球的世界的中心），那么你一定知道，2019年是属于利物浦的一年，不多说，红军的首个英超冠军已经遥遥在望了，fighting！

    数据获取
    我们还是先来看看如何拿到我们需要的数据呢，我们这里选择的是一个国外的统计网站，可以查看历年的足球俱乐部得分和排名

    https://footballdatabase.com/ranking/world/1

    获取俱乐部信息 首先我们需要拿到俱乐部相关的信息，这里选取前200名俱乐部，使用 BeautifulSoup 解析网页即可

    for name in name_list:
        rank_list = []
        try:
            rank_point = name.find_all('td', attrs={'class': 'rank'})
            rank = rank_point[0].text
            point = rank_point[1].text
            club_info = name.find('td', attrs={'class': 'club text-left'}).find_all('a')
            club_url = club_info[0]['href']
            club_name = club_info[0].find('div', attrs={'class': 'limittext'}).text
            club_country_url = club_info[1]['href']
            club_country_name = club_info[1].text
            rank_list.append([rank, club_name, club_country_name, club_url, club_country_url, point])
            list_rank.append(rank_list)
            save_club_name(rank_list)

        except:
            pass

    拿到各个俱乐部的信息后，就可以遍历该列表，获取俱乐部历年的得分和排名数据

    获取俱乐部历史数据
    俱乐部的历史数据也是保存在网页的 Javascript 变量中的，对于如何获取这种数据，我们在前面的文章中也都有介绍，这里就不过多赘述了

    his_rank_list = []
    for data in data_list:
        print(data)
        url = data[0][3]
        his_res = requests.get(base_url + url)
        his_content = BeautifulSoup(his_res.text, "html.parser")
        js = his_content.find_all('script')[1].string
        src_text = js2xml.parse(js)
        src_tree = js2xml.pretty_print(src_text)
        data_tree = BeautifulSoup(src_tree, 'html.parser')
        array_list = data_tree.find_all('array')
        club_name = data[0][1]
        for array in array_list[2:-2]:
            his_rank_list = []
            array_date = array.find('string').text
            date = array_date
            try:
                month = month_map[array_date.split(' ')[0]]
                year = array_date.split(' ')[1]
                date = str(year) + '-' + str(month)
            except:
                pass
            array_data = array.find_all('number')
            try:
                point = array_data[0]['value']
                rank = array_data[1]['value']
                his_rank_list.append([rank, point, date])
                save_his_data(club_name, his_rank_list)
            except:
                raise

    这样我们就可以得到两个文件，分别是 club_data.csv 和 rank_his_data.csv

    image.png

    image.png

    俱乐部排行
    我们这里整理的当前世界俱乐部前20的排名，可以看到利物浦以2120分高居榜首，曼城则紧随其后，看来世界第一联赛还是很给力的！

    接下来就是西超的巴塞和德甲霸主拜仁，在意甲实现了八连冠的老夫人以及无敌于法甲的大巴黎。

    欧洲五大联赛，名不虚传

    image.png

    怎么样，快来看看有没有你熟悉的队徽上榜呢！

    国家分布
    下面我们再来看看哪些国家的俱乐部最多呢，首先是前20名的国家分布
    image.png

    可以看到，英格兰和西班牙的俱乐部最多，都有4家上榜，而次之的是意大利以及德国，都是3家，这四个国家就占去了大半。而唯一一家非欧洲的俱乐部则位于巴西，足球王国也是要面子的哇！

    我们再把榜单扩大到所有的抓取数据，即前200名的俱乐部数据

    image.png

    西班牙的俱乐部最多，达到了20家，其次是英格兰也有17家之多。这些年西甲英超的球队垄断欧冠冠军，还是有其深厚的足球底蕴作为依托的！

    而欧洲传统足球强国西班牙、英格兰、德国、法国以及意大利再加上南美双珠阿根廷和巴西，这七大豪强的俱乐部基本占据了榜单的半壁江山，足球的格局，从来如此！

    当然中超也有两家上榜俱乐部，分别是133名的上海上港和166名的广州恒大，任重而道远呐！

    top7 排名走势
    这七家俱乐部既有欧陆的传统豪门，也有金元新秀，都是当今俱乐部中的顶级强队。

    image.png

    我们可以看出，对于“皇萨仁”来说，它们的成绩都是极其稳定的，常年处于极高的竞技水平上。而当红的利物浦则在本世纪初的前十年遭遇到了低谷，一路前行，着实不易。

    再有就是金元足球的代表大巴黎和蓝月亮，其中大巴黎尤为明显，从2011年开始，得益于卡塔尔财团的进入，其排名开始急速攀升，在世界范围内的影响力也大幅提高，战绩更是不断突破，常年垄断法甲冠军，不过对于欧冠赛场，巴黎还有很长的路要走。

    而对于老牌劲旅尤文图斯，相信大家都会想起著名的“电话门”事件，此事件之后，不仅尤文图斯跌落低谷，就连意大利足球，曾经的亚平宁联赛的风采，都一去不复返了。不过从2011年开始，尤文走在了复兴的路上，也扛起了意大利足球的大旗！

    各大洲排名
    我们从上面的排名不难看出，所谓的世界排名，其实大多是欧洲俱乐部，那么其他大洲的俱乐部呢，我们一起来看下。

    亚洲：

    image.png

    非洲：

    image.png

    南美洲：

    image.png

    最后还是来看看近十年世界足球俱乐部排行的变化情况：https://mp.weixin.qq.com/s/PJ8AS_OZJNWiyZ-GXCUnmg

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  • 回答了问题 2020-01-16

    93.7%的程序员！竟然都不知道Redis为什么默认16个数据库？

    来自：今日头条，作者：聚IT
    链接：https://www.toutiao.com/i6752317753866060299/

    导读
    在实际项目中Redis常被应用于做缓存，分布式锁、消息队列等。但是在搭建配置好Redis服务器后很多朋友应该会发现和有这样的疑问，为什么Redis默认建立了16个数据库，如下图所示。

    image.png

    椐调查发现：93.7%的程序员！竟然都不知道Redis为什么默认16个数据库？

    一、16个数据库的由来
    Redis是一个字典结构的存储服务器，一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典，客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。这与在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似（如下图所示），所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。

    image.png

    以MySQL实例为例

    Redis默认支持16个数据库，可以通过调整Redis的配置文件redis/redis.conf中的databases来修改这一个值，设置完毕后重启Redis便完成配置。

    image.png

    客户端与Redis建立连接后会默认选择0号数据库，不过可以随时使用SELECT命令更换数据库。

    # 切库
redis> SELECT 1 # 默认0号db，切换为1号db
OK
redis [1] > GET username # 从1号库中获取 username 
(nil)

    在实际项目中则可以通过以Redis配置文件的形式指定数据库，如下图所示
    image.png

    二、正确理解Redis的“数据库”概念
    由于Redis不支持自定义数据库的名字，所以每个数据库都以编号命名。开发者则需要自己记录存储的数据与数据库的对应关系。另外Redis也不支持为每个数据库设置不同的访问密码，所以一个客户端要么可以访问全部数据库，要么全部数据库都没有权限访问。但是，要正确地理解Redis的“数据库”概念这里不得不提到一个命令：

    # 清空一个Redis实例中所有数据库中的数据  
redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL

    该命令可以清空实例下的所有数据库数据，这与我们所熟知的关系型数据库所不同。关系型数据库多个库常用于存储不同应用程序的数据 ，且没有方式可以同时清空实例下的所有库数据。所以对于Redis来说这些db更像是一种命名空间，且不适宜存储不同应用程序的数据。比如可以使用0号数据库存储某个应用生产环境中的数据，使用1号数据库存储测试环境中的数据，但不适宜使用0号数据库存储A应用的数据而使用1号数据库B应用的数据，不同的应用应该使用不同的Redis实例存储数据。Redis非常轻量级，一个空Redis实例占用的内在只有1M左右，所以不用担心多个Redis实例会额外占用很多内存。

    三、集群情况下是否支持一个实例多个db？
    image.png 要注意以上所说的都是基于单体Redis的情况。而在集群的情况下不支持使用select命令来切换db，因为Redis集群模式下只有一个db0。再扩展一些集群与单机Reids的区别，感兴趣的朋友可以去查阅相关的资料深入理解，这里就不做讨论了。

    • key批量操作支持有限：例如mget、mset必须在一个slot
    • Key事务和Lua支持有限：操作的key必须在一个节点
    • key是数据分区的最小粒度：不支持bigkey分区
    • 不支持多个数据库：集群模式下只有一个db0
    • 复制只支持一层：不支持树形复制结构

    四、总结
    Redis实例默认建立了16个db，由于不支持自主进行数据库命名所以以dbX的方式命名。默认数据库数量可以修改配置文件的database值来设定。对于db正确的理解应为“命名空间”，多个应用程序不应使用同一个Redis不同库，而应一个应用程序对应一个Redis实例，不同的数据库可用于存储不同环境的数据。最后要注意，Redis集群下只有db0，不支持多db。

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  • 回答了问题 2020-01-16

    有哪些可以提高工作效率的Web前端自动化工具？

    随着前端技术的发展，前端开发从静态网页的开发到复杂的前后端交互再到基于node.js的全栈开发，前端需要做的事情越来也多，前端代码的逻辑和交互效果越来越复杂，越来越不易于管理。模块化开发和预处理框架把项目分成若干个小模块，增加了最后发布的困难，没有一个统一的标准，让前端的项目结构千奇百怪。在新技术不断涌入的多元化发展模式中，Web前端工程师的工作量也越来越大。前端自动化构建在整个项目开发中越来越重要。如果能合理地采用一些自动化的工具，Web前端开发工作就会轻松很多。

    现在介绍4款Web前端自动化工具，提高你的工作效率。

    Web前端自动化工具之一：LiveReload
    LiveReload技术+两块显示屏可以帮你省去重复刷新浏览器这一枯燥的工作。目前实现LiveReload的方式很多，如果你倾向于图形化的桌面应用，可以尝试一下。这款应用同时有Mac版和Windows版，使用起来也很简单，设置好需要监听文件所在的文件夹，然后将一段脚本插入到HTML页面即可。

    Web前端自动化工具之二：Webpack
    现在做前端开发，通常还会涉及到预处理器，虽然技术的多样化给我们带来了更多选择，但要这些技术产生的代码在浏览器中获得一致的表现，还得将其转化为浏览器支持的类型。Webpack是一款模块加载兼打包工具，丰富的插件让这款工具非常实用。虽然现在Grunt 和Gulp作为两款前端自动化工具非常流行，但其实Webpack结合Npm脚本在大多数场合就已经足够了。

    Web前端自动化工具之三：WeFlow
    WeFlow 是最近腾讯团队推出的一款前端开发工作流工具。WeFlow一个高效、强大、跨平台的前端开发工作流工具，具体的说就是一个GUI的前端工具，可以为用户提供一套标准化、规范化的工作流程，从而让大家在交接协作的时候更为高效有序。

    Web前端自动化工具之四：CodeKit
    除了免费的工具，还有一款付费工具值得一提。CodeKit是Mac下老牌的前端开发辅助工具，目前价格32美刀。虽然不便宜，但功能强大，号称可以编译目前所有的前端脚本，支持浏览器自动刷新，内置Bower，第三方包的安装只需要一次点击即可完成。图形化的界面操作起来也很方便，不差钱的同学可以考虑。

    以上就是我为大家介绍的目前常用的Web前端自动化工具。前端作为互联网产品研发的重要环节，工作量势必会越来越繁重，所以能合理的运营一些自动化的工具，不仅仅可以提高自己的工作效率。同时也可以让前端开发工作变得更加简单。

    踩0 评论0
  • 提交了问题 2020-01-15

    十分钟，用 Python 带你看遍世界足球俱乐部沉浮

  • 提交了问题 2020-01-15

    93.7%的程序员！竟然都不知道Redis为什么默认16个数据库？

  • 提交了问题 2020-01-15

    预测 | 未来有望干掉 Python 和 JavaScript 的编程语言？

  • 提交了问题 2020-01-15

    有哪些可以提高工作效率的Web前端自动化工具？

  • 回答了问题 2020-01-15

    很多人说前端没有数据结构，这种说法是否准确?

    这其实就是“前端例外”论的一部分，不管是想用来证明“前端不值一提”还是想证明“前端的地位不可替代”，都只能证明说这句话的人目光短浅。

    不管什么种类的程序员都首先是程序员。不排除少数特定的工种（比如切图师）可能不需要数据结构，但是这不等于整个领域都没有啊。

    写前端总不能不和数组打交道吧？这就是数据结构。

    哈希对象也是数据结构，DOM 树也是数据结构。更不用说前端要用到的模型基本上都是数据结构了。整天都在和数据结构打交道，还说前端没有数据结构，这就是明目张胆的撒谎了。

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  • 回答了问题 2020-01-15

    新程序员七宗罪

    1. 没有一个初步的战略
      大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯，他们没有一个明确的战略，没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋，而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程，从不同的网站下载几个备忘单，阅读许多作者的文章，但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前，我强烈建议你制定一个学习计划，并列出一些日常习惯，以实现你的目标，增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究，搜索最广泛使用的库和包，并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。

    2. 尝试同时学习几种编程语言和软件
      新程序员常常会受到诱惑，想要同时学习几种编程语言和软件，把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略，但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c ， c#， Matlab, Java, Ruby。相反，你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能，并成为真正的专家。你将认识到，所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数，在此之后，从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法，而不需要学习它背后的整个逻辑。

    3. 没有在代码上写注释
      尽管这听起来很明显，而且是一个无关紧要的任务，但它代表了一种很好的策略，可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作，以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中，程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而，由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变)，所有的项目都很容易暂停，这将迫使程序员切换到不同的任务，而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长，就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰，并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。

    4. 在代码编写过程中不要求反馈
      在你的经理要求你做什么，他/她希望你做什么，客户要求什么，和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时，试着把它分成几个阶段，并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈，这将让你知道你是否正确，或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求，而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下，你收到反馈的频率越高，你需要进行的修改就越少。请记住，持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。

    5. 没有测试你当前的知识
      你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身，而在于你学到的知识，并能成功地应用于解决某个问题。老实说，每个人都可以通过参加在线课程来获得证书，只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限，在网上寻找编程挑战，尝试头脑风暴，在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们，但它会让你感觉更舒服，更安全，更少依赖它们。

    6. 没有充分利用优缺点
      在某种程度上，你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的，而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是，你必须足够谦虚，认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点，但是我们的目标是充分利用它们，并具有足够的灵活性，以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。

    7. 假设你什么都知道 相信我，没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛，每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇，保持谦虚，如果你认为你知道的很多，你实际知道的就很少。

    原文链接： https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2020-01-15

    硬核 | 程序员接私活常用平台汇总

    01. 前言
    关于程序员接私活，社会各界说法不一。按照作者的观点来说如果你确实急用钱，价格又合适，那就去做。如果不怎么缺钱，那就接私活之前要好好考虑。私活的钱不好挣是一个方面，更重要的是如果你把做私活的时间花在提升自己上，产生的价值就要大得多。等你提升了自己，提升了固定薪水，远比拿的这点私活的钱划算。千万不要“捡了芝麻丢了西瓜”。

    如果你主业上遇到了瓶颈，平时的时间比较充分，想有一些额外的收入，同时为了保持技术的熟练度，这种情况下，是可以考虑接一些私活的。对于那种投入时间巨大，回报很可怜的项目，千万不要接。

    下面介绍一些常用的平台可以接私活。

    02. 程序员客栈 image.png

    程序员客栈中国非常领先的自由工作平台，为中高端程序员、产品经理和设计师等等互联网相关人员提供稳定的线上工作机会，包括自由工作、远程工作和兼职工作，还支持按需雇佣，工作模式非常多，感兴趣的推荐大家尝试一下。虽然名称叫程序员客栈，但是除了程序员，像产品经理，设计师等等互联网相关人员，都能在上面找到适合自己的项目。感兴趣的可以体验一下。

    程序员客栈官网：https://www.proginn.com/

    03. 码市
    image.png

    码市是 Coding 推出的互联网软件外包服务平台,意在连接需求方与广大开发者。让项目的需求方快速的找到合适的开发者,完成项目开发工作。

    码市官方网站：https://codemart.com/

    04. 猪八戒网
    image.png

    猪八戒网创建于2006年，是服务中小微企业的人才共享平台。开创式地为人才与雇主搭建起双边市场，通过线上线下资源整合与大数据服务，实现人才与雇主精准无缝对接。找兼职的地方，主要是入门级项目，不适合专业程序员，只适合新手。

    猪八戒官网：https://luoyang.zbj.com/

    05. 开源众包
    image.png

    开源众包–专业的软件众包平台,350万+ 优质开发者为您提供网站、APP、微信/小程序、企业应用等软件开发服务,有效降低企业 IT 软件开发成本、解决技术资源不足等问题。

    开源中国的众包平台，主要是以众包为主。

    开源众包官网：https://zb.oschina.net/

    06. 智城外包网
    image.png

    智城外包网，聚合全国软件团队资源，官方认证，1小时响应，零交易佣金，托管安全保障。十年口碑运营，万家靠谱团队。免费比价，免费一站式外包项目管理工具。平台汇集软件咨询专家，软件技术专家，软件开发专家，软件开发公司，软件外包公司，软件外派公司。在线竞标模式，让IT外包项目和短期IT招聘、人力派遣需求可以获得高性价比的候选。海量资源池包括：网站设计、网站开发、手机应用开发、移动应用开发、安卓应用开发、苹果应用开发、微信应用开发、Java技术、C＃技术、Web前端开发、IT人力外包、IT人力外派、IT人力短期招聘、技术合伙人、通用软件开发，SaaS软件实施，软件运维等服务门类。

    网官方网站：http://www.taskcity.com/

    07. 实现网
    image.png

    北京实现与爱科技有限公司是一个互联网工程师兼职平台。解决创业公司招人难、成本高的问题。

    创业公司通过实现网可以快速预约知名互联网企业的工程师、设计师到自己的团队工作。上午预约工程师，最快晚上即可到班兼职。

    互联网工程师可以在实现网注册成为技术顾问，利用业余时间助力创业公司，并且获得以时薪为单位的报酬。

    目前已有9000+工程师或设计师可在线预约和支付，支付后工程师会到团队里坐班沟通，快速推进创业者的产品开发进度。

    实现网为企业提供BAT等名企背景的、靠谱的开发设计兼职人才和自由职业者，满足企业项目外包、驻场开发、远程兼职、技术咨询等短期人力需求。已服务2000多家企业，包括好未来、方正、人人贷、秒拍等知名企业。

    官方网站：https://shixian.com/

    08. 猿急送
    image.png

    猿急送，一个高级技术共享平台，这里汇聚知名互联网公司的技术、设计、产品大牛，通过实际坐班、远程等方式，一对一为创业公司解决问题，提高创业效率。

    猿急送为您提供兼职程序员，兼职工程师信息，猿急送是一个高级技术共享平台，是优质的程序员兼职网站，这里汇聚BAT等知名互联网公司的技术开发、产品、设计大牛，通过实际坐班等方式，一对一为创业公司解决程序员、工程师等开发、产品设计人力问题。

    官方网站：https://www.yuanjisong.com/

    09. 人人开发
    image.png

    人人开发基于可视化快速开发平台 - 捷得（Joget）/捷得云（Joget Cloud）（PaaS），集众多开发者资源，为企业提供企业管理软件服务。应用市场提供应用产品、插件的在线试用和销售，服务市场以威客众包模式提供管理软件定制开发服务，各类企业级应用开发服务，例如：协同OA产品，ERP，CRM，人事管理，项目管理，资产管理，设备管理等。

    官方网站：http://rrkf.com/

    10. 开发邦
    image.png

    公司位于北京中关村科技园区核心区海淀园，成立于2010年，专注于为客户提供互联网软件技术开发与咨询服务，致力于利用互联网软件技术为客户提高效率、降低成本、提升效能、优化管理。

    团队核心成员均具有十年以上软件互联网技术开发经验，毕业于工科名校。至今，已成功执行近百个项目，涵盖管理软件、互联网系统、移动APP、前端互动开发等。

    先后为华为公司、商汤科技、工信部中国软件评测中心、神州数码、深鉴科技、中软集团、中国万网、中石油吐哈气举中心、华北电力大学、中科院科技政策与管理研究所、浪潮集团、ADI、世界五百强伊顿中国、北京外国语大学、51talk、勤邦生物、安龙基因等知名企业及机构提供过互联网软件技术开发与技术咨询服务。

    开发邦致力于成为企业业务互联网软件服务与咨询的定制方案提供商。

    官方网站：https://www.kaifabang.com/

    11. 电鸭社区
    image.png

    电鸭社区旨在帮助更多人走上「只工作，不上班」的自由工作之路，我们是一个「分布式组织」，通过分享及行动带来积极的影响，相信点滴的力量能改变潮水的方向。

    官方网站：https://eleduck.com/

    12. 快码
    image.png

    深圳快码科技成立于2014年11月，是一家创新型的互联网公司，致力于通过创新的开发方式，为软件技术开发行业带来改变，提供更快速、更高性价比的软件定制服务。

    “快码”的意思是“快速编写代码”。公司采用“专属项目经理 + 自有开发团队 + 平台程序员”的创新开发方式，严格按照互联网公司的标准来管理开发团队，确保每个项目都有充足的人员投入，确保项目的进度和开发质量。2015年，我们和全球最大的手游、APP云测试平台Testin达成战略合作协议，并获得Testin数百万的战略投资。

    目前平台已注册的开发者达到3万多人，涵盖各种开发语言与类型，可以提供开发的项目有iOS APP、安卓APP、微信公众号、PC网站、手机网站、微信小程序、桌面软件、智能硬件APP等。上线以来，我们已经完成了数千项目&任务的开发。

    创业灵感来自于快码团队的从业经验。在近十年的互联网技术经历中，对由于创业公司、外包公司人员不稳定，招聘困难、人手有限等问题而导致现有团队开发任务过重，开发进度缓慢等问题有着切身之痛，将在P2P旅游行业2年多的共享经济经验，和自身最熟悉的“软件开发”结合，创立了“快码”。

    快码将立足于代码开发，深耕行业，面向未来，通过持续的产品创新，为广大项目方、开发者提供专业的服务，为软件技术开发行业带来改变。

    快码是一个创新的软件开发平台。项目方可以更省钱、高效地完成项目的开发；开发者可以充分利用闲置时间，实现更高的商业价值！

    官方网站：https://www.kuai.ma/

    13. 英选
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    英选，可信赖的软件外包服务。用优秀的人，做漂亮的产品，写干净的代码。平台以定制开发外包服务为主，也是外包项目平台。

    官方网站：https://www.yingxuan.io/

    14. Upwork
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    Upwork 是全球最大的、最优秀的、最规范的综合类人力外包服务平台，由著名的 Elance 和 oDesk 合并。这里聚集 900 万来自全球各地的自由工作者，你肯定可以在找到适合你的职位。

    官方网站：https://www.upwork.com/

    15. Freelancer
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    Freelancer 的工作类型覆盖了很多不同的领域，由程序开发到市场营销、广告、会计、法务等一系列的可以远程的工作。

    官方网站：https://www.freelance.com/

    16. Dribbble
    Dribbble 不只是全球最受欢迎的设计师社区，同样是设计师寻找远程工作的好出处。自从被 Tiny 收购后，Dribbble 的招聘属性正在慢慢增强，试着持续 PO 出自己的好作品，等待你的伯乐，同样你可以关注 Jobs 页面，给心仪的 Team 提交简历。

    官方网站：https://dribbble.com/jobs

    17. Remoteok
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    Remoteok 不仅提供最初的兼职类远程工作，还有全职类，签署合同类和实习类的工作。网站创始人 Pieter Levels 本身就是一名数字游民，他同样是 Nomadlist 的创始人。

    官方网站：https://remoteok.io/

    18. Toptal
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    Toptal 是一个高端一些的自由职业者平台，适合比较有经验和工作尽力的远程工作者。它将企业与全球的软件工程师，设计师和业务顾问联系起来。

    官方网站：https://www.toptal.com/

    19. AngelList
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    AngelList 主要是服务于初创公司和天使投资人的平台，这里还有初创公司提供的远程工作的机会，如果对远程加入初创公司感兴趣的，可以尝试一下。

    官方网站：https://angel.co/remote

    20. Topcoder
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    Topcoder 通过算法比赛吸引世界顶级的程序员，他会将一下大型项目分割成很多小模块，通过竞赛的模式交给用户来做，优胜者可以拿到制定模块的奖金。

    官方网站：https://www.topcoder.com/

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  • 回答了问题 2020-01-15

    赶紧收藏 | 在线就能用的 SQL 练习平台有哪些？

    大家好，我是 Rocky0429，一个最近正在学习 SQL 的蒟蒻…

    在看完了某 《xxx 必知必会》以后，我觉得我膨胀了，立马某度 “xxx SQL 面试 100 题”、”SQL 岗位 xxx 个面试题“，准备大展手脚…

    几天过去了，我有点懵逼，我发现身为蒟蒻的我不知道我写的 SQL 是不是丝滑，这种练习让我产生了一种没有丝毫提升的迷茫，问题是还得自己建个表，想想数据集，真的是太麻烦了。我，有点郁闷…

    如果，有能在线练习的地方就好了… 如果，题目有层次就更好了…

    苦心人天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴，经过我不懈的努力和本着不要脸的搜索精神，终于找到了…古人诚不我欺！

    那一刻我泪流满面，经过激烈的脑腔共鸣，我决定把这些丝滑的网站公之于众，来吧，继续赞美我吧！

    0x00 SQLZOO
    网址：https://sqlzoo.net/

    是SQLZOO包括了 SQL 学习的教程和参考资料，支持 SQL Sever、Oracle、MySQL、DB2、PostgreSQL等多个 SQL 搜索引擎，现在支持英德日中四国语言，不过中文是繁体的，看起来别别扭扭，建议还是用英文来看，就算英语不好，翻译大法好…

    遇到不会的题，祭出 Google 大法，看看别人的一些高质量的回答，然后赶紧自己再试一下，就算自己做对了，也看看和别人的想法差距在哪，这样自己的提升才快。

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    0x01 SQLBolt
    网址：https://sqlbolt.com/

    SQLBolt 是一个适合小白学习 SQL 的网站，这里由浅及深的介绍了 SQL 的知识，每一个章节是一组相关的 SQL 知识点，且配备着相应的练习。

    这个特别适合学完某个知识点之后，立马想检验自己学习情况的同学。对一些同学来说，唯一难受的可能网站是英文的，这个不慌，接着往下看，有惊喜。

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    0x02 XUESQL
    网址：http://xuesql.cn/

    在 0x01 中因为英文而感觉不适的可以看这个，相当于 SQLBolt 的中文版，包含手册、在线练习，还有一点好的是，XUESQL 还有自己讲解 SQL 的视频可以食用。

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    0x03 SQL Fiddle
    网址：http://sqlfiddle.com/

    SQL Fiddle 支持 MySQL、SQL Server、SQLite 等主流的 SQL 引擎，在这里可以选择练习的数据库以及版本号。

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    0x04 leetcode
    英文网址：https://leetcode.com/
    中文网址：https://leetcode-cn.com/

    一般大家看到 leetcode 第一印象是刷算法题的，其实 leetcode 上也有关于 SQL 的题目，而且可以在线测评，和评测算法题一样，也会让你很直观的看到自己所写的 SQL 的运行速度等，同样可以去借鉴别人优化好的 SQL，与自己的对比，将好的用法学会，这样的提升是很快的。

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    0x05 写在之后
    当然类似的这种 SQL 在线练习的网站有很多，我只介绍了其中的一些有代表性的，关于更多类似的网站，欢迎大家和我交流。

    作者Info：
    【作者】：Rocky0429
    【原创公众号】：Python空间。
    【简介】：CSDN 博客专家， 985 计算机在读研究生，ACM 退役狗 & 亚洲区域赛银奖划水选手。这是一个坚持原创的技术公众号，专注Python 编程，每天坚持推送各种 Python 基础/进阶文章，数据分析，爬虫实战，数据结构与算法，不定期分享各类资源。

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  • 回答了问题 2020-01-15

    数据告诉你：哪个行业最难逃35岁危机？

    转自DT财经 ，作者陷入焦虑的DT君

    前两周播出的《明星大侦探—MGQ时尚风云》中，节目组设计了一个与中年危机相关的案件：

    撒贝宁在这期节目中饰演一位40岁“上有老，下有狗”的杂志社时装编辑，虽然月入12w，但是每个月刨去房贷、车贷、儿子补习班费用、父母医疗保健费用以及各种家庭开支后，只能剩下1块钱。被主编无理辞退后，他由于年龄过大而迟迟找不到新工作，在家庭经济重担的支配下，对老板心生杀机……

    节目中的设定确实有些夸张，但剧本却是来源于真实生活的情绪。2019年“太南了”的一系列感叹中，充满了中年职场人的辛酸与苦涩。

    微博上#35岁以上职场人去了哪儿#、#35岁定律#等话题屡屡冲上热搜，随便就能收获近亿的阅读量，知乎、朋友圈、头条……到处充斥着怎么应对35岁危机的回答和文章，“35岁危机”俨然已经成为一个大家公认的专有名词。

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    （图片说明：百度百科收录的“35岁危机”词条）

    这让还未到35岁的小编，内心多少有些焦虑：35岁的职场人就业真有这么难吗？他们都面临着怎样的中年危机？难道除了卖保险，真的就无处可去了吗？

    DT财经联合智联招聘共同做了个小研究，通过招聘方与应聘者的数据，来看看35岁职场人真实的生存情况。

    35岁真的很难吗？
    首先，我们想知道，35岁真的面临一个更残酷的世界吗？

    从人口结构的大盘面粗略判断，当代中年所面临的竞争，其实并不如他们的前辈或后辈那样激烈。

    根据2010年国家第六次人口普查数据，到2019年我国34-43岁的中年人口数量为1.98亿，而44-53岁人口数量为2.42亿，24-33岁人口数量为2.27亿。

    也就是说，不管是曾经的，还是未来的中年人，都比现在叫嚷着中年危机的劳动力数量旺盛不少，而他们所面临的，可并不是高速发展的黄金十年。

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    既然如此，为什么35岁危机的话题一直不绝于耳呢？

    招聘方对岗位需求的描述，一定程度上能反映出职场的变幻风向。

    从招聘需求来看，2019年第三季度所有的招聘岗位中，只有5%明确要求求职者的年龄低于35岁。

    这个看起来并不高的比例，可能并不能完全说明市场的真实需求情况，毕竟从大家的日常吐槽和我们的小范围调研来看，许多公司对年龄的苛刻要求很多时候秉持着只干不说的原则，并不会明晃晃地写在岗位简介里。

    但我们注意到一个变化趋势，明确要求求职者35岁以下的岗位比例，与两年前相比上涨了2个百分点，涨幅其实挺大的（60%）。这事实上表明，35岁职场人面临的境遇，确实是比两年前更难了些。

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    以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本，我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。

    在各类企业中，要求35岁以下的职位比例最高的是国企，而民营公司在岗位要求中对35岁的求职者其实相对温和。

    而从公司规模来看，规模越大的公司，要求35岁以下的职位比例就越高。10000人以上的超大公司在2017年就已超过6%；500-999人肩部大公司在两年前的比例还仅有2.1%，但两年间提高了近4个百分点至6%。

    哪些行业更看重35岁的年龄线？
    要求35岁以下的职位比例越来越高，其实与就业大环境和新兴行业的发展有关。

    Linda在一家大数据创业公司做HR，她告诉小编：“这两年在招人的时候确实会优先选择35岁以下，甚至是30岁以下的年轻人，尤其是18年的裁员潮过后，大家其实都不好过。一般达到35岁的职场人在公司都担任比较重要的职务，而我们大数据属于新兴行业，公司的业务变化很快，在探索阶段并不需要那么多指挥官，我们更需要富有创造力、行动力强听指挥的战士。”

    Linda的话意味着，是否能在35岁前找到一家托付终身的企业至关重要。

    可是，在35岁就找到能够让自己奋斗一生的公司，就和20岁就找到长相厮守的老伴一样不靠谱。这时候，选对行业很关键。

    小编整理了2019年招聘需求中要求35岁以下职位比例最高和最低的行业。

    我们发现，在众多行业中，银行、外包服务、中介服务、保险和通信行业对年龄的限制最大。也就是说，这些行业中有相对更多的岗位只需要年轻力壮的劳动力。

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    但也有计算机行业、检验检测、IT服务、学术科研和教育培训等行业，在招聘需求中对35岁以上的职场人相对比较宽容。

    如果看一下这些行业给大家的固有印象，我们可以认为，在招聘中更看重35岁年龄线的行业，多属于大家印象中的传统行业；而在要求35岁以下职位比例最低的队伍中，新兴行业的比例会更高些。

    从岗位来看，商超、保健、银行、房地产、社区等技术门槛较低的基础类岗位，在招聘中要求35岁以下的职位比例最高。

    总结下来就是，工作内容更简单或对知识性技能要求更低的岗位，会更偏爱年轻人，毕竟人到中年，精力和体力都无法和年轻人相比。对于用人单位来说，与其去招一个成本更高的中年员工，不如多招几个应届大学生，年轻力壮，生产力更强。

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    而要求35岁以下职位比例最低的10个岗位中，IT、软件、硬件开发、IT管理、互联网产品、IT运维等互联网/技术岗位占去了大半，这都是对专业技术、创新性要求更高的行业岗位。至少从招聘需求来看，他们并不会太多强调年龄。

    显然，这与我们的日常感受并不一致。

    35岁话题中最常被吐槽的，恰好是这些不那么强调年龄的岗位从业者，而那些在招聘需求中有更多年龄限制的岗位，存在感并不太强。

    这到底是为啥？

    为什么35岁的你觉得“太南了”
    我们需要明确的是，一个行业或岗位对年龄的限制少，并不意味着中年的求职者就会获得青睐。

    35岁求职者的优势在于有更多经验与技能积累，而劣势在于体力和精力不够充沛，只有在更需要经验而非体力的岗位，中年职场人才会有更强的竞争力。

    即使我们默认那些并没有对35岁划线的岗位都不需要干体力活，也并不意味着在这些岗位上，经验、积累和阅历就会有比较大的增值效果——如果年龄buff不能增效，用人单位自然会聘请更年轻、薪资要求更低的求职者。

    所以，关键点在于，中年职场人是否进入了自己具备优势的行业。

    根据智联招聘2019年第三季度的数据，互联网、房地产、教育培训、专业服务、计算机软件等行业，挤下了最多的35岁及以上求职者，而行政/后勤、销售业务、财务/审计/税务、人力资源和软件/互联网开发/系统集成等则是他们投递最多的职位。

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    我们计算了各个行业和岗位中简历投递数量与最终录用数量的比值，命名为竞争指数，以此来衡量应聘竞争的激烈程度。

    我们发现，互联网、房地产、计算机软件、IT服务的行业竞争都格外激烈，而从职位来看，软件/互联网开发/系统集成的竞争指数更是一骑绝尘，97个人参与摸奖，只有1个人能获得offer，另外财务/审计/税务、人力资源、行政等职位的竞争指数也挺高。

    这就意味着，上述岗位中，中年职场人不仅要和同龄人竞争，还要和年轻人竞争。

    那么，在这些岗位中，中年职场人能获得年龄加成从而脱颖而出吗？

    我们统计了各个职位要求工作经验10年以上的岗位数量，数量排名越靠前，则意味着这个职位对经验和阅历的需求度就更高，中年职场人也就相对更有优势。

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    从结果来看，要求工作经验10年以上岗位数量最多的职位主要可以分为两类，一类是管理向的，包括占比最多的高级管理，以及销售管理、生产管理、项目管理、质量管理等各类管理岗；一类是专业向的，包括土木建筑、财务审计、医院医疗、机械设计等等。

    前面提到的竞争激烈的财务/审计/税务、人力资源和房地产相关职位，对工作经验的需求度都排在前列，中年职场人在这些赛道上握着更多本钱。

    但相信你也注意到了，挤满了35岁以上求职者的互联网/IT/技术相关职位中，对于工作经验的需求度并没有那么高。虽然这是个典型的高薪赛道，但年龄并不会给中年求职者带来加成效果，如果薪资要求还比较高，实在很难竞争得过除了经验、什么都有的年轻人。

    我们总结上述分析，被35岁危机困扰的核心问题可能在于，“理想”的薪资和岗位期望与“现实”竞争力存在分歧，而互联网、IT服务、计算机软件等行业的分歧更为严重。

    38岁的陈斌曾经在一家互联网公司做新媒体运营，现在和朋友经营一家外贸公司，他也认同有些中年求职者理想与现实不匹配的问题：“见识过各行各业形形色色的中年求职者，他们对薪资的要求都很高，但被问到有什么核心竞争力的时候，又讲不出个所以然，对自己的未来也没有什么明确的规划。”

    同样经历过35岁的他，认为并不存在什么35岁危机，没有能力每个年龄段其实都有危机：“足球运动员到了30岁一般都要大幅降薪，我觉得35岁的普通职场人应该要接受这个事实。你不接受，社会的毒打会让你清醒的。勿骄勿躁，努力提升自己，同时做好期望管理，少听媒体瞎bb。”

    这话说得挺残酷，但从“35岁危机”中脱困的最好办法，确实是找到问题根本那个“理想”与“现实”的差距，实实在在地缩短它。

    当然，对于已经有了家庭羁绊、要努力维持生活品质的中年人，这又是另外一个要不断感叹“太南了”的过程。

    写到这里，我们突然想用《黄金时代》里的一段话作为结尾：

    “那一天我二十一岁，在我一生的黄金时代。我有好多奢望。我想爱，想吃，还想在一瞬间变成天上半明半暗的云。后来我才知道，生活就是个缓慢受锤的过程，人一天天老下去，奢望也一天天消失，最后变得像挨了锤的牛一样。可是我过二十一岁生日时没有预见到这一点。我觉得自己会永远生猛下去，什么也锤不了我。”

    （应受访者要求，Linda、陈斌为化名）

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