个人技术实践历程与AI技术的底层理解

简介: 所谓向死而生,我的理解是,每一分每一秒生命的流逝所带来的意义。也许下一秒生命就会停止,但在生命终止前,是否还会对世界,对科技,对数字世界与现实世界的碰撞而感到好奇,再因好奇去主动探索?

所谓向死而生,我的理解是,每一分每一秒生命的流逝所带来的意义。也许下一秒生命就会停止,但在生命终止前,是否还会对世界,对科技,对数字世界与现实世界的碰撞而感到好奇,再因好奇去主动探索?
深夜到来,是AI技术中的MCP?还是与传统代码结合的AI Coding?或是从软件工程我第一个接触的basic语言->C语言->C++->Java?SQL?Groovy?Scala?等等等等编程语言…
还是从最开始的J2EE->Struts->Spring、Hibernate->Dubbo->SpringBoot、SpringCloud?等等企业应用开发…
还是从传统的SqlServer->Oracle、DB2、MongoDB、MySQL…延伸到Hadoop、Spark、Hbase、Storm、Flink、Sqoop等等等等大数据计算存储同步工具…
又或是从Tomcat、Jetty 再从中间件角度MQ、KafKa、MsgBroker等等等等异步消息中间件…
再到本地缓存Local Cache 延伸到 MemoryCache、Solr还是Impala、ES等等等等缓存与查询技术…

等等等等,那么小伙伴们,历史的发展,就像我曾经说的,底层原理是不变的,就好比一开始的CPU的多级缓存技术与线程上下文切换是并发?还是多核处理器的并行处理。硬件的发展推动着软件的技术。那么咱们再看AI技术,它整合了所有软件工程的方法论和知识库,但如果要驾驭它,难道不是那些底层的数据结构与算法、操作系统、网络、数学,甚至概率论与统计吗? 踏实下来,一通百通。无论是上层应用层,中间件层还是底层技术架构与容器层,任何方向都脱离不了软件工程的基础理论。
所以,我个人理解,不盲目追求技术,打好基础,那么AI技术,也就触类旁通。加油!伙伴们!
软件工程.png

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