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    机器对机器是干嘛的

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1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。想抓取什么?这个由你来控制它咯。 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿。 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.baidu.com/ ,我们会看到几张的图片以及百度搜索框,这个过程其实就是用户输入网址之后,经过DNS服务器,找到服务器主机,向服务器发出一个请求,服务器经过解析之后,发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件,浏览器解析出来,用户便可以看到形形色色的图片了。 因此,用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的,爬虫爬来的便是这些内容,通过分析和过滤这些 HTML 代码,实现对图片、文字等资源的获取。 3.URL的含义 URL,即统一资源定位符,也就是我们说的网址,统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL,它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。 URL的格式由三部分组成:①第一部分是协议(或称为服务方式)。②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。③第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。爬虫爬取数据时必须要有一个目标的URL才可以获取数据,因此,它是爬虫获取数据的基本依据,准确理解它的含义对爬虫学习有很大帮助。 环境的配置 学习Python,当然少不了环境的配置,最初我用的是Notepad++,不过发现它的提示功能实在是太弱了,于是,在Windows下我用了 PyCharm,在Linux下我用了Eclipse for Python,另外还有几款比较优秀的IDE,大家可以参考这篇文章 学习Python推荐的IDE 。好的开发工具是前进的推进器,希望大家可以找到适合自己的IDE 作者:谢科链接:https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/24923424来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 “入门”是良好的动机,但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目,那么实践起来你会被目标驱动,而不会像学习模块一样慢慢学习。另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点,依赖关系是边的话,那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此,你不需要学习怎么样“入门”,因为这样的“入门”点根本不存在!你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西,在这个过程中,你会很快地学会需要学会的东西的。当然,你可以争论说需要先懂python,不然怎么学会python做爬虫呢?但是事实上,你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬,那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。先长话短说summarize一下:你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具,scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取,你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎,你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rqrq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理,网页析取(grangier/python-goose · GitHub),存储(Mongodb)以下是短话长说:说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。1)首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上。那么,你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧。在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现, 在国内新闻这个页面上,有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因为你已经看过了啊。所以,你需要用你的脑子,存下你已经看过的页面地址。这样,每次看到一个可能需要爬的新链接,你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过,那就别去了。好的,理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话,那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢?很简单import Queue initial_page = "http://www.renminribao.com" url_queue = Queue.Queue()seen = set() seen.insert(initial_page)url_queue.put(initial_page) while(True): #一直进行直到海枯石烂 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break 写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里,下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2)效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话,你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢?需要爬的网页实在太多太多了,而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站,那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N),因为所有网页要遍历一次,而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK,OK,我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了,至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢?Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法,但是它的特点是,它可以使用固定的内存(不随url的数量而增长)以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐,它的唯一问题在于,如果这个url不在set中,BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中,它会告诉你:这个url应该已经出现过,不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候,可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点,url如果被看过,那么可能以小概率重复看一看(没关系,多看看不会累死)。但是如果没被看过,一定会被看一下(这个很重要,不然我们就要漏掉一些网页了!)。 [IMPORTANT: 此段有问题,请暂时略过]好,现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大,只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话,那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧!当然,我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程(python的话,多进程吧)。3)集群化抓取爬取豆瓣的时候,我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么,假设你现在有100台机器可以用,怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢?我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave,另外一台较大的机器叫作master,那么回顾上面代码中的url_queue,如果我们能把这个queue放到这台master机器上,所有的slave都可以通过网络跟master联通,每当一个slave完成下载一个网页,就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页,就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样,bloom filter也放到master上,但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里,而被访问过的url放到运行在master上的Redis里,这样保证所有操作都是O(1)。(至少平摊是O(1),Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现:在各台slave上装好scrapy,那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave,在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成#slave.py current_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): to_send.append(next_url) store(current_url);send_to_master(to_send) master.py distributed_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter() initial_pages = "www.renmingribao.com" while(True): if request == 'GET': if distributed_queue.size()>0: send(distributed_queue.get()) else: break elif request == 'POST': bf.put(request.url) 好的,其实你能想到,有人已经给你写好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub4)展望及后处理虽然上面用很多“简单”,但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理,比如有效地存储(数据库应该怎样安排)有效地判重(这里指网页判重,咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍)有效地信息抽取(比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来,“朝阳区奋进路中华道”),搜索引擎通常不需要存储所有的信息,比如图片我存来干嘛...及时更新(预测这个网页多久会更新一次)
xuning715 2019-12-02 01:10:40 0 浏览量 回答数 0

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“丢数据”和chunksize是两个不相关的东西,并没有直接的逻辑联系,不知道什么人会把这两个东西扯到一起说给你听。由于我也不知道具体指的什么样的特定场景出现丢数据,所以就我所知道的情况,给出一些可能会对你有用的答案。看起来你关注的是丢数据的问题而根本不是chunksize,再者通常情况下chunksize保留默认值就没有什么问题,所以chunksize的问题我就略过了。就“丢数据”做一些说明。对于任何一个数据库,无理由的丢数据都是不可容忍的。所以出现了丢数据的情况,要么是1.出现了不可抗拒的因素,比如断电,硬件损坏,网络故障等2.配置原因3.软件出现严重bug。对于1反正你也无能为力了,这点应该通过ReplicaSet的复制功能来尽可能减小影响。第2点,如果你没有开journal(默认已打开),遇到断电或者程序crash的情况,可能会丢失30ms内的数据。如果数据非常重要不能容忍30ms的丢失,请打开j参数:mongodb://ip:port/db?replicaSet=rs&j=1(以上参数也可能通过代码按单次请求的粒度来指定,请查阅你使用的驱动文档)这个参数确保数据写入时阻塞到journal写到磁盘上为止。但是你以为数据落盘就算安全了吗?记住这是分布式环境,单台机器的数据安全并不能代表集群。所以在万一的情况下,journal虽然落盘,但是还没来得及复制到replica的其他结点上,然后primary正当掉了,就会有其他结点通过选举成为新的primary,这时候就会发生一个有意思的情况叫做rollback,有兴趣可以阅读一下。当然通常复制的速度是非常快的,发生rollback的情况非常稀有。好吧你可能还是觉得不够安全,那还有一个w参数可以使用:mongodb://ip:port/db?replicaSet=rs&j=1&w=1w参数可以确保写入操作被阻塞直到数据落到多个结点上(w=1/2/3...n)。那这样就安全了吗?sorry,特别倒霉的情况下(真应该去买彩票),你把数据复制到了多于一个结点上,万一这组结点同时失效了怎么办?所以有了w=majority(大多数)。当集群失去大多数结点的时候会变为只读状态,所以不会有新数据写入,也就不会有rollback。当一切恢复之后,你的数据还在。以上是一些会出现数据丢失的情况,可以想象w和j的配置在数据安全性得到保障的同时,肯定会很大程度上影响写入效率。这实际上应该是你根据你对数据丢失的容忍程度自己定制的策略,不算是bug。另外想到一点,在社区经常遇到有人喜欢干这种事情:kill -9 mongod要我说简直太残暴了,干嘛一上来就用大炮打蚊子。这种情况下出现数据丢失只能说活该。实际上kill mongod是安全的,但是-9就是你的不对了。至于第3点,mongodb在开发过程中确实出现过导致数据丢失的bug,3.0.8-3.0.10是重灾区,避开这几个版本。话说回来,哪个软件开发过程中不出现点问题呢?3.0.10发现问题的当天就出了3.0.11,修复速度已经快得可以了。好了,说了这么多,也不知道对题主有没有用。还是提醒一下,尽可能把问题描述清楚,不然只能像我这样猜测你到底在什么样的场景下遇到了什么样的问题,最可能出现的情况就是那句老话:Garbage in, garbage out
蛮大人123 2019-12-02 02:49:01 0 浏览量 回答数 0

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阿里云的逻辑就是标准的IT脑壳呀

今天收到短信,一月初备案不完成,所有的服务器封闭! 我的网站还没上线,程序还没做完,这里有我的执行力问题。 我是12月12日提交的备案资料,到今天快...
jadder 2019-12-01 20:11:45 6720 浏览量 回答数 3

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ReRDS是完全在云上基于虚拟主机的吗 自己顶!我大曼彻斯特快来回答! ------------------------- 回2楼千鸟的帖子 那么千鸟同学能不能解答下小弟的困惑,运行在虚机上的DB的HA如何保证? ------------------------- 回4楼千鸟的帖子 高可用 ------------------------- 回6楼千鸟的帖子 您好,这个我在解释下我的顾虑,因为虚机是不稳定的,按照您的思路我也可以说虚机本身就是实体机上的一个程序,那么虚机如果挂了会导致db服务也跟着挂,我所说的虚机的HA就是指这个,rds如何保证在虚机挂了的时候rds还能正常提供服务呢? ------------------------- 回8楼千鸟的帖子 亲!容灾和可用性是俩问题,多副本的容灾备份没问题,但是不能解决服务中断和中断后的迅速止损的问题。我们还是回归一下问题本身,RDS底层的机器是虚机还是实体机?我们来看一下阿里的产品文档:在RDS实例一章中有以下描述:“RDS实例,或简称实例,是用户购买RDS服务的基本单位。实例是阿里云关系型数据库的运行环境,在主机上以单独的进程存在”,“各实例之间相互独立、资源隔离,相互之间不存在CPU、内存、IOPS等抢占问题;”我们来看一下这两句话,首先如果是实体机的,在主机上以单独进程存在没有问题,资源隔离且不公用不争用也没有问题;但是如果是虚机的那么单独进程没有问题,资源隔离、不争用就有问题了,虚拟化技术如果不做超分,根本没有挣钱的地方,而且不做超分直接放实体机上就好了还放虚机上干嘛?做了超分那么必然存在争用,至少内存、cpu都存在争用。我分析如果产品文档说的是真的那么RDS下层是实体机,如果下层是虚机阿里的产品文档就是明摆着忽悠人。不知道千鸟大神对这个问题怎么看! ------------------------- OK,我曼彻斯特版主THX
橙斧子 2019-12-02 01:37:45 0 浏览量 回答数 0

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阿里云的产品都是干嘛的

首先给大家推荐一个好链接,大家看了就知道:https://dwz.cn/dR4mHFaw 最近正好对这些产品做过总结,我来介绍一下阿里云主要的产品及功能: ECS (Elastic C...
游客bnlxddh3fwntw 2020-04-24 21:38:46 320 浏览量 回答数 1

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最佳回答:如何要问学生机能干嘛?其实学生机就是学生云服务器,也就是说,它可以干云服务器能干的所有事情。 **云服务器的用途和作用 ** - 首先如果是境外的主机,可以用来搭建不存在的东西。教程网上很多很多,这里就不赘述了。 搭建个人静态或者动态网站:对于大部分境内的性能较弱的主机,比较多的一个最初目的是搭建个人博客。我主要是借助流行的建站系统 wordpress来搭建个人网站。学习Linux相关知识局域网内网穿透:配置ngrok或者frp,实现内网穿透,访问自己没有公网ip的机器。常用的服务有windows的远程桌面,本地搭建的Web服务调试,原本用于局域网的文件系统提供给公网访问(当然可以加密访问了)。着重提下内网穿透,如果家里有NAS或者树莓派的化,可以用这个内网穿透实现很多智能化、现代化的功能。程序爬虫。主要用Python来编写爬虫程序。服务端接口开发:写APP的服务端,给自用的APP提供网络服务。我用来同步课程表和课程任务。和上面差不多,为Chrome或火狐的插件或者油猴脚本提供服务,可以极大地提升电脑的使用体验。做个人网盘:如果云服务器的硬盘容量够大,可以做个人网盘。不过鉴于低配云服务器的硬盘容量,建议使用第4点提到的内网穿透连接家立的NAS或者不常关机的电脑。做备份。手机的云空间不够用?可以尝试下自己搭建。服务器里跑的任务比较多的时候,对外暴露的端口较多,可以试下捣鼓nginx。这是一个反向代理服务器,默认监听80端口。此后,可以将nginx收到的请求转发到其他主机或者本机的其他端口上。从而可以在安全策略上关闭其他端口,提高安全性。同样是nginx,为重要的服务器提供反向代理,从而保护被代理的服务器。比如自家搭建的404桥梁。想到再补充。详细的内容如果需要的人多再详细介绍。 如果你是大学生,就选阿里云学生服务器; 阿里云学生服务器,俗称:“学生机” 故名思意,就是阿里云针对学生群体施行的特殊优惠政策。如果不是学生身份购买同等配置的1核2g内存1m宽带40GB硬盘(不限制CPU性能的),官网需要五六百一年。然后阿里云针对学生群体的学生服务器,只需要114元1年,我见到很多像我一样的大学生,甚至高中生,都在业余时间搭建了自己的私人博客,有些流量还不错。我觉得,1年的学生云服务器使用时间让我对云服务器,建网站有了更深的了解。而且我还是计算机专业的,可以用来搭建web程序,用来编程,学生服务器真是我接触云知识的入门之选。性价比也很高,毕竟学生可没有什么钱。 1:域名+学生服务器+开源建站程序(例如WordPress)=自己拥有自己的个人博客或个人网站 2:域名+学生服务器+web程序(例如Java web系统)=自己的系统演示站 成长在于你去学习新知识,敢于接触你认为陌生的领域。下面是阿里云学生的官网地址 阿里云学生机1核2G1年114元【推荐选1年】----官网地址 阿里云最新优惠产品系列汇总----官网地址
夏梦枯荣 2020-05-18 17:54:35 0 浏览量 回答数 0

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discuz3.2 win2003系统切换到linux系统切换后还需要干嘛

discuz3.2 win2003系统切换到linux系统切换后还需要干嘛 操作系统:centos5.5 (无奈服务商只有这个) Web服务器:Nginx/1....
天朝就这 2019-12-01 21:30:09 7258 浏览量 回答数 3

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怎么 没人来呀 @中山野鬼###### 1、如果想去掉while(true),可以考虑通知实现; 2、关于自动重连的问题,可以考虑重发送逻辑中抽离出来,采用心跳检测完成; 3、另外发送速率统计部分也应该抽离出来。 4、上多通道要考虑资源使用可控。 5、实在不行按照业务拆分成多模块,用redis 或mq类的扩展一下架构设计; ######回复 @OS小小小 : map =(Map)JSONObject.parse(SendMsgCMPP2ThredPoolByDB.ZhangYi.take()); 换成take,阻塞线程,试试。######回复 @OS小小小 : 1、通知只是告知队列里有新的数据需要处理了; 5、内存队列换成redis队列 实现成本增加,但是可扩展性增加;######1、通知实现的话 ,岂不是 无法保证 最少发送么,又会陷入另一个问题中 是吗? 或者是我的想法不对么? 2、嗯,这一块可以这样做。谢谢你 3、速率统计这里 我目前想不到怎么抽离、既可以控制到位,又可以保证不影响。。。 5、redis 是有的 但是 redis的队列的话 跟我这个 没啥区别吧,可能速度更快一点。######while(true) 里面 没数据最起码要休眠啊,不停死循环操作,又没有休眠cpu不高才怪######回复 @OS小小小 : 休眠是必须的,只是前面有数据进来,可以用wait notify 的思路通知,思路就是这样,CountDownLatch 之类多线程通讯也可以实现有数据来就能立即处理的功能######嗯,目前在测试 排除没有数据的情况,所以这一块没有去让他休眠,后面会加进去。 就针对于目前这种情况,有啥好办法吗###### 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) ######这才是对的做法######嗯,这思路可以。谢谢哈###### 引用来自“K袁”的评论 我的思路是:一个主线程,多个任务子线程。 主线程有一层while(true),这个循环是不断的扫描LinkedBlockingQueue是否有数据,有则交个任务子线程(也就是你这里定义的线程池)处理,而不是像你这样每个子任务线程都有一个while(true) 正确做法. 还有就是 LinkedBlockingQueue 本身阻塞的,while(true)没问题,主要在于不需要每个发送线程都去block######while(true)不加休眠就会这样###### java 的线程数量大致要和cpu数量一致,并不是越多越快,线程调度是很消耗时间的。要用好多线程,就需要设计出好的多线程业务模型,不恰当的sleep和block是性能的噩梦。利用好LinkedBlockingQueue,队列空闲时读队列的线程会释放cpu。利用消息触发后续线程工作,就没必要使用while(true)来不停的扫描。 ######@蓝水晶飞机 看到你要比牛逼,我就没有兴趣跟你说话了######回复 @不日小鸡 : 我就是装逼怎么啦,特么的装逼装出样子来的,起码也比你牛逼啊。######回复 @蓝水晶飞机 : 你说这话不能掩盖你没有回复我的问题又来回复我导致装逼失败的事实。 那你不是楼主你回复我干什么,还不是回答我的问题。 不要装逼了好么,装多就成傻逼了######回复 @不日小鸡 : 此贴楼主不是你,装什么逼。######回复 @王斌_ : 这些我都知道,我的意思是你这样回复可能会误导其他看帖子的人或者新手,让他们以为线程数就等于CPU数###### 引用来自“OS小小小”的评论 怎么 没人来呀 @中山野鬼 抬举我了。c++ 我还敢对不知深浅的人说,“权当我不懂”,java真心只是学过,没有实际工程上的经验。哈。而且我是c的思维,面对c适合的应用开发,是反对使用线程的。基本思维是,执行模块的生命周期不以任务为决定,同类的执行模块,可根据物理硬核数量,形成对应独立多个进程,但绝对不会同类的任务独立对应多个线程。哈。所以java这类面向线程的设计,没办法参与讨论。设计应用目标不同,系统组织策略自然有异。 唯一的建议是:永远不要依赖工具,特别是所谓的垃圾资源处理回收机制,无论它做的再好,一旦你依赖,必然你的代码,在不久的将来会因为系统设计规模的变大,而变的垃圾。哈。 听不懂的随便喷,希望听懂的,能记得这个观点,这不是我一个人的观点。 ######给100万像素做插值运算进行染色特效,请问单线程怎么做比多线程快?###### @乌龟壳 : 几种方法都可以,第一是按照计算步骤,每个进程处理一个步骤,然后切换共享空间(这没有数据传递逻辑上的额外开销),就是流水思维。第二个是block的思维,同样的几个进程负责相同计算,但负责不同片区。同时存在另一类的进程是对前期并发处理完的工作进行边界处理。 你这个例子体现不出进程和线程的差异的。 如果非要考虑进程和线程在片内cache的差异,如果没记错(错了大家纠正哈),进程之间的共享是在二级缓存之间吧。即便线程能做到一级缓存之间的共享,但对于这种大批量像素的计算,用进程仍然是使用 dma,将数据成块载入一级缓存区域进行处理,而这个载入工作和计算工作是同步的。不会有额外太多的延迟。 你举的这个例子,还真好是我以前的老本行。再说了。像素计算,如今都用专用计算处理器了吧。还用x86或arm来处理,不累死啊。哈。 而且这种东西java不适合,同样的处理器,用c写,基本可以比java快1到2倍。因为c可以直接根据硬件特性和计算逻辑特点有效调度底层硬件驱动方式。而java即便你用了底层优化的官方库,仍然不能保证硬件与计算目标特性的高度整合。 ######回复 @中山野鬼 : 简单来说,你的多个进程处理结果进行汇总的时候,是不是要做内存复制操作?如果是多线程天然就不用,多进程用系统的共享内存机制也不用,问题是既然用了共享内存,和多线程就没区别了。######回复 @乌龟壳 : 两回事哦。共享空间是独立的,而线程如果我没记错,全局变量,包括文件内的(静态变量)是共享的。不同线程共享同一个进程内的变量嘛。这些和业务逻辑相关的东西,每个线程又是独立一套业务逻辑,针对c语言,这样去设计,不是没事找事嘛。面向对象语言,这块都帮你处理好了,自然没有关系。######既然有共享空间了,那你所说的进程和线程实际就是一回事了。###### @乌龟壳   ,数据分两种,一种和算法或处理相关的。一种是待处理的数据。 前者,不应该共享,后者属于数据加工流程,必然存在数据传递或流动,最低成本的传递/流动方式就是共享内存,交替使用权限的思路。 但这仅仅针对待加工的数据和辅助信息,而不针对程序本身。 进程不会搞混乱这些东西特别是(待加工数据的辅助信息),而线程,就各种乱吧。哈。 进程之间,虽然用共享空间,但它本质是数据传递/流动,当你采用多机(物理机器)并发处理时,进程移动到另外一个物理主机,则共享空间就是不能选择的传递/流动方式了。但线程就没有这些概念。 ######回复 @中山野鬼 : 是啊,java天然就不是像C一样对汇编的包装。######@乌龟壳 面向企业级的各种业务,java这些没问题的。而且更有优势,面向计算设备特性的设计开发,就不行了。哈。######回复 @中山野鬼 : 也算各有场景吧,java同样可以多进程可以分布式来降低多线程的风险。java也可以静态编译成目标机器码。总之事在人为。######回复 @乌龟壳 : 高手,啥都可以,低手,依赖这些,就是各种想当然。哈哈。######回复 @中山野鬼 : 那针对java的垃圾回收,这个东西是可以调节它算法的,不算依赖工具吧,哈。不然依赖C语言语法也算依赖工具咯。哈。;-p
kun坤 2020-05-31 13:04:51 0 浏览量 回答数 0

问题

谈阿里云的服务意识缺失

阿里,作为一家大公司,个人一直很欣赏其企业文化,也有很多大学同学在阿里工作, 阿里云,作为一家大公司旗下的未来新业务,总裁王博士还是母校校友,...
benen005 2019-12-01 21:27:26 14138 浏览量 回答数 8

问题

从备案谈阿里云的服务缺失

阿里,作为一家大公司,个人一直很欣赏其企业文化,也有很多大学同学在阿里工作, 阿里云,作为一家大公司旗下的未来新业务,总裁王博士还是母校校友,...
benen005 2019-12-01 21:27:30 11024 浏览量 回答数 6

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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙
剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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在校生要找到好工作,主要靠几个光环,学校光环、竞赛光环、项目光环、实习光环。其中项目经验尤为重要。有些同学就有疑问了: “我校招没offer,没有项目经验,是不是要报个培训班?” “我转行计算机,是不是应该报个班?” “我也想自学,可怎么学啊,选哪个方向啊?” 对于有些同学,当我还在想办法劝他自学时,给我贴出了培训班的广告词,真可谓,人有多大胆,口号就有多不要脸: “0基础入学,三个月包就业” “毕业月入不过万,不收学费” “从前是你找工作,接下来是工作找你” 当我推荐某些同学去培训时,又给咔咔咔亮出了几个帖子,说培训出来的受歧视啊、有些同学培训出来还是找不到工作啊,等等。 其实,选择自学还是培训是看自身情况而定,无论选择自学还是培训,都只是入门的一种手段,各有优劣势,本文就详细说说自学/培训怎么选,选择以后怎么办,记得帮我点赞哦。   目录: 自学还是培训,怎么选? 自学怎么学? 培训班到底在培训什么? 有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 一些建议 一、自学还是培训,怎么选? 无论你是什么学历、有没有计算机基础,这些都不是决定你适合自学的条件,具备如下三个条件的人都可以选择自学: (1)、时间充足 如果说从零基础靠自学达到找工作的水平,需要多久呢?我觉得至少一年,有的人可能需要两年。所以,如果你是大一、大二、大三的学生,你还有时间,可以选择自学。如果你是已经工作的,想转行计算机,可以边工作边学习,这个过程会比较辛苦,但也不是绝对不可行。 对于大四的同学,以就业为导向,建议你去培训。不可否认,培训是最快入门的方式,对于时间不足的同学而言,培训是最优解。同样地,如果你是已工作的,不存在财务压力,我同样建议你去培训,工作后的时间很珍贵,比不上在校期间有大把时间可以浪费,如果做好了必转的决心,以最快速度转行才是最优解。 (2)、自控力强 能管得住自己,自己定的目标能想尽一切办法实现的同学,真不多,能占人群中1/4已经不错了。 有些人学了半小时就会累,休息一会,就成这样: 我见过太多的半途而废的同学,也见过太多自己安慰自己式的学习方式,但就业就是一个试金石,你这段时间的努力有没有回报,去找工作的时候,就水落石出。 如果在自律这方面不太行的话,可以看下这篇文章,《启舰:你是怎么变自律的?》,找到自已的驱动器,完成自己的梦想。 (3)、具备高中以上学历 计算机本身是数学家发明的,或多或少会用到一些基本的数学知识、经常用到的很多算法都是数学知识的延伸,没有基本的数学功底,自学确实很难。 至于英语阅读能力还好说,只要会用有道词典,不会的去搜去看,总会读懂的,而且入门级的文献和视频中文版的资料已足够你入门,英语应该不是太大的问题。 如果你这三点都满足,恭喜你,你具有了自学的基础,可以选择自学。 二、自学怎么学? 1、选定一个方向 首先,我们选择方向的目的是什么?不就是为了找份工作吗?那直接到招聘类网站去搜下相关的岗位数量及要求不就好了,哪个数量多,自己也喜欢,那就选这个即可。 其次,如果是大三、大四即将毕业的同学,想知道最近哪个岗位好找工作的话。还可以看看很多培训机构的培训内容,现在很多培训机构都声称保就业,真的以为,培训几个月能培训出朵花来吗?不可能的,编程是个需要长期训练的活,几个月的培训,仅是入门而已,入门的水平能保证找份工作,就靠的是这个岗位门槛低,需求大,好找工作。 如果实在不知道选什么,我帮你找几个方向:python、java后端、Html5就业岗位都挺多,就业门槛低,相对好就业,如果也有其它方向推荐,大家可以留言。 2、找到几套视频教材 在入门时强烈不建议跟着书学 第一,不一定能看得懂 第二,书本的知识不成体系,入门有入门的书,进阶有进阶的书,实战有实战的书,需要自己去选择,本身就不是一件易事。 第三,视频可以看到老师的操作,而书本全靠自己摸 现在某某培训班的入门、进阶、实战的系列视频不要太好找,找到这么两套视频,对比着看,或者跟着一套视频深入看,来得更容易。人家培训班安排好的路线跟着学,不懂的自己搜,就已经排除了自已给自己安排路线的难点,况且人家本身就是面向就业的,培训出来的同学能保就业,只要你能跟着学通学会,自然找到工作也不是问题。 我精心整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 只要关注微信公众号【启舰杂谈】后回复你所需方向的关键字即可,比如『Android』、『java』、『ReactNative』、『H5』、『javaweb』、『面试』、『机器学习』、『web前端』、『设计模式』等关键字获取对应资料。(所有资料免费送,转发宣传靠大家自愿) 视频内容非常多,总共2184G、一千六百多册电子书,九百多套视频教程,涉及43个方向。我整理了很长时间,有些资料是靠买的,希望大家能最快的提升自己。帮我点个赞吧。 启舰:全网2184G计算机各方向视频教程/电子书汇总(持续更新中)​   3、自学,除了知识,你还能学到什么? 自学的缺点很明显: 第一:速度慢,所有进度完全靠自己把控,没有氛围 第二:遇到问题需要自己解决,无人请教 那优点恰恰是从这些缺点中磨练出来的,进度靠自己把握,完全磨练了你的意志力。而所有问题靠自己解决,恰恰培养了你的解决问题的能力。 而这些能力都是培训班教不出来的、无法速成的。而这些能力却是真正的开发高手所必备的 问题定义、分析与设计阶段,这是最需要智商、创造力和经验的阶段,真正的开发高手,就是在这一阶段体现出远超普通人的水平,而在这一阶段所需要的能力,对不起,培训班教不出来,也无法速成,只能靠人自己的努力,慢慢地培养和增强。 4、自学建议 (1)、多做笔记、多复习 刚开始学习时,很难,真的很难。很多东西听不懂,很多东西需要自己搜,自己定的进度很可能完不成。 没关系,坚持下去,都是这么过来的。我刚开始自学的时候,也是无数次想死的冲动…… 学会做笔记,把自己学到的东西及时记下来,形成目录,在后面用到的时候,根据笔记再去看一遍,刚开始经常会出现,听得懂,跟着学会,自己弄就不会的现象。这都是正常的,技术本就是个熟能生巧的过程。 多动手,多总结,就慢慢熟练了。 (2)、多写代码!听得懂、看得懂,并没什么用 入门级知识,本就是语法和框架的熟悉过程,说到底就是工具的使用方法熟悉的过程。既然是工具,那就必然要多用。熟能生巧,指的是用的熟。很多同学看的懂,听的会,自己一下手就问题百出,就是练的少! (3)、听不懂,搜一下,再不懂就放过 刚学的时候很多概念听不懂,没关系,自己搜一下,能理解了就理解,理解不了就算。听一遍就行,学到后面的时候,你就懂些了回头,再看看那些知识,基本上你都懂了。 (4)、多写注释 刚开始的时候,很多逻辑弄不懂,没关系,自己把代码拆解,并对其加以注释,这样,你在反过来再看这些代码时,能很快弄懂它的逻辑。你要知道,你后面学习时还是会碰到这些知识的,而在只看一遍的情况下是不可能记得住的,到时候,你还是会返回来复习这些知识的。 增加注释,看起来浪费时间,其实是整理代码逻辑的过程。浑浑噩噩敲出来的代码,自己都不明白什么意思的话,其实相当于没有真正学会。 三、培训班到底在培训什么? 去培训的主要原因,说到底还是因为自己啥都不会。但不会与不会间是有区别的。 对于科班出身的,上学又好好学了的同学,虽然他们没有系统的编程知识,没有项目经验,但他们有计算机基础,他懂得操作系统原理、数据结构与算法等原理性知识。 而对于跨专业和在玩了四年的同学而言,那才是真正的零基础。 而对于培训机构而言,它的责任就是让你实现从0到1的入门过程,而有经验的老鸟都知道,编程入门仅仅是知识的堆积,并没有什么技巧性可言。所有的语法和框架运用,简单来说,就是学会编程套路,学习工具使用。 而培训机构的责任,就是把这些套路教给你。只要你不太笨,经过几个月的强化训练,大部分人都能学得会。 所以,培训班教你的就是工具的使用,目的,就是以最快的速度塞给你,助你找到工作。 四、有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 培训机构有着熟练的授课体系,老师手把手答疑,让你在学习路上没有一丁点的思考时间,为的就是以最快的速度让你达标,好结课,开始下一波培训。 1、问题就出在速度上。 认知科学的研究成果表明,知识的消化与吸收,职业技能的学习与精通,本质上是在大脑神经元之间建立连接,重塑大脑结构的过程,这个过程的时间可以缩短,但不能无限地缩短。另外,不同的人,拥有不同的背景和基础,在学习与掌握相同的知识与职业技能时,所花的时间是不一样的。 而培训机构才不管这些,他的目的就是挣钱,以最快的速度挣钱,能在三天内把所有内容塞给你绝不用四天,只要最终能糊弄住面试官,让学员找到一份工作就可以了。 所以,必然会出现下面的现象: 对于原来有一些基础的,学习能力较强的同学,在学习之前已经有较扎实的基础,所以在培训期间能够自己构建成技术体系,知识吸收相对较好: 而另一些学员,则会出现消化不良的情况: 2、培训后遗症 对于软件开发而言,所有的软件开发都大致分为两个阶段: 1、分析、定义、设计阶段。这个阶段是需要有解决问题、分析问题的能力。而这个能力培训班培训不出来,只能是慢慢增强。 2、语法、工具的使用,将设计的内容实现出来。这一块就比较机械了,工具嘛,学一学都能会,培训班在这一块的效率是很高效的,它们多半能在较短的时间内,教会学员特定编程语言(比如Python)特定工具(比如Git)与特定技术的使用(比如Spring MVC),并且传授给他们一些开发的“套路”(比如分层架构与设计模式),从而将学员成功地培养成为一个能够“搬砖”的软件工人,即初级程序员。 培训班一般都会选择门槛低、就业岗位多的方向进行培训,对于这类岗位,人才缺口大,只要能直接上手写代码的初级程序员,都很容易找到一份工作。这也就是为什么培训班多半会收学生五位数的学费,而学生也愿意支付的根本原因。 (1)、解决问题能力差,动不动就得人教 经过几个月饭来张口、衣来伸手的填鸭式集训,有些人在工作后,却依然认为,当他遇到问题时,从来不想着自己搜搜资料解决,而是依赖同事帮他答疑! 自学能力差、解决问题能力差,是很多人找到了工作,过不了试用期的根本原因。 (2)、培训效果立竿见影,却又很快遗忘 任何的知识都是一样,短时间内填鸭式学到的知识,在一段时间不用后,就会遗忘。这就是有些同学刚从培训班出来时,能找到份工作,当学到的东西在工作中几个月用不到时,就很快忘记,总觉得自己还是啥都不会的原因。 永远要记住:学历不行靠实力,实力不行靠态度!!! 当我们初入职场,尽心尽责地把自己的工作做完做好的同时,千万不要忘记像海绵一样,以最快的速度给自己充水。 像培训完的同学,在校期间已经做了很多的笔记,工作之余,多复习,重新练,利用时间将它理解,真正内化为自己的本领。 对于自学的同学,多找进阶性书籍和视频去看,以最快的速度提升自己。 文末我整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 五、一些建议 1、非科班同学建议 对于非科班转行计算机的同学,有太多的知识需要补足,如果你靠的是自学,需要强有力的自律能力,只要时间还够,是可以靠自学的,在跟着视频学的时候,哪里听不懂及时去搜相关的资料去补足。 刚开始自学时,即便是科班出身也是有想死的冲动的,大家都一样。我也是靠自学过来的,很多的东西不会,很多的东西听不懂。没关系,多做笔试,多搜资料,把不会的弄会,你会发现,学习起来越来越容易。 所有的困难只不过是纸老虎,坚持过去就成功了。 如果你是通过培训找到了一份工作,你需要比别人更努力补充计算机知识,基础知识的缺乏,会使你很难在这条路上走很远,所有的大神,都是自学能力很强的人,你想,你也可以。 2、所有开发方向都必须从C++开始? 经常会有要校生问我:我要做H5开发,是不是要先学C++? 其实,各个语言之间是没有任何关联的,完全都是有各自的语法体系和开发工具的,简单来讲,他们都是不同类型的工具。 你学会一种工具,只会对另一种类似的工具更容易上手,而不是完全不用学。所以,想学哪个方向,直接去学就行了,没必须先从C++入手迂回一下,纯属浪费时间。 但,如果你还在上学,现在正在学C++,那我还是建议你好好学,必须C语言语法更接近低层编译器原理,学会了它,对理解低层分配、释放、编译机制都是很有用的,但就以工作为导向而言,如果你不从事C++相关工作,是没必要学的。 3、培训出来人人工资过万? 有个男生非常沮丧的找我,自己是专科毕业,培训完,小公司不想进,大点的公司进不去,给的工资也不高,问我怎么办? 上面我们已经讲到,对于不同程度的同学,在培训出来的结果是不一样的,你要分清,你培训完的情况是属于这种: 还是这种? 对于没有名校光环的同学,建议以先就业为主。 别看培训班招你的时候给你洗脑,培训完人人过万,但能不能过万,最终靠的是自己,而不是培训班。 认请自己的情况,可以先就业,再优化自己履历,而进步步高升。 4、建议不要暴露自己的培训经历 你百度、知乎搜一下,遍地的培训歧视,很多公司根本不要培训出来的同学. 业界对培训有偏见,因为写代码是一个逐渐学习、熟练的过程,经过几个月集中的培训,虽然看起来什么都接触到了,但真正能内化为自己知识的部分其实不多。在工作中并不能熟练运用,仅是入门水平而已。 而且大家普遍认为参加培训的主要原因是因为,大学中没好好学,临近毕业了,催熟一把。不然,谁会花这几万块钱呢?对普通家庭而言,其实也并不是个小数目了。 有一个外包公司的朋友,技术总监,招人时培训公司出来都不要,原因就是干活能力不行。当然这仅代表个例,但大家需要注意的是,业界并不认为培训是一件光彩的事,千万不要搞错了!!! 5、培训班防骗三十六计 现在太多的培训机构,一个个把自己吹的天花乱坠,我也建议过小伙伴去培训,但小孩子交完钱培训一个月就退费了,深感自己好心做了坏事,这里建议大家培训市场,鱼龙混杂,一定要提前做好防骗准备。 谎言之所以真实是因为年青的心太不甘寂寞,太急于求成! 从网上找了,培训班防骗三十六计,供大家参考: “借刀杀人”:培训班间竞争激烈,彼此勾心斗角,正好为我所用。去培训班甲问乙如何,到培训班乙打听甲。Ha.Ha..,狗咬狗开始了,一时间内幕迭报:乙设备不全,很多实验不能做;甲的那个号称CCIE的老师只过了笔试,没过实验室,假的! “声东击西”:与甲约好星期六考察学校,结果星期X跑去(1=< X <= 5)。   “你怎么来了?”   “我星期六有事,所以提前来看看……” “抛砖引玉”:有时候,拿不定注意或者培训班在外地,实地考察有难度,何不到论坛发个帖子征求意见,要是能得到已经培训过的前辈的释疑,那你绝对是不虚此帖了! “假痴不癫”:有时候你可能偶然拥有一些内幕消息,不如试试他们的诚实度。   “听说你们的教师是CCIE!”   “那当然,技术首屈一指,……”   此时此刻,看着乙那得意样样的小样,不知是好笑,还是可气。不过记住:一个没有诚信的公司是什么都干的出来的! “反间计”:一个卑鄙的培训班后面一般都有一个卑鄙的流氓大亨,他不仅千方百计的从学员那里榨取钱财,对自己的手下也不会心慈手软,本着人们内部矛盾的原则发展一个或多个间谍。 “走为上计”:经过一番打探,知道他们都不是东西,还犹豫什么?宁缺毋滥,走人! 最后,如论怎么选,自终也只是入门阶段,为了找到一份工作。对于初入职场的你们,给一条最终建议:学校不行靠实力,实力不行靠态度。记得帮我点赞哦。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「启舰」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/103413853
问问小秘 2020-01-07 10:55:15 0 浏览量 回答数 0

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