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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 3、了解Unix/Linux环境下开发环境、熟练应用Perl和Unix Shell等其中一种语言; 4、熟悉信息检索理论,了解常用的数据挖掘技术。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑

聚小编 2019-12-02 01:21:14 0 浏览量 回答数 0

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回1楼hjytub2的帖子 centos 5.4 32 系统自带的? ------------------------- Re张华是谁?/usr/src/张华简历.pdf 个人简历 基本资料: 姓 名: 张华 性 别: 男 年 龄: 24 籍 贯: 宁夏银川 毕业院校: 西安邮电大学 专 业: 软件工程 学 历: 本科 移动电话: 18358154585 E-mail: zhanghuaEC2@126.com 职位意向 云存储,虚拟化存储开发,虚拟化,或云计算其他研发职位 个人爱好 热爱计算机技术,关注云计算,酷爱足球,关注足球赛事,热爱文学 技能与实践 � 熟悉虚拟化相关理论知识,熟练操作并运用 XEN 虚拟机。 能够源码编 译安装 XEN 虚拟机,能够开发并实施虚拟机的场景化。 � 熟悉虚拟机的网络相关知识, 具有良好的计算机网络基础。 熟悉云安全, 精通 iptables,arptable 和 ebtables,尝试构建过弹性计算分布式防 火墙。熟悉思科 N2K,N5K,N7K 以及 F5 等网络设备。熟悉 vlan。 � 熟悉文件系统相关知识, 熟悉虚拟机存储相关知识, 阅读过 XEN blktap2 框架代码,并且能基于 tapdisk 数据结构开发用户态文件系统。曾经利 用 hadoop hdfs 和 blktap2 框架开发分布式的虚拟机镜像存储文件系统。 熟悉虚拟机的快照功能的设计和实现。阅读过 vhd 实现源代码。 � 了解分布式存储文件系统, 熟悉 hadoop 和 hbase, 深入学习并了 解 hadoop 文件系统架构和原理。Hbase 组织和架构正在学习中,能够搭建 NFS,NBD 文件系统。 � 具有一定的云计算资源调度,分布式通信,分布式锁,分布式命名服务 理论基础。 � 精通 C 语言,C  ,具有良好的数据结构基础,学习过 erlang 语言。 � 具有两年的 linux 操作系统使用经验, 熟悉 Shell 脚本编程, 熟悉 python 语言以及 php,熟悉 Linux 下 C 编程,熟悉进程间通信。 � 具有良好的操作系统基础。具备一定的内核基础知识。 工作经历: 1. 2011-11 月-至今:就职于阿里云计算有限公司后羿弹性计算团队,负 责生产集群上虚拟机存储运维工作。 个人简介 具有良好的自学能力和动手操作能力, 渴望知识, 热爱技术。 乐观向上, 敢于承担压力。具有良好的沟通能力和团队意识。生活认真热情,富责 任心。为人坦诚、守信。适应新思维、新方式。 ------------------------- 回10楼shuguang的帖子 没有被黑,简历是阿里云的人 ------------------------- 回7楼cloudlu的帖子 那是我的主机被人黑了……然后就放了一个简历啊……而且简历内容刚好是你们阿里云内部人的啊? 主机刚重置系统不到30小时

lixin0598 2019-12-01 23:48:26 0 浏览量 回答数 0

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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑

沉默术士 2019-12-02 01:21:16 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。

小哇 2019-12-02 01:21:12 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。

琴瑟 2019-12-02 01:21:11 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Python数据科学实践指南

玄学酱 2019-12-01 22:08:33 1492 浏览量 回答数 3

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如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢。我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。” 1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数:1684 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来, 就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念。– esac Steve McConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一, 在过去的十多年间,本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。 现在,作者将这本经典著作全新演绎,融入了最前沿的实践技术,加入了上百个崭新的代码示例, 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识, 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。 无论您的经验水平如何,也不管您在怎样的开发环境中工作,也无论项目是大是小, 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。 《代码大全(第2版))》做了全面的更新,增加了很多与时俱进的内容,包括对新语言、新的开发过程与方法论的讨论等等。 2、《程序员修炼之道》 推荐数:1504 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说,这是一本卓越的书。 或许他们还是在校生,但对要自己做什么,还感觉不是很安全。 就像草图和架构之间的差别。虽然你在学校课堂上学到的是画图,你也可以画的很漂亮, 但如果你觉得你不太知道从哪儿下手,如果某人要你独自画一个P2P的音乐交换网络图,那这本书就适合你了。—— Joel 《程序员修炼之道:从小工到专家》内容简介:《程序员修炼之道》由一系列独立的部分组成, 涵盖的主题从个人责任、职业发展,知道用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术, 利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子及有趣的类比, 全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。 无论你是初学者,是有经验的程序员,还是软件项目经理,《程序员修炼之道:从小工到专家》都适合你阅读。 3、《计算机程序的构造和解释》 推荐数:916 就个人而言,这本书目前为止对我影响醉倒的一本编程书。 《代码大全》、《重构》和《设计模式》这些经典书会教给你高效的工作习惯和交易细节。 其他像《人件集》、《计算机编程心理学》和《人月神话》这些书会深入软件开发的心理层面。 其他书籍则处理算法。这些书都有自己所属的位置。 然而《计算机程序的构造和解释》与这些不同。 这是一本会启发你的书,它会燃起你编写出色程序的热情; 它还将教会你认识并欣赏美; 它会让你有种敬畏,让你难以抑制地渴望学习更多的东西。 其他书或许会让你成为一位更出色的程序员,但此书将一定会让你成为一名程序员。 同时,你将会学到其他东西,函数式编程(第三章)、惰性计算、元编程、虚拟机、解释器和编译器。 一些人认为此书不适合新手。 个人认为,虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书,但我还是一定推荐给初学者。 毕竟这本书是写给著名的6.001,是麻省理工学院的入门编程课程。 此书或许需要多做努力(尤其你在做练习的时候,你也应当如此),但这个价是对得起这本书的。 4、《C程序设计语言》 推荐数:774 这本书简洁易读,会教给你三件事:C 编程语言;如何像程序员一样思考;底层计算模型。 (这对理解“底层”非常重要)—— Nathan 《C程序设计语言》(第2版新版)讲述深入浅出,配合典型例证,通俗易懂,实用性强, 适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材,也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 《C程序设计语言》(第2版新版)原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。 原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本——标准C的基础。 人们熟知的“hello,world”程序就是由本书首次引入的,现在,这一程序已经成为所有程序设计语言入门的第一课。 5、《算法导论》 推荐数:671 《代码大全》教你如何正确编程; 《人月神话》教你如何正确管理; 《设计模式》教你如何正确设计…… 在我看来,代码只是一个工具,并非精髓。 开发软件的主要部分是创建新算法或重新实现现有算法。 其他部分则像重新组装乐高砖块或创建“管理”层。 我依然梦想这样的工作,我的大部分时间(>50%)是在写算法,其他“管理”细节则留给其他人…… —— Ran Biron 经典的算法书,被亚马逊网,《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用 MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经” 编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。 6、《重构:改善既有代码的设计》 推荐数:617 《重构:改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程,解释了重构的原理和最佳实践方式, 并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。 书中给出了70多个可行的重构,每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。 《重构:改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码,从而减少了开发过程中的风险。 《重构:改善既有代码的设计》适合软件开发人员、项目管理人员等阅读, 也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。 我想我不得不推荐《重构》:改进现有代码的设计。—— Martin 我必须承认,我最喜欢的编程语录是出自这本书:任何一个傻瓜都能写出计算机能理解的程序, 而优秀的程序员却能写出别人能读得懂的程序。—— Martin Fowler 7、《设计模式》 推荐数:617 自1995年出版以来,本书一直名列Amazon和各大书店销售榜前列。 近10年后,本书仍是Addison-Wesley公司2003年最畅销的图书之一。 中文版销售逾4万册。 就我而言,我认为四人帮编著的《设计模式》是一本极为有用的书。 虽然此书并不像其他建议一样有关“元”编程,但它强调封装诸如模式一类的优秀编程技术, 因而鼓励其他人提出新模式和反模式(antipatterns),并运用于编程对话中。—— Chris Jester-Young 8、《人月神话》 推荐数:588 在软件领域,很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力并且畅销不衰的著作。 Brooks博士为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解。 既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践。 本书内容来自Brooks博士在IBM公司System/360家族和OS/360中的项目管理经验。 该书英文原版一经面世,即引起业内人士的强烈反响,后又译为德、法、日、俄中等多种语言,全球销量数百万册。 确立了其在行业内的经典地位。 9、《计算机程序设计艺术》 推荐数:542 《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。 这一系列堪称一项浩大的工程,自1962年开始编写,计划出版7卷,目前已经出版了4卷。 《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。 目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。 这是高德纳倾注心血写的一本书。—— Peter Coulton 10、《编译原理》(龙书) 推荐数:462 我很奇怪,居然没人提到龙书。(或许已有推荐,我没有看到)。 我从没忘过此书的第一版封面。 此书让我知道了编译器是多么地神奇绝妙。- DB 11、《深入浅出设计模式》 推荐数:445 强大的写作阵容。 《Head First设计模式》(中文版) 作者Eric Freeman; ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。 Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位,E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。 Kathy Sierra(javaranch.com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者,也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。 本书的产品设计应用神经生物学、认知科学,以及学习理论,这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里, 不容易被遗忘。 本书的编写方式采用引导式教学,不直接告诉你该怎么做,而是利用故事当作引子,带领读者思考并想办法解决问题。 解决问题的过程中又会产生一些新的问题,再继续思考、继续解决问题,这样可以加深体会。 作者以大量的生活化故事当背景,例如第1章是鸭子,第2章是气象站,第3章是咖啡店, 书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图),所以阅读起来生动有趣,不会感觉到昏昏欲睡。 作者还利用歪歪斜斜的手写字体,增加“现场感”。 精心设计许多爆笑的对白,让学习过程不会太枯燥。 还有模式告白节目,将设计模式拟人化成节目来宾,畅谈其内在的一切。 每一章都有数目不等的测验题。 每章最后有一页要点整理,这也是精华所在,我都是利用这一页做复习。 我知道四人帮的《设计模式》是一本标准书,但倒不如先看看这部大部头,此书更为简易。 一旦你了解了解了基本原则,可以去看四人帮的那本圣经了。- Calanus 12、《哥德尔、艾舍尔、巴赫书:集异璧之大成》 推荐数:437 如果下昂真正深入阅读,我推荐道格拉斯·侯世达(Douglas Hofstadter)的《哥德尔、艾舍尔、巴赫书》。 他极为深入研究了程序员每日都要面对的问题:递归、验证、证明和布尔代数。 这是一本很出色的读物,难度不大,偶尔有挑战,一旦你要鏖战到底,将是非常值得的。 – Jonik 13、《代码整洁之道》 推荐数:329 细节之中自有天地,整洁成就卓越代码 尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷, 写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。 然而这种情况并非无法避免。 著名软件专家RoberfC.Marlin在《代码整洁之道》中为你呈现出了革命性的视野。 Martin携同ObjectMetltor公司的同事,从他们有关整洁代码的最佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观, 以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读《代码整洁之道》。 阅读《代码整洁之道》需要你做些什么呢。你将阅读代码——大量代码。 《代码整洁之道》促使你思考代码中何谓正确,何谓错误。 更重要的是,《代码整洁之道》将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。 从《代码整洁之道》中可以学到: 好代码和糟糕的代码之间的区别; 如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码; 如何创建好名称、好函数、好对象和好类; 如何格式化代码以实现其可读性的最大化; 如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理; 如何进行单元测试和测试驱动开发。 虽然《代码整洁之道》和《代码大全》有很多共同之处,但它有更为简洁更为实际的清晰例子。 – Craig P. Motlin 14、《Effective C++》和《More Effective C++》 推荐数:297 在我职业生涯早期,Scott Meyer的《Effective C++》和后续的《More Effective C++》都对我的编程能力有着直接影响。 正如当时的一位朋友所说,这些书缩短你培养编程技能的过程,而其他人可能要花费数年。 去年对我影响最大的一本书是《大教堂与市集》,该书教会我很有关开源开发过程如何运作,和如何处理我代码中的Bug。 – John Channing 15、《编程珠玑》 推荐数:282 多年以来,当程序员们推选出最心爱的计算机图书时,《编程珠玑》总是位列前列。 正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,计算机科学大师Jon Bentley以其独有的洞察力和创造力, 从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”, 成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏, 最终结集为两部不朽的计算机科学经典名著,影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。 本书为第一卷,主要讨论计算机科学中最本质的问题:如何正确选择和高效地实现算法。 尽管我不得不羞愧地承认,书中一半的东西我都没有理解,但我真的推荐《编程珠玑》,书中有些令人惊奇的东西。 – Matt Warren 16、《修改代码的艺术》by Michael Feathers 本书是继《重构》和《重构与模式》之后探讨修改代码技术的又一里程碑式的著作, 而且从涵盖面和深度上都超过了前两部经典。 书中不仅讲述面向对象语言(Java、C#和C++)代码,也有专章讨论C这样的过程式语言。 作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具(自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等), 与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合,许多内容非常深入,而且常常发前人所未发。 书中处处体现出作者独到的洞察力,以及多年开发和指导软件项目所积累的丰富经验和深厚功力。 通过这部集大成之作,你不仅能掌握最顶尖的修改代码技术,还可以大大提高对代码和软件开发的领悟力。 我认为没有任何一本书能向这本书一样影响了我的编程观点。 它明确地告诉你如何处理其他人的代码,含蓄地教会你避免哪些(以及为什么要避免)。- Wolfbyte 同意。很多开发人员讨论用干净的石板来编写软件。 但我想几乎所有开发人员的某些时候是在吃其他开发人员的狗食。– Bernard Dy 17、《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 这是一本讲述计算机工作原理的书。 不过,你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为,它是晦涩而难懂的。 作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂,你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是,你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。 这种理解不是抽象层面上的,而是具有一定深度的,这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手,还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟, 都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》,读一读大师的经典作品,必然会有收获。 我推荐Charles Petzold的《编码》。 在这个充满工具和IDE的年代,很多复杂度已经从程序员那“抽取”走了,这本书一本开眼之作。 – hemil 18、《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》 对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术》。 不管你做什么事,总是要力求完美,彻底了解你手中的工具和任务,更为重要的是, 要有乐趣(因为如果你做事有乐趣,一切将自发引向更好的结果)。 – akr 19、《Peopleware / 人件集:人性化的软件开发》 Demarco 和 Lister 表明,软件开发中的首要问题是人,并非技术。 他们的答案并不简单,只是令人难以置信的成功。 第二版新增加了八章内容。 – Eduardo Molteni 20、《Coders at Work / 编程人生》 这是一本访谈笔录,记录了当今最具个人魅力的15位软件先驱的编程生涯。 包括DonaldKnuth、Jamie Zawinski、Joshua Bloch、Ken Thompson等在内的业界传奇人物,为我们讲述了 他们是怎么学习编程的,在编程过程中发现了什么以及他们对未来的看法, 并对诸如应该如何设计软件等长久以来一直困扰很多程序员的问题谈了自己的观点。 一本非常有影响力的书,可以从中学到一些业界顶级人士的经验,了解他们如何思考并工作。 – Jahanzeb Farooq 21、《Surely You’re Joking, Mr. Feynman! / 别闹了,费曼先生。》 虽然这本书可能有点偏题,但不管你信不信,这本书曾在计算机科学专业课程的阅读列表之上。 一个优秀的角色模型,一本有关好奇心的优秀书籍。 – mike511 22、《Effective Java 中文版》 此书第二版教你如何编写漂亮并高效的代码,虽然这是一本Java书,但其中有很多跨语言的理念。 – Marcio Aguiar 23、《Patterns of Enterprise Application Architecture / 企业应用架构模式》 很奇怪,还没人推荐 Martin Fowler 的《企业应用架构模式》- levi rosol 24、《The Little Schemer》和《The Seasoned Schemer》 nmiranda 这两本是LISP的英文书,尚无中文版。 美国东北大学网站上也有电子版。 25、《交互设计之路》英文名:《The Inmates Are Running The Asylum: Why High Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity》该书作者:Alan Cooper,人称Visual Basic之父,交互设计之父。 本书是基于众多商务案例,讲述如何创建更好的、高客户忠诚度的软件产品和基于软件的高科技产品的书。 本书列举了很多真实可信的实际例子,说明目前在软件产品和基于软件的高科技产品中,普遍存在着“难用”的问题。 作者认为,“难用”问题是由这些产品中存在着的高度“认知摩擦”引起的, 而产生这个问题的根源在于现今软件开发过程中欠缺了一个为用户利益着想的前期“交互设计”阶段。 “难用”的产品不仅损害了用户的利益,最终也将导致企业的失败。 本书通过一些生动的实例,让人信服地讲述了由作者倡导的“目标导向”交互设计方法在解决“难用”问题方面的有效性, 证实了只有改变现有观念,才能有效地在开发过程中引入交互设计,将产品的设计引向成功。 本书虽然是一本面向商务人员而编写的书,但也适合于所有参与软件产品和基于软件的高科技产品开发的专业人士, 以及关心软件行业和高科技行业现状与发展的人士阅读。 他还有另一本中文版著作:《About Face 3 交互设计精髓》 26、《Why’s (Poignant) Guide to Ruby 》 如果你不是程序员,阅读此书可能会很有趣,但如果你已经是个程序员,可能会有点乏味。 27、《Unix编程艺术》 It is useful regardless operating system you use. – J.F. Sebastian 不管你使用什么操作系统,这本书都很有用。 – J.F. Sebastian 28、《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》 45个习惯,分为7个方面:工作态度、学习、软件交付、反馈、编码、调试和协作。 每一个具体的习惯里,一开始提出一个谬论,然后展开分析,之后有正队性地提出正确的做法,并设身处地地讲出了正确做法给你个人的“切身感受”,最后列出几条注意事项,帮助你修正自己的做法(“平衡的艺术”)。 29、《测试驱动开发》 前面已经提到的很多书都启发了我,并影响了我,但这本书每位程序员都应该读。 它向我展示了单元测试和TDD的重要性,并让我很快上手。 – Curro 我不关心你的代码有多好或优雅。 如果你没有测试,你或许就如同没有编写代码。 这本书得到的推荐数应该更高些。 人们讨论编写用户喜欢的软件,或既设计出色并健壮的高效代码,但如果你的软件有一堆bug,谈论那些东西毫无意义。– Adam Gent 30、《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》 可用性设计是Web设计中最重要也是难度最大的一项任务。 《点石成金-访客至上的网页设计秘笈(原书第二版)》作者根据多年从业的经验,剖析用户的心理, 在用户使用的模式、为扫描进行设计、导航设计、主页布局、可用性测试等方面提出了许多独特的观点, 并给出了大量简单、易行的可用性设计的建议。 本书短小精炼,语言轻松诙谐,书中穿插大量色彩丰富的屏幕截图、趣味丛生的卡通插图以及包含大量信息的图表, 使枯燥的设计原理变得平易近人。 本书适合从事Web设计和Web开发的技术人员阅读,特别适合为如何留住访问者而苦恼的网站/网页设计人员阅读。 这是一本关于Web设计原则而不是Web设计技术的书。 本书作者是Web设计专家,具有丰富的实践经验。 他用幽默的语言为你揭示Web设计中重要但却容易被忽视的问题,只需几个小时, 你便能对照书中讲授的设计原则找到网站设计的症结所在,令你的网站焕然一新。

青衫无名 2019-12-02 01:20:04 0 浏览量 回答数 0

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Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合Java入门。 但是作者不太厚道的是把现在没人用的GUI编程放在了第一卷,基本上10~13章是可以不用读的。 Java性能权威指南|Java Performance: The Definitive Guide 市面上介绍Java的书有很多,但专注于Java性能的并不多,能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角,本书即是其中之一。 通过使用JVM和Java平台,以及Java语言和应用程序接口,本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识,帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面,最终使程序如虎添翼。 实战Java高并发程序设计|葛一鸣 由部分段落的行文来看,搬了官方文档。 也有一些第一人称的叙述和思考,也能看出作者也是花了一点心思的。胜在比较基础,涉及到的知识点也还很全面(讲到了流水线计算和并发模型这些边边角角的),但是由于是编著,全书整体上不够统一和深入,适合作为学习高并发的第一本工具书。 Java 8实战 对Java8的新特性讲解的十分到位,尤其是lamdba表达式和流的操作。 再者对于Java8并发处理很有独到见解。对于并行数据处理和组合式异步编程还需要更深的思考才能更加掌握。 推荐给再用java8但没有去真正了解的人看,有很多你不知道的细节、原理和类库设计者的用心良苦在里面、内容没有很难,抽出几个小时就能看完,花费的时间和收获相比,性价比很高。 Java并发编程实战 先不谈本书的内容如何,光书名就足够吸引不少目光。“并发”这个词在Java世界里往往和“高级、核心”等字眼相联系起来,就冲着这两个字,都将勾起软件工程师们埋藏在心底那种对技术的探索欲和对高级API的驾驭感。 程序员嘛,多少都有点职业病。其实Java对“并发”优化从未停止过,从5.0到7.0,几乎每个版本的新特性里,都会针对前一版本在“并发”上有所改进。这种改进包括提供更丰富的API接口、JVM底层性能优化等诸多方面。 Thinking in Java 很美味的一本书,不仅有icecreamm,sundae,sandwich,还有burrito!真是越看越饿啊~ Effective Java中文版(第3版)|Effective Java Third Edition Java 高阶书籍,小白劝退。介绍了关于Java 编程的90个经验技巧。 作者功力非常强悍,导致这本书有时知识面迁移很广。总之,非常适合有一定Java开发经验的人阅读提升。 深入理解Java虚拟机(第3版)| 周志明 浅显易懂。最重要的是开启一扇理解虚拟机的大门。 内存管理机制与Java内存模型、高效并发这三章是特别实用的。 Java虚拟机规范(Java SE 8版)|爱飞翔、周志明 整本书就觉得第二章的方法字节码执行流程,第四章的前8节和第五章能看懂一些。其他的过于细致和琐碎了。 把Java字节码讲的很清楚了,本质上Java虚拟机就是通过字节码来构建的一套体系罢了。所以字节码说的非常细致深入。 数据&大数据 数据结构与算法分析|Data Structures and Algorithm Analysis in Java 数据结构是计算机的核心,这部书以java语言为基础,详细的介绍了基本数据结构、图、以及相关的排序、最短路径、最小生成树等问题。 但是有一些高级的数据结构并没有介绍,可以通过《数据结构与算法分析——C语言描述》来增加对这方面的了解。 MySQL必知必会 《MySQL必知必会》MySQL是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。 书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 数据库系统概念|Datebase System Concepts(Fifth Edition) 从大学读到现在,每次拿起都有新的收获。而且这本书还是对各个数据相关领域的概览,不仅仅是数据库本身。 高性能MySQL 对于想要了解MySQL性能提升的人来说,这是一本不可多得的书。 书中没有各种提升性能的秘籍,而是深入问题的核心,详细的解释了每种提升性能的原理,从而可以使你四两拨千斤。授之于鱼不如授之于渔,这本书做到了。 高可用MySQL 很实用的书籍,只可惜公司现有的业务和数据量还没有达到需要实践书中知识的地步。 利用Python进行数据分析|唐学韬 内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。 内容安排上我觉得还不错,作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。 HBase 看完影印版第一遍,开始以为会是大量讲API,实际上除了没有将HBase源代码,该讲的都讲了,CH8,9章留到最后看的,确实有点顿悟的感觉,接下来需要系统的看一遍Client API,然后深入代码,Come ON! Programming Hive Hive工具书,Hive高级特性。 Hadoop in Practice| Alex Holmes 感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用。 Hadoop技术内幕|董西成 其实国人能写这样的书,感觉还是不错的,不过感觉很多东西不太深入,感觉在深入之前,和先有整体,带着整体做深入会更好一点, jobclient,jobtracer,tasktracer之间的关系最好能系统化 Learning Spark 很不错,core的原理部分和api用途解释得很清楚,以前看文档和代码理解不了的地方豁然开朗。 不足的地方是后几章比较弱,mllib方面没有深入讲实现原理。graphx也没有涉及 ODPS权威指南 基本上还算一本不错的入门,虽然细节方面谈的不多,底层也不够深入,但毕竟是少有的ODPS书籍,且覆盖面很全,例子也还行。 数据之巅|徐子沛 从一个新的视角(数据)切入,写美国历史,统计学的发展贯穿其中,草蛇灰线,伏脉千里,读起来波澜壮阔。 消息队列&Redis RabbitMQ实战 很多年前的书了,书中的例子现在已经不适用了,推荐官方教程。 一些基础还是适用,网上也没有太多讲rab的书籍,将就看下也行,我没用过所以…. Apache Kafka源码剖析|徐郡明 虽然还没看,但知道应该不差。我是看了作者的mybatis源码分析,再来看这本的,相信作者。 作者怎么有这么多时间,把框架研究的这么透彻,佩服,佩服。 深入理解Kafka:核心设计与实践原理|朱忠华 通俗易懂,图文并茂,用了很多图和示例讲解kafka的架构,从宏观入手,再讲到细节,比较好,值得推荐。 深入理解Kafka是市面上讲解Kafka核心原理最透彻的,全书都是挑了kafka最核心的细节在讲比如分区副本选举、分区从分配、kafka数据存储结构、时间轮、我认为是目前kafka相关书籍里最好的一本。 Kafka 认真刷了 kafka internal 那章,看了个talk,算是入了个门。 系统设计真是门艺术。 RocketMQ实战与原理解析|杨开元 对RocketMQ的脉络做了一个大概的说明吧,深入细节的东西还是需要自己看代码 Redis设计与实现|黄健宏 部分内容写得比较啰嗦,当然往好了说是对新手友好,不厌其烦地分析细节,但也让整本书变厚了,个人以为精炼语言可以减少20%的内容。 对于有心一窥redis实现原理的读者来说,本书展露了足够丰富的内容和细节,却不至于让冗长的实现代码吓跑读者——伪代码的意义在此。下一步是真正读源码了。 Redis 深度历险:核心原理与应用实践|钱文品 真心不错,数据结构原理+实际应用+单线程模型+集群(sentinel, codis, redis cluster), 分布式锁等等讲的都十分透彻。 一本书的作用不就是系统性梳理,为读者打开一扇窗,读者想了解更多,可以自己通过这扇窗去Google。这本书的一个瑕疵是最后一章吧,写的仓促了。不过瑕不掩瑜。 技术综合 TCP/IP详解 卷1:协议 读专业性书籍是一件很枯燥的事,我的建议就是把它作为一本手册,先浏览一遍,遇到问题再去详细查,高效。 Netty in Action 涉及到很多专业名词新概念看英文原版顺畅得多,第十五章 Choosing the right thread model 真是写得太好了。另外结合Ron Hitchens 写的《JAVA NIO》一起看对理解JAVA NIO和Netty还是很有帮助的 ZooKeeper 值得使用zookeeper的人员阅读, 对于zookeeper的内部机制及api进行了很详细的讲解, 后半部分深入地讲解了zookeeper中ensemble互相协作的流程, 及group等高级配置, 对zookeeper的高级应用及其它类似系统的设计都很有借鉴意义. 从Paxos到Zookeeper|倪超 分布式入门鼻祖,开始部分深入阐述cap和base理论,所有的分布式框架都是围绕这个理论的做平衡和取舍,中间 zk的原理、特性、实战也讲的非常清晰,同时讲cap理论在zk中是如何体现,更加深你对cap的理解. 深入理解Nginx(第2版)|陶辉 云里雾里的快速读了一遍,主要是读不懂,读完后的感受是设计的真好。 原本是抱着了解原理进而优化性能的想法来读的,却发现书中的内容都是讲源码,作者对源码的注释超级详细,非常适合开发者,但不适合使用者,给个五星好评是因为不想因为我这种菜鸡而埋没了高质量内容。 另外别人的代码写的真好看,即便是过程式语言程序也吊打我写的面向对象语言程序。 作者是zookeeper的活跃贡献者,而且是很资深的研究员,内容比较严谨而且较好的把握住了zk的精髓。书很薄,但是没有废话,选题是经过深思熟虑的。 深入剖析Tomcat 本书深入剖析Tomcat 4和Tomcat 5中的每个组件,并揭示其内部工作原理。通过学习本书,你将可以自行开发Tomcat组件,或者扩展已有的组件。 Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。作为一个开源和小型的轻量级应用服务器,Tomcat 易于使用,便于部署,但Tomcat本身是一个非常复杂的系统,包含了很多功能模块。这些功能模块构成了Tomcat的核心结构。本书从最基本的HTTP请求开始,直至使用JMX技术管理Tomcat中的应用程序,逐一剖析Tomcat的基本功能模块,并配以示例代码,使读者可以逐步实现自己的Web服务器。 深入理解计算机系统 | 布莱恩特 无论是内容还是纸张印刷,都是满分。计算机学科的集大成之作。引导你如何练内功的,算是高配版本的计算机导论,目的是釜底抽薪引出来操作系统、组成原理这些专业核心的课程。帮助我们按图索骥,点亮一个一个技能树。 架构探险分布式服务框架 | 李业兵 刚看前几章的时候,心里满脑子想得都是这特么贴一整页pom文件代码上来干鸡毛,又是骗稿费的,买亏了买亏了,后来到序列化那章开始,诶?还有那么点意思啊。 到服务注册中心和服务通讯,60块钱的书钱已经赚回来了。 知识是无价的,如果能花几十块钱帮你扫了几个盲区,那就是赚了。 深入分析JavaWeb技术内幕 | 许令波 与这本书相识大概是四年前是在老家的北方图书城里,当时看到目录的感觉是真的惊艳,对当时刚入行的自己来说,这简直就是为我量身定做的扫盲科普集啊。 但是可惜的是,这本书在后来却一直没机会读上。然后经过四年的打怪升级之后,这次的阅读体验依旧很好。 其中,java编译原理、 Servlet工作原理、 Tomcat、spring和iBatis这几章的收获很大。 前端 jQuery 技术内幕| 高云 非常棒的一本书,大大降低了阅读jquery源码的难度(虽然还是非常难)。 Head First HTML与CSS(第2版) 翻了非常久的时间 断断续续 其实从头翻到尾 才发现一点都不难。 可我被自己的懒惰和畏难情绪给拖累了 简单说 我成了自己往前探索的负担。网页基础的语法基本都涵盖了 限于文本形态 知识点都没法像做题一样被反复地运用和复习到。通俗易懂 这不知算是多高的评价? 作为入门真心算不错了 如果更有耐心 在翻完 HTML 后 对 CSS 部分最好是可以迅速过一遍 找案例练习估计更好 纸上得来终觉浅 总是这样。 JavaScript高级程序设计(第3版) JavaScript最基础的书籍,要看认真,慢慢地看,累计接近1000小时吧。而且对象与继承,性能优化,HTML5 api由于没有实践或缺乏代码阅读量导致看的很糊涂,不过以后可以遇到时再翻翻,或者看更专业的书。 深入理解ES6 Zakas的又一部杰作,他的作品最优秀的地方在于只是阐述,很少评价,这在帮助我们夯实基础时十分有意义,我也喜欢这种风格。 我是中英文参照阅读的,译本后半部分有一些文字上的纰漏,但是总体来说忠实原文,水平还是相当不错,希望再版时可以修复这些文字问题。 高性能JavaScript 还是挺不错的。尤其是对初学者。总结了好多程序方面的好习惯。 不过对于老手来说,这些常识已经深入骨髓了。 深入浅出Node.js|朴灵 本书是我看到现在对Node.JS技术原理和应用实践阐述的最深入,也最全面的一本书。鉴于作者也是淘宝的一位工程师,在技术总是国外好的大环境下,没有理由不给本书五颗星。 作者秉着授人于鱼不如授人于渔的精神,细致入微的从V8虚拟机,内存管理,字符串与Buffer的应用,异步编程的思路和原理这些基础的角度来解释Node.JS是如何工作的,比起市面上众多教你如何安装node,用几个包编写一些示例来比,本书绝对让人受益匪浅。 认真看完本书,几乎可以让你从一个Node的外行进阶到专家的水平。赞! 总结 其实我觉得在我们现在这个浮躁的社会,大家闲暇时间都是刷抖音,逛淘宝,微博……他们都在一点点吞噬你的碎片时间,如果你尝试着去用碎片的时间看看书,我想时间久了你自然能体会这样的好处。 美团技术团队甚至会奖励读完一些书本的人,很多公司都有自己的小图书馆,我觉得挺好的。 文章来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-20 14:52:22 0 浏览量 回答数 0

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1,架构师是什么?要想往架构师的方向发展首先要知道架构师是什么?架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展,为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。说的详细一些,架构师就是确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。2,架构师的任务架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写,而是从事更高层次的开发构架工作。他必须对开发技术非常了解,并且需要有良好的组织管理能力。可以这样说,一个架构师工作的好坏决定了整个软件开发项目的成败。在成为Java架构师之前,应当先成为Java工程师。熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,遇到有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是"直接内存"的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话,越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。如果你立志做架构,首先打好基础,从最底层开始。然后发展到各种技术和语言,什么都要懂两点,要全面且不肤浅。为什么不是懂一点?你要看得透彻,必须尽量深入一些。别人懂一点,你要做架构师,必须再多懂一点。比如你发现golang很流行,别人可能写一个helloworld就说自己玩过golang,但你至少要尝试写一个完整的应用。不肯下苦功,如何高人一头?另外你要非常深入地了解至少一门语言,如果你的目标是java,就学到极致,作为敲门砖,先吃饱了才能谈理想。3,架构师都是从码农过来的而Java学到极致势必涉及到设计模式,算法和数据结构,多线程,文件及网络IO,数据库及ORM,不一而足。这些概念放之一切语言都适用。先精一门,为全面且不肤浅打基础。另外就是向有经验的架构师学习,和小伙伴们讨论辩论争论。其实最重要的能力就是不断学习。在思考新的技术是否能更好地解决你们遇到的问题之前,你首先得知道并了解新的技术。架构师都是从码农过来的,媳妇熬成婆。千万不要成为不写代码的架构师,有些公司专门产不写技术的架构师。所谓架构师,只是功底深厚的程序员而已。个人认为应该扎扎实实学习基础知识,学习各种规范,架构,需要广泛的知识面,懂的东西越多视野越开阔,设计的东西当然会越好越全面。成为架构师需要时间的积累的,不但要知其然还要知其所以然。平时的一点一滴你感觉不到特别用处,但某天你会发现所有东西都没有白学的。4,架构师知识体系下面是我总结多年经验开发的架构师知识体系一、分布式架构架构分布式的英文( Distributed computing 分布式计算技术)的应用和工具,成熟目前的技术包括 J2EE,CORBA 和 .NET(DCOM),这些技术牵扯的内容非常广,相关的书籍也非常多。本文不介绍这些技术的内容,也没有涉及这些技术的细节,只是从各种分布式系统平台产生的背景和在软件开发中应用的情况来探讨它们的主要异同。分布式系统是一个古老而宽泛的话题,而近几年因为“大数据”概念的兴起,又焕发出了新的青春与活力。除此之外,分布式系统也是一门理论模型与工程技法。并重的学科内容相比于机器学习这样的研究方向,学习分布式系统的同学往往会感觉:“入门容易,深入难”的确,学习分布式系统几乎不需要太多数学知识。分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域,学习一两门在线课程,看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。总的来说,分布式系统要做的任务就是把多台机器有机的组合,连接起来,让其协同完成一件任务,可以是计算任务,也可以是存储任务。如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话,我个人认为大概可以包括三大部分:分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统二、微服务当前微服务很热,大家都号称在使用微服务架构,但究竟什么是微服务架构?微服务架构是不是发展趋势?对于这些问题,我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题,微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大,难以驯服的怪兽,还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦,降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解,尽可能保证每个服务的功能单一,按照单一责任原则(Single Responsibility Principle)明确角色。将各个服务做轻,从而做到灵活,可复用,亦可根据各个服务自身资源需求,单独布署,单独作横向扩展。微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多 SOLID 原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发,管理和迭代在分散的组件中使用云架构和平台式部署,管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。本质:用一些功能比较明确,业务比较精练的服务去解决更大,更实际的问题。三、源码分析从字面意义上来讲,源文件的英文指一个文件,指源代码的集合。源代码则是一组具有特定意义的可以实现特定功能的字符(程序开发代码)。源码分析是一种临界知识,掌握了这种临界知识,能不变应万变,源码分析对于很多人来说很枯燥,生涩难懂。源码阅读,我觉得最核心有三点:技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦):1,只关注项目本身,不懂就百度一下。2,除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看维基百科。3,除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如学的Java的时,还会去了解函数语言,如LISP。4,找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写演示。5,阅读基础框架,J2EE 规范,调试服务器内核。大多数程序都是第1种,到第5种不光需要浓厚的兴趣,还需要勇气:?我能读懂吗其实,你能够读懂的耐心,真的很重要。因为你极少看到阅读源码的指导性文章或书籍,也没有人要求或建议你读。你读的过程中经常会卡住,而一卡主可能就陷进了迷宫这时,你需要做的,可能是暂时中断一下,再从外围看看它:如API结构,框架的设计图。四、工具使用工欲善其事必先利其器,工具对 Java 的的程序员的重要性不言而喻现在有很多库,实用工具和程序任的 Java 的开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具五、性能优化不管是应付前端面试还是改进产品体验,性能优化都是躲不开的话题。优化的目的是让用户有“快”的感受,那如何让用户感受到快呢?加载速度真的很快,用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快,但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素,包括垃圾收集,虚拟机和底层操作系统(OS)设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用,你可以通过阅读爪哇工具的源代码优化和分析来学习和使用它们。必须要明白的是,没有两个应用程序可以使用相同的优化方式,也没有完美的优化的 Java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化,你作为一个 Java 的开发人员,需要对 Java 的虚拟机(JVM)和底层操作系统有正确的理解。性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一,而优化则更需要技巧。Java程序员如何学习才能快速入门并精通呢?当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套阿里架构师传授的一套教学资源。帮助大家在成为架构师的道路上披荆斩棘。这套视频课程详细讲解了(Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构)等这些成为架构师必备的内容!而且还把框架需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建分布式框架环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。

auto_answer 2019-12-02 01:51:27 0 浏览量 回答数 0

问题

【教程免费下载】 Python数据科学实践指南

沉默术士 2019-12-01 22:07:52 1973 浏览量 回答数 2

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工作流:   根据 WfMC 的定义,工作流(Workflow)就是自动运作的业务过程部分或整体,表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动,并令其在参与者之间传递。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。   工作流是针对工作中具有固定程序的常规活动而提出的一个概念。通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。工作流技术为企业更好地实现经营目标提供了先进的手段。   1993年,国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition,WfMC)的成立标志着工作流技术开始进入相对成熟的阶段。为了实现不同工作流产品之间的互操作,WfMC在工作流管理系统的相关术语、体系结构及应用编程接口等方面制定了一系列标准。工作流管理联盟给出的工作流定义是:工作流是指整个或部分经营过程在计算机支持下的全自动或半自动化。在实际情况中可以更广泛地把凡是由计算机软件系统(工作流管理系统)控制其执行的过程都称为工作流。   一个工作流包括一组活动及它们的相互顺序关系,还包括过程及活动的启动和终止条件,以及对每个活动的描述。工作流管理系统指运行在一个或多个工作流引擎上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它与工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。   一、工作流管理:   通常,工作流管理系统指运行在一个或多个称为工作流机的软件上的用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它和工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。在这里需要强调指出的是工作流管理系统不是企业的业务系统。在很大程度上,工作流管理系统为企业的业务系统运行提供一个软件支撑环境,非常类似于在单个计算机上的操作系统。只不过工作流管理系统支撑的范围比较大、环境比较复杂而已,所以也有人称工作流管理系统是业务操作系统(BOS - Business Operating System)。在工作流管理系统的支撑下,通过集成具体的业务应用软件和操作人员的界面操作,才能够良好地完成对企业经营过程运行的支持。所以,工作流管理系统在一个企业或部门的经营过程中的应用过程是一个业务应用软件系统的集成与实施过程。   二、工作流管理系统:   工作流管理系统可以用来定义与执行不同覆盖范围(单个工作者、部门、全企业、企业间)、不同时间跨度(分钟、小时、天、月)的经营过程。这完全取决于实际应用背景的需求。按照经营过程以及组成活动的复杂程度的不同,工作流管理系统可以采取许多种实施方式,在不同的实施方式中,所应用的信息技术、通信技术和支撑系统结构会有很大的差别。工作流管理系统的实际运行环境可以是在一个工作组内部或者在全企业的所有业务部门。   三、业务过程:   业务过程(business process)就是活动的集合,这些活动均关联于特定的托付事项(commitment),为过程的产出增值。相对于“工作流”,业务过程是一个更一般化的统称,而工作流这个词,则已经不能仅从字面含义或原理上去理解,它已经被赋予了更深一层的特定含义——专指基于信息技术规划、运作、管理的业务过程。   四、自动与协调:   “自动”(automate)是工作流的一个特征,但这主要是指它自动进行的特征,而不是说没有人的参与。工作流实际上是一个人-电脑协调的混合过程,在一个实际的工作流中,通常总有些步骤是人完成的。协调是工作流管理的一个目标或者特征,这包括了人与人、人与电脑,电脑(软件)之间等多种层面的含义。   五、监察与控制:   监察(Monitoring)与控制(Contorl)是工作流系统的重要功能与特征。这不仅包括对正在发生的业务过程(工作流),还包括它的定义或改变(比如BPR的过程)。这是工作流系统带给我们的明显好处之一。   六、标准化:   作流的概念被明确提出并得到重视的同时,人们就认识到了“标准化”在其中的重要性,有关工作流的标准开发和推广,基本是与“工作流”的开发和推广同步进行的。在这方面目前的权威性机构,是“工作流管理联盟”(Workflow Management Coalition, WfMC)。它成立于1993年8月,目前已拥有 130 余个成员,成员包括工作流产品的供应者、应用者,有关大学和研究机构和个人,是一个国际性的非赢利组织。在最近的投资成员(Funding members)清单中,可以看到诸如 Baan, HP, IBM, Microsoft, Oracle, Peplesoft, SAP AG, Xerox 等机构。   七、工作流与重规划:   从逻辑上,对工作流的关注和研究可以看作是对业务过程重规划(BPR)的一种深化。BPR的观点,要求我们将眼光投向实际业务进行的过程,但这个过程应当是什么样的,怎样分析、构造?工作流就是一个具体的、操作性的答案,它可以令我们从神秘的、难以预测和控制的“头脑风暴式”的“艺术的”业务过程创造,变成解析的、技术的、可控制和预测的工程化过程,如此,才真正体现出 re-engineering 中 engineering 的意义。   工作流与 BPR 的概念,已经被几乎所有的研究者联系在一起研究和应用。在这个领域有一个非常活跃的组织,即国际工作流与重规划协会( Workflow And Reengineering International Association, WARIA)。   八、工作流与企业工程:   无论从理论、方法上,还是对象、内容上,我们都有理由将“工作流”看作是企业工程的一部分。实际上,已有的关于工作流体系的描述,本身就是一个通用的业务模型框架。仅仅囿于工作流是不够的,必须对整个体系的目标及所有相关要素综合考虑——这正是企业工程。   九、工作流与IT应用体系:   与以往已经被采用的企业 IT 应用体系,例如 MRPII 或 ERP 相比,WFMS是一个相当重要的里程碑。(ERP的概念并不确定,我这里仅指其基本或较早期的含义而言)。从用户的角度,WFMS带来(或将要带来)的变化是极其强烈的,甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。   在一些老的“模块化”的产品中,系统的设计是通常是基于任务分割的,作业项目之间是分裂的。面向对象的技术,并不能直接解决这个的问题,相反,往往使系统变得更加混乱和琐碎。从操作上,典型地,我们必须不断地在层次结构的功能表(比如下拉菜单)或对象之间“进进退退”,或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。   工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统,用户是系统中的基本角色,是直接的任务分派对象,他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”,跟踪每一项任务的状态,或继续一项任务,而不必从一个模块退出,进入另一个模块,搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的,而后者是直接面向用户的。这样,用户的任务分派和任务的完成状态,可以被最大程度地电脑化和受到控制。   现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面,它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具,依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排   OA(办公自动化): 引自肖淑男 2001-2-20   通常,OA 就是办公自动化,英文Office Automation的缩写。通过流程或特定环节与日常事务联系在一起,使公文在流转、审批、发布等方面提高效率,实现办公管理规范化和信息规范化,降低企业运行成本的一套系统的统称。   多年来,OA尚无一个确切的定义,人们对OA的看法和理解各有不同。笔者认为:OA本身就不是一个有确定界定的概念,它是一个过程、一种境界。它随技术的发展而发展,随人们办公方式和习惯以及管理思想的变化而变化。在技术发展过程中的每一个阶段,人们给OA赋予了不同的内容和新的想象,技术与管理的进步给OA打下了每一步发展的历史烙印。同时,不同行业、不同层次的人对OA的看法和理解也各有不同。也许正是OA这种变化和发展的特点使之成为30多年来常新不衰的话题。   现在有一种较普遍的偏见:认为OA仅仅是诸如公文流转、收发文管理、档案管理、会议安排、文献检索、电子表格、电子邮件等等这些非结构化数据的处理和交换过程,面向的用户群也只是机关办公室或企业的职能部门、文秘部门。其实,今天看来,OA应有更丰富的内容和层面,更广泛的用户群。以下是笔者对OA在功能上以及所涉及的技术范畴的肤浅理解,愿与同行商榷。   功能方面:广义面言,OA应该是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。它面向不同层次的使用者,便有不同的功能表现:   对于企业高层领导而言,OA是决策支持系统(DSS)。OA运用科学的数学模型,结合企业内部/外部的信息为条件,为企业领导提供决策参考和依据;   对于中层管理者而言:OA是信息管理系统(IMS),OA利用业务各环节提供的基础“数据”,提炼出有用的管理“信息”,把握业务进程,降低经营风险,提高经营效率;   对于普通员工而言:OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境,使之准确、高效,愉快地工作。   技术范畴:OA是计算机技术在办公业务中的合理应用。计算机技术是OA的前提。如果脱离计算机技术面阔谈OA,无异于痴人说梦。没有计算机技术,OA便成无源之水、无本之木。计算机对信息的存储与处理能力极大地改变了人们的办公方式,提高了工作效率。如:要建立决策支持系统,则需要数据仓库 、OLAP等技术;要建立信息管理系统,则要有数据库、程序设计语言等技术;要建立事务/业务处理系统,则离不开数据库、设计良好的人机界面和工作流控制、OLTP等技术。   OA是利用通信技术来实现人与机器、机器与机器及人与人的交流。通信技术是OA的基础。现代办公室不再是孤军奋战,而是一个团队的协同工作,团队中成员之间的协调、合作离不开通信技术;现代办公室也不再是闭门造车,企业需要与外界广泛的信息交流,这更离不开通信技术。没有通信技术的支持,OA便成空中楼阁。   OA是科学的管理思想在先进的技术手段下的物化。科学的管理思想是实现OA的核心。计算机技术和通信技术仅仅是为实现OA打下了基础,提供了可能。要真正实现OA,还需物化人类思维中科学管理的内容。正如仅有优质的画笔、画板、颜料而没有达.芬奇,就不会有蒙娜尼莎的微笑一样。不体现人类管理智慧,就不会有真正的OA,如果有,也只是技术的堆砌和摆设。   由此而知,OA是计算机技术、通信技术与科学的管理思想完美结合的一种境界和理想。我们一直在为实现OA而努力,但我们的成果仅仅是在某些环节、某些方面、部分地实现了OA的功能,与真正的OA尚有差距,差距的根本在于应用系统对管理思想的实现方面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:00:25 0 浏览量 回答数 0

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以太坊的核心元素是以太坊虚拟机(Ethereum Virtual Machine,EVM),它是智能合约的执行环境。EVM分散储存在以太坊网络的每个节点上,智能合约代码被对外隔离,并分布在每个节点上执行,因此以太坊EVM又被称为世界电脑。合同代码不是用图灵完备的高级程序语言编写的,而是由简单的、基于堆栈的低级程序语言编写的,看起来就像JVM的字节码(Java虚拟机)。每个以太坊节点都运行EVM,这意味着对于以太坊网络的参与者,每个节点都参与验证新块是否有效以及计算是否已正确,都是运行EVM代码的独立实例。由于每个节点都参与计算,虽然不一定是最高效的模型,但它具有很高的加密安全性。 从技术上讲,EVM以状态转换作为函数的运作模式,其工作原理是将一串参数输入EVM,以获取整个以太坊网络的新区块状态和gas数量,具体过程为输入(block_state,gas,memory,transaction,message,code,stack,pc)→EVM→输出(block_state,gas)。其中block_state是以太坊网络的全局状态,包括所有账户、账户余额和长期存储;gas是运行这些计算所需的费用,由计算的类型和工作量决定;memory是执行内存;transaction代表交易;message是有关交易的元数据;code就是代码本身;stack和pc是与执行相关的堆栈和程序计数器。这一串参数被输入到EVM以生成整个以太坊网络的新block_state和账户拥有的新gas数量。 以太坊EVM的设计目标有5个:简单、高效、确定性、专用化和安全性。EVM设计简单,可以轻松证明智能合约的安全性,这也有助于保护平台本身。EVM组件尽可能紧凑,以提高空间效率。EVM具有确定性,即相同的输入状态应始终产生相同的输出状态。确定性的虚拟机必然会限制应用范围,例如以太坊的HTTP请求不可用。EVM具有专用的内置函数,例如可以轻松处理20字节地址加密的加密函数、用于自定义加密的模块化指数算法、读取区块数据、读取交易数据的函数,以及与block_state交互的函数。以太坊EVM的安全性在于每次计算都要预先消耗gas,这增加了DoS攻击的成本,使得攻击者无法发动大规模的无效合约。EVM的主要编程语言是Solidity,智能合约用Solidity写好后,通过Solidity Compiler(solc)编译并生成EVM代码。合约语言的复杂性通过Solidity Compiler进行管理,但在架构层面,Solidity仍然是一种简单的基于堆栈的语言。 智能合约是在以太坊EVM上自动执行的合约代码,一般包括合约所有人、合约对象、合约条款、合约算法、合约触发条件等内容。对于可信电子证照应用,数据共享规则被转换为智能合约并部署在区块链上之后,常规共享条款和违约处理条款就可以自动履行,且执行过程由区块链完整记录,其执行状态可被随时查看和审计,从而提供一个公平、公正、公开的合约执行环境。此外,通过智能合约还可对参与方身份进行权限检查,针对交易者身份进行访问控制。 用智能合约完成可信电子证照应用的注册、发证、查验等过程,具体包括5个主要功能模块和5个API。5个主要功能模块为公民用户App、发证机构前端、区块链平台、政府业务库和后台身份管理数据库;5个API包括注册区块链用户、发送制证信息、查验电子证照信息、查询用户公钥和查询电子证明信息,具体分析如下所示。 1. 注册区块链用户 用于新用户注册区块链信息管理账户。对于业务系统注册账号来说分为3个不同的角色:普通用户、制证机关用户、查验机构用户。 输入:账户名称(用于登录系统的ID)。 输出:账户地址(注册用户在区块链上的地址,用于用户之间传输信息)和账户公私钥(普通用户的公私钥用于用户证件信息的加解密,制证机关用户的公私钥用于对发证机构的数字签名进行验证,查验机构用户的公私钥用于对查验信息的加解密)。 2. 发送制证信息 用于制证机构用户存储新增证件信息以及发送给办证用户。以制证机构用户在区块链上给办证用户发送一笔交易为载体,把新增的证件信息保存在区块链上,并发送给办证用户。 输入:申请制证用户的区块链地址(发证机构制证后给该地址用户发送制证信息)、发证机构组织机构代码(发证机构的唯一标示)、申请制证用户的证件信息(需要用户公钥加密)。 输出:该笔交易的Hash值(交易信息地址唯一标识)、记录证件信息的区块编号(交易信息地址唯一标识)。

问问小秘 2019-12-02 03:10:04 0 浏览量 回答数 0

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关于书籍 Linux基础 1、《Linux与Unix Shell 编程指南》 2、《嵌入式Linux应用程序开发详解》 C语言基础 1. The C programming language 《C程序设计语言》 2. Pointers on C 《C和指针》 3. C traps and pitfalls 《C陷阱与缺陷》 4. Expert C Lanuage 《专家C编程》 5、《高质量程序设计指南:C++/C语言(第3版)》 Linux内核 1、《深入理解Linux内核》(第三版) 2、《Linux内核源代码情景分析》毛德操 胡希明着 研发方向 1、《UNIX Network Programming》(UNP) 2、《TCP/IP详解》 3、《Linux内核编程》 4、《Linux设备驱动开发》(LDD) 硬件基础 1、《ARM体系结构与编程》杜春雷 2、S3C2410 Datasheet 英语基础 1、《计算机与通信专业英语》 系统教程 1、《嵌入式系统――体系结构、编程与设计》 2、《嵌入式系统――采用公开源代码和StrongARM/Xscale处理器》毛德操 胡希明着 3、《Building Embedded Linux Systems》 关于如何学习嵌入式,我刚才看到一篇很不错的文章,是一个专科生介绍自己如何自学嵌入式,并找到嵌入式的工作,里面介绍了他的学习方法和学习过程,希望对你有帮助。 专科生学嵌入式到找到工作的前前后后--学习的榜样 先做个自我介绍,我07年考上一所很烂专科民办的学校,学的是生物专业,具体的学校名称我就不说出来献丑了。09年我就辍学了,我在那样的学校,一年学费要1万多,但是根本没有人学习,我实在看不到希望,我就退学了。 退学后我也迷茫,大专都没有毕业,我真的不知道我能干什么,我在纠结着我能做什么。所以辍学后我一段时间,我想去找工作,因为我比较沉默寡言,不是很会说话,我不适合去应聘做业务。我想应聘做技术的,可是处处碰壁。 一次偶然的机会,我才听到嵌入式这个行业。那天我去新华书店,在计算机分类那边想找本书学习。后来有个女孩子走过来,问我是不是读计算机的,有没有兴趣学习嵌入式,然后给我介绍了一下嵌入式现在的火热情况,告诉我学嵌入式多么的有前景,给我了一份传单,嵌入式培训的广告。听了她的介绍,我心里痒痒的,确实我很想去学会一门自己的技术,靠自己的双手吃饭。 回家后,我就上网查了下嵌入式,确实是当今比较热门的行业,也是比较好找工作的,工资也是相对比较高。我就下决心想学嵌入式了。于是我去找嵌入式培训的相关信息,说真的,我也很迷茫,我不知道培训是否真的能像他们宣传的那样好,所以我就想了解一段时间再做打算。 后来,我在百度知道看到一篇让我很鼓舞的文章《如何学习嵌入式》,是一个嵌入式高手介绍没有基础的朋友怎么自学入门学嵌入式,文章写的很好,包含了如何学习,该怎么学习。他提到一个方法就是看视频,因为看书实在太枯燥和费解的,很多我们也看不懂。这点我真的很认同,我自己看书往往看不了几页。 我在想,为什么别人都能自学成才,我也可以的。我要相信自己,所以我就想自学,如果实在学不会我再去培训。 主意一定,我就去搜索嵌入式的视频,虽然零星找到一些嵌入式的视频,但是都不系统,我是想找一个能够告诉我该怎么学的视频,一套从入门到精通的视频,一个比较完整的资料,最好能有老师教,不懂可以请教的。 后来我又找到一份很好的视频,是在嵌入式学习网推出的一份视频《嵌入式视频教程--零基础手把手教你学嵌入式》,里面的教程还不错,很完整,可以让我从基础的开始学起。视频不便宜啊,但是我也忍了,毕竟买几本书都要几百了,何况他们还有半年的技术咨询和服务,算值了。 ==============这里我就不给出他们的网址,如果你也想要嵌入式视频的话,那就自己去百度搜索:零基础手把手教你学嵌入式。 下面介绍下我的学习流程,希望对和我一样完全没有基础的朋友有所帮助。 收到他们寄过来的光盘后,我就开始学习了,由于我没有什么基础,我就从最简单的C语言视频教程学起,话说简单,其实我还是很多不懂的,我只好请教他们,他们还是很热心的,都帮我解决了。C语言我差不多学了一个礼拜,接下来我就学了linux的基本命令,我在他们提供linux虚拟机上都有做练习,敲linux的基本命令,写简单的C语言代码,差不多也就三个礼拜。我每天都在不停的写一些简单的代码,这样一月后我基本掌握了C和linux的基本操作。 接下来我就去学习了人家的视频的培训教程,是整套的,和去参加培训没有多大的区别,这一看就是两个月,学习了ARM的基本原理,学习嵌入式系统的概念,也掌握了嵌入式的环境的一些搭建,对linux也有更深层次的理解了,明白了嵌入式应用到底是怎么做的,但是驱动我只是有一点点的了解,这个相对难一点,我想以后再慢慢啃。 这两个月,除了吃饭睡觉,我几乎都在学习。因为我知道几乎没有基础,比别人差劲,我只能坚持努力着,我不能放弃,我必要要靠自己来养活自己,必须学好这门技术,同时我不懂的就问,这里真的很感谢他们的技术客服对我的任何问题都是耐心的解答,每天都我几乎都有好几个问题问他们,然后我就把不懂的问题总结记下来,这样慢慢积累了一段时间,我发现自己真的有点入门了。 最后的一个月,我就去看关于实践部分的内容,了解嵌入式项目具体的开发流程,需要什么样的知识,我就开始准备这方面的知识,也就是学习这方面的视频,同时他们建议我去找了找一些嵌入式面试的题目,为自己以后找工作做准备。我就到网上找了很多嵌入式的题目,把他们理解的记下来,这样差不多准备了20天左右 我觉得自己差不多入门了,会做一些简单的东西了。我就想去找工作看看,于是我就到51job疯狂的投简历,因为我学历的问题,专科没有毕业,说真的,大公司没有人会要我,所以我投的都是民营的小公司,我希望自己的努力有所回报。没有想过几天过后,就有面试了,但是第一次面试我失败了,虽然我自认为笔试很好,因为我之前做了准备,但是他们的要求比较严格,需要有一年的项目经验,所以我没有被选中。 后来陆续面试了几家公司,终于功夫不负有心人。我终于面试上的,是在闵行的一家民营的企业,公司规模比较小,我的职务是嵌入式linux应用开发,做安防产品的应用的。我想我也比较幸运,经理很看重我的努力,就决定录用我,开的工资是3500一个月,虽然我知道在上海3500只能过温饱的生活,但是我想我足够了。我至少不用每天都要靠父母养,我自己也能养活自己的。我想只要我继续努力,我工资一定会翻倍的。 把本文写出来,希望能让和我一样的没有基础的朋友有信心,其实我们没有必要自卑,我们不比别人笨,只要我们肯努力,我们一样会成功。 最后祝愿所有想学嵌入式的朋友更早的入门。 ------------------------------------------------------------好好加油,你也可以学好嵌入式的。。。。。。。。。。。。。。

游客886 2019-12-02 01:19:56 0 浏览量 回答数 0

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图像识别【问答合集】

马铭芳 2019-12-01 20:19:57 2583 浏览量 回答数 4

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研究密码变化的客观规律,应用于编制密码以保守通信秘密的,称为编码学;应用于破译密码以获取通信情报的,称为破译学,密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。 密码是通信双方按约定的法则进行信息特殊变换的一种重要保密手段。密码学是在编码与破译的斗争实践中逐步发展起来的,并随着先进科学技术的应用,已成为一门综合性的尖端技术科学。它与语言学、数学、电子学、声学、信息论、计算机科学等有着广泛而密切的联系。 在西欧语文中之源於希腊语kryptós,“隐藏的”,和gráphein,“书写”)是研究如何隐密的传递信息的学科。在现代特别指对信息以及其传输的数学性研究,常被认为是数学和计算机科学的分支,和信息论也密切相关。著名的密码学者Ron Rivest解释道:「密码学是关於如何在敌人存在的环境中通讯」,自工程学的角度,这相当于密码学与纯数学的异同。密码学是 信息安全等相关议题,如认证、访问控制的核心。密码学的首要目是隐藏信息的涵义,并不是将隐藏信息的存在。密码学也促进了计算机科学,特别是在於电脑与网路安全所使用的技术,如访问控制与信息的机密性。密码学已被应用在日常生活:包括自动柜员机的芯片卡、电脑使用者存取密码、电子商务等等。 非对称加密算法的核心就是加密密钥不等于解密密钥,且无法从任意一个密钥推导出另一个密钥,这样就大大加强了信息保护的力度,而且基于密钥对的原理很容易的实现数字签名和电子信封。 比较典型的非对称加密算法是RSA算法,它的数学原理是大素数的分解,密钥是成对出现的,一个为公钥,一个是私钥。公钥是公开的,可以用私钥去解公钥加密过的信息,也可以用公钥去解私钥加密过的信息。 比如A向B发送信息,由于B的公钥是公开的,那么A用B的公钥对信息进行加密,发送出去,因为只有B有对应的私钥,所以信息只能为B所读取。 牢固的RSA算法需要其密钥长度为1024位,加解密的速度比较慢是它的弱点。 另外一种比较典型的非对称加密算法是ECC算法,基于的数学原理是椭圆曲线离散对数系统,这种算法的标准我国尚未确定,但是其只需要192 bit 就可以实现牢固的加密。所以,应该是优于RSA算法的。 对于加密,基本上不存在一个完全不可以被破解的加密算法,因为只要你有足够的时间,完全可以用穷举法来进行试探,如果说一个加密算法是牢固的,一般就是指在现有的计算条件下,需要花费相当长的时间才能够穷举成功(比如100年) RSA加密演算法是一种非对称加密演算法。在公钥加密标准和电子商业中RSA被广泛使用。RSA是1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest)、阿迪·萨莫尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。 1973年,在英国政府通讯总部工作的数学家克利福德·柯克斯(Clifford Cocks)在一个内部文件中提出了一个相应的算法,但他的发现被列入机密,一直到1997年未被发表。 RSA算法的可靠性基于分解极大的整数是很困难的。假如有人找到一种很快的分解因子的算法的话,那么用RSA加密的信息的可靠性就肯定会极度下降。但找到这样的算法的可能性是非常小的。今天只有短的RSA钥匙才可能被强力方式解破。到2004年为止,世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。只要其钥匙的长度足够长,用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。 更详细信息请进入维克百科快照http://203.208.33.101/search?q=cache:RSrtDijnQFcJ:zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%86%E7%A0%81%E5%AD%A6+%E5%AF%86%E7%A0%81%E5%AD%A6&hl=zh-CN&ct=clnk&cd=3&gl=cn&client=aff-os-worldbrowser&st_usg=ALhdy2-pgUZXjYl-Mz_pl5gft4w9MJ94TQ 还有http://203.208.33.101/search?q=cache:LLAmzT7XnnYJ:zh.wikipedia.org/wiki/RSA%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95+RSA+1024%E4%BD%8D%E9%9D%9E%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E5%AF%86%E9%92%A5&hl=zh-CN&newwindow=1&client=aff-os-worldbrowser&gl=cn&st_usg=ALhdy2-4cB1VU2Dtq1bXILD_m6EvFw9e5g&strip=1 后面这个链接断开了,要全部复制上去才打得开,直接点击打不开,BS CHN gov

晚来风急 2019-12-02 01:27:04 0 浏览量 回答数 0

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 报错

优选2 2020-06-04 21:19:39 3 浏览量 回答数 1

问题

极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 19:26:23 0 浏览量 回答数 1

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爱吃鱼的程序员 2020-06-02 13:32:16 0 浏览量 回答数 1

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】

行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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虽然跨平台的移动APP开发有利有弊。但从业务初创的角度来看,优点应该是大于缺点的。而且,随着对跨平台移动应用需求的不断增长,现在可用的工具和框架数量也已经很可观了。 但选择过多会令人头疼,这就是为什么我们只关注最突出的跨平台移动开发框架的原因:React Native, Flutter, NativeScript, 和Xamarin。 为了让你更深入地了解是什么使这些工具成为2020年软件开发的可选选项,我们将根据以下标准对它们进行打分:社区支持、基于的编程语言、代码可重用性、性能、界面以及使用它们构建的重要应用程序。 React Native Reaction Native是Facebook于2015年发布的开源、跨平台的应用开发框架。作为2013年举办的一场内部黑客马拉松的产物,它已经成为最受欢迎的原生App开发替代方案之一,拥有2043名GitHub贡献者,获得了超过82900 GitHub标星。不断增长的社区认知度使得找到一支可靠且经验丰富的开发团队来承接你的项目变得相对容易。 Learn Once and Write Anywhere 基于React.JS,React Native利用JavaScript(根据2019年Stack Overflow的调查,JavaScript成为了最受欢迎的编程语言),为Android和iOS用户提供真正原生的应用外观和体验。另外,使该框架脱颖而出的是,如果你需要,React Native允许你使用Java、Objective-C或SWIFT编写部分原生模块来顺利处理复杂的操作,如视频播放或图像编辑。 虽然这些组件不能在不同的平台之间共享,并且需要开发人员做更多的工作,但多达90%的React Native代码是可以重用的。很好地表明该框架的座右铭不是“Write Once, Use Anywhere”,而是“learn once, write anywhere”。 就GUI而言,React Native可以提供接近原生的用户体验,这要归功于它使用了Android和iOS的本地控制器。它还使用带有UI元素的ReactJS库,这有助于加快UI设计过程。在开发移动应用程序时,使此框架值得考虑的另一个原因是,它可用在不丢失应用程序状态的情况下对UI进行更改。 另一个使React Native成为2020年跨平台移动开发框架的首选之一,是因为持续的更新,例如近期的版本 0.60 和 0.61 : 多项辅助功能改进。 更清晰、更人性化的开始屏幕。 快速刷新,融合了实时和热重新加载,从而显著加快了开发进程。 如上的Release Note只是React Native适应不断变化的需求其中一个很小的样本。 2020年值得考虑的第二个框架是Flutter。它在Google I/O 2017上宣布,并于2018年发布,对于跨平台的世界来说,它现在仍然是一个“新人”。但尽管如此,它已经获得了超过80500 GitHub星标和绝大多数工程师将其称为2019年Stack Overflow调查中最受欢迎的三个框架之一,Flutter无疑是一股不可忽视的力量。 Dart是如何使Flutter变得独一无二的 Flutter 背后的编程语言是 Dart,谷歌称之为"客户端优化",适合在任何平台上"快速构建应用程序"。它于 2011 年推出,是一种响应式面向对象的语言,被开发者认为相对容易学习,其中原因有二:第一,语法上它借鉴了C/C++ 和 Java; 第二,在官方网站上,您可以找到内容广泛且相当简单的文档。值得一提的是,Dart 附带了大量Flutter 兼容软件包的软件包,允许您使应用程序更加复杂。 lutter的一个主要优势是,它的性能比本文提到的任何其他跨平台移动开发框架都要好。这归功于Dart的编译器和Flutter拥有自己的一套小部件。结果是它能更快、更直接地与平台直接通信,而不需要JavaScript桥(例如,Reaction Native就是这种情况)。说到小部件:通过Flutter的“UI-as-a-code”方法,它们只用DART编写,这就提高了代码的可重用性。 效率与用户体验和界面密不可分。如前所述,Flutter不依赖于一组原生组件,而是利用可视化、结构化、平台性和交互式小部件进行UI的设计,所有这些都由框架的图形引擎呈现。更重要的是,Flutter留下了很大的定制空间,如果你想要设计一个很完美的UI,它是个很好的选择。 说到Flutter的更新,最新的稳定版本是在12月12日发布的,根据官方发布说明,它合并了来自188个贡献者的近2000个pull。例如,版本1.12.13中包括的改进: 重大的API变动。 新功能,例如SliverOpacity小部件和SliverAnimatedList。 修复了崩溃和性能问题。 Beta版中的Web支持。 这不是一个完整的清单,因为Flutter的目标是让每年发布的四个版本中的每一个版本都能为框架的可用性提升一个台阶。 Flutter是一个年轻的跨平台移动应用程序开发框架,所以它没有像React Native受到众多的大公司青睐也是不足为奇的。然而,这并不意味着它不好,截至2019年12月,它也为阿里巴巴、谷歌广告、Groupon等众多公司和业务所采用。 NativeScript 如果你要开始开发你的产品,“React Native”和“Flutter”绝不是唯一的解决方案。在 2020 年初,适合您的企业的替代框架也可能是 NativeScript。 这个开源框架于2015年3月公开发布,并迅速成为广受欢迎的解决方案。例如,在发布后的短短两个月内,它就获得了3000颗GitHub星标,并在Twitter上吸引了1500多名粉丝的关注。到今天为止,市场上已有超过700个插件可供选择。 在使用NativeScript构建跨平台应用程序时,开发人员首先用JavaScript及其超集TypeScript编写代码。然后,将代码库编译成各自平台原生的编程语言。 另外值得一提的是,使用 NativeScript 的开发人员也可以使用第三方库(CocoaPods 和 Android SDK),而无需包装。 与React Native类似,NativeScript允许访问Android和iOS原生API,这对跨平台应用程序有明显的积极影响。然而,不同之处在于,前者需要构建桥接API,而后者(用Progress首席开发者倡导者TJ VanToll的话说是“将所有iOS和Android API注入JavaScript虚拟机”)。与Facebook框架的另一个相似之处在于代码重用,在这两种情况下都可以达到90%。 Xamarin Xamarin开源框架创建于2011年,这使它成为了这个列表中最“古老“的框架,但直到五年前它被微软收购时,它才获得了发展势头。截至今天,它号称拥有超过6万名贡献者的社区。 从技术上讲,要用Xamarin构建跨平台的移动应用,需要很好地掌握.NET和C#两种技术,前者是使用多种语言(包括C#编程语言)、编辑器和库的开发平台。Xamarin用一组工具补充了上述平台,这些工具有助于构建跨平台应用程序,例如库、编辑器扩展和XAML。第二种技术是C#,这是一种面向对象的编程语言,它被认为比JavaScript学习起来稍难。Xamarin利用这种编程语言编写整个应用程序,从后端到原生API,再到业务逻辑。 Xamarin.Native和Xamarin.Forms Xamarin与其他框架的不同之处在于,它提供了两种编译跨平台移动应用的方式:Xamarin Native(也称为Xamarin.Android/iOS)和Xamarin.Forms。前一种方法优先考虑共享业务逻辑,并通过使用本机接口控件实现近乎本机的性能。 后者侧重于共享代码,而不是业务原理,这一方面会导致代码重用比例增加(使用Xamarin,开发人员可以重用高达96%的C#代码),但另一方面这样会降低代码性能。 您可能已经注意到,跨平台移动应用程序的性能和GUI密切相关,所以如果我说Xamarin构建应用程序的两种方法对界面的最终外观有很大影响,我可能不会感到惊讶。 Xamarin.Android/iOS允许开发人员使用原生控件和布局,而Xamarin.Forms基于标准UI元素,允许从单个API设计应用程序,但如果你需要更完美的原生UI,则可能还不够。 2020年跨平台应用程序开发还值得考虑吗? 不论如何,跨平台确实是一个值得考虑和极具前景的方向,特别是我们上面提到的 “React Native”和“Flutter”。 前者是一个成熟而稳定的框架,利用了最流行的编程语言之一,并拥有成熟的大型开发人员社区。后者是一个快速发展的技术,尽管它比React Native年轻的多,它也已经赢得了世界各地许多开发人员的青睐。 但无论您选择的是“React Native”、“Flutter”还是任何其他框架,跨平台方法都一定会为您节省时间和金钱,同时能为你最大限度地扩大市场覆盖范围。 最后,值不值得考虑,最终还是取决于你的业务目标、预算和时限。 来源;:葡萄城官网

问问小秘 2020-04-15 13:30:17 0 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 22:00:41 502 浏览量 回答数 7

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从业余程序员到职业程序员 程序员刚入行时,我觉得最重要的是把自己培养成职业的程序员。 我的程序员起步比同龄人都晚了很多,更不用说现在的年轻人了。我大学读的是生物专业,在上大学前基本算是完全没接触过计算机。军训的时候因为很无聊,我和室友每天跑去学校的机房玩,我现在还印象很深刻,我第一次走进机房的时候,别人问,你是要玩windows,还是dos,我那是完全的一抹黑。后来就只记得在机房一堆人都是在练习盲打,军训完,盲打倒是练的差不多了,对计算机就这么产生了浓厚的兴趣,大一的时候都是玩组装机,捣鼓了一些,对计算机的硬件有了那么一些了解。 到大二后,买了一些书开始学习当时最火的网页三剑客,学会了手写HTML、PS的基本玩法之类的,课余、暑假也能开始给人做做网站什么的(那个时候做网站真的好赚钱),可能那样过了个一年左右,做静态的网页就不好赚钱了,也不好找实习工作,于是就开始学asp,写些简单的CRUD,做做留言板、论坛这些动态程序,应该算是在这个阶段接触编程了。 毕业后加入了深圳的一家做政府行业软件的公司,一个非常靠谱和给我空间的Leader,使得自己在那几年有了不错的成长,终于成了一个职业的程序员。 通常来说,业余或半职业的程序员,多数是1个人,或者很小的一个团队一起开发,使得在开发流程、协作工具(例如jira、cvs/svn/git等)、测试上通常会有很大的欠缺,而职业的程序员在这方面则会专业很多。另外,通常职业的程序员做的系统都要运行较长的时间,所以在可维护性上会特别注意,这点我是在加入阿里后理解更深的。一个运行10年的系统,和一个写来玩玩的系统显然是有非常大差别的。 这块自己感觉也很难讲清楚,只能说模模糊糊有个这样的概念。通常在有兴趣的基础上,从业余程序员跨越到成为职业程序员我觉得不会太难。 编程能力的成长 作为程序员,最重要的能力始终是编程能力,就我自己的感受而言,我觉得编程能力的成长主要有这么几个部分: 1、编程能力初级:会用 编程,首先都是从学习编程语言的基本知识学起的,不论是什么编程语言,有很多共同的基本知识,例如怎么写第一个Hello World、if/while/for、变量等,因此我比较建议在刚刚开始学一门编程语言的时候,看看编程语言自己的一些文档就好,不要上来就去看一些高阶的书。我当年学Java的时候上来就看Think in Java、Effective Java之类的,真心好难懂。 除了看文档以外,编程是个超级实践的活,所以一定要多写代码,只有这样才能真正熟练起来。这也是为什么我还是觉得在面试的时候让面试者手写代码是很重要的,这个过程是非常容易判断写代码的熟悉程度的。很多人会说由于写代码都是高度依赖IDE的,导致手写很难,但我绝对相信写代码写了很多的人,手写一段不太复杂的、可运行的代码是不难的。即使像我这种三年多没写过代码的人,让我现在手写一段不太复杂的可运行的Java程序,还是没问题的,前面N年的写代码生涯使得很多东西已经深入骨髓了。 我觉得编程能力初级这个阶段对于大部分程序员来说都不会是问题,勤学苦练,是这个阶段的核心。 2、编程能力中级:会查和避免问题 除了初级要掌握的会熟练的使用编程语言去解决问题外,中级我觉得首先是提升查问题的能力。 在写代码的过程中,出问题是非常正常的,怎么去有效且高效的排查问题,是程序员群体中通常能感受到的大家在编程能力上最大的差距。 解决问题能力强的基本很容易在程序员群体里得到很高的认可。在查问题的能力上,首先要掌握的是一些基本的调试技巧,好用的调试工具,在Java里有JDK自带的jstat、jmap、jinfo,不在JDK里的有mat、gperf、btrace等。工欲善其事必先利其器,在查问题上是非常典型的,有些时候大家在查问题时的能力差距,有可能仅仅是因为别人比你多知道一个工具而已。 除了调试技巧和工具外,查问题的更高境界就是懂原理。一个懂原理的程序员在查问题的水平上和其他程序员是有明显差距的。我想很多的同学应该能感受到,有些时候查出问题的原因仅仅是因为有效的工具,知其然不知其所以然。 我给很多阿里的同学培训过Java排查问题的方法,在这个培训里,我经常也会讲到查问题的能力的培养最主要的也是熟练,多尝试给自己写一些会出问题的程序,多积极的看别人是怎么查问题的,多积极的去参与排查问题,很多最后查问题能力强的人多数仅仅是因为“无他,但手熟尔”。 我自己排查问题能力的提升主要是在2009年和2010年。那两年作为淘宝消防队(处理各种问题和故障的虚拟团队)的成员,处理了很多的故障和问题。当时消防队还有阿里最公认的技术大神——多隆,我向他学习到了很多排查问题的技巧。和他比,我排查问题的能力就是初级的那种。 印象最深刻的是一次我们一起查一个应用cpu us高的问题,我们两定位到是一段代码在某种输入参数的时候会造成cpu us高的原因后,我能想到的继续查的方法是去生产环境抓输入参数,然后再用参数来本地debug看是什么原因。但多隆在看了一会那段代码后,给了我一个输入参数,我拿这个参数一运行,果然cpu us很高!这种case不是一次两次。所以我经常和别人说,我是需要有问题场景才能排查出问题的,但多隆是完全有可能直接看代码就能看出问题的,这是本质的差距。 除了查问题外,更厉害的程序员是在写代码的过程就会很好的去避免问题。大家最容易理解的就是在写代码时处理各种异常情况,这里通常也是造成程序员们之间很大的差距的地方。 写一段正向逻辑的代码,大部分情况下即使有差距,也不会太大,但在怎么很好的处理这个过程中有可能出现的异常上,这个时候的功力差距会非常明显。很多时候一段代码里处理异常逻辑的部分都会超过正常逻辑的代码量。 我经常说,一个优秀程序员和普通程序员的差距,很多时候压根就不需要看什么满天飞的架构图,而只用show一小段的代码就可以。 举一个小case大家感受下。当年有一个严重故障,最后查出的原因是输入的参数里有一个是数组,把这个数组里的值作为参数去查数据库,结果前面输入了一个很大的数组,导致从数据库查了大量的数据,内存溢出了,很多程序员现在看都会明白对入参、出参的保护check,但类似这样的case我真的碰到了很多。 在中级这个阶段,我会推荐大家尽可能的多刻意的去培养下自己这两个方面的能力,成为一个能写出高质量代码、有效排查问题的优秀程序员。 3、编程能力高级:懂高级API和原理 就我自己的经历而言,我是在写了多年的Java代码后,才开始真正更细致的学习和掌握Java的一些更高级的API,我相信多数Java程序员也是如此。 我算是从2003年开始用Java写商业系统的代码,但直到在2007年加入淘宝后,才开始非常认真地学习Java的IO通信、并发这些部分的API。尽管以前也学过也写过一些这样的代码,但完全就是皮毛。当然,这些通常来说有很大部分的原因会是工作的相关性,多数的写业务系统的程序员可能基本就不需要用到这些,所以导致会很难懂这些相对高级一些的API,但这些API对真正的理解一门编程语言,我觉得至关重要。 在之前的程序员成长路线的文章里我也讲到了这个部分,在没有场景的情况下,只能靠自己去创造场景来学习好。我觉得只要有足够的兴趣,这个问题还是不大的,毕竟现在有各种开源,这些是可以非常好的帮助自己创造机会学习的,例如学Java NIO,可以自己基于NIO包一个框架,然后对比Netty,看看哪些写的是不如Netty的,这样会非常有助于真正的理解。 在学习高级API的过程中,以及排查问题的过程中,我自己越来越明白懂编程语言的运行原理是非常重要的,因此我到了后面的阶段开始学习Java的编译机制、内存管理、线程机制等。对于我这种非科班出身的而言,学这些会因为缺乏基础更难很多,但这些更原理性的东西学会了后,对自己的编程能力会有质的提升,包括以后学习其他编程语言的能力,学这些原理最好的方法我觉得是先看看一些讲相关知识的书,然后去翻看源码,这样才能真正的更好的掌握,最后是在以后写代码的过程中、查问题的过程中多结合掌握的原理,才能做到即使在N年后也不会忘。 在编程能力的成长上,我觉得没什么捷径。我非常赞同1万小时理论,在中级、高级阶段,如果有人指点或和优秀的程序员们共事,会好非常多。不过我觉得这个和读书也有点像,到了一定阶段后(例如高中),天分会成为最重要的分水岭,不过就和大部分行业一样,大部分的情况下都还没到拼天分的时候,只需要拼勤奋就好。 系统设计能力的成长 除了少数程序员会进入专深的领域,例如Linux Kernel、JVM,其他多数的程序员除了编程能力的成长外,也会越来越需要在系统设计能力上成长。 通常一个编程能力不错的程序员,在一定阶段后就会开始承担一个模块的工作,进而承担一个子系统、系统、跨多领域的更大系统等。 我自己在工作的第三年开始承担一个流程引擎的设计和实现工作,一个不算小的系统,并且也是当时那个项目里的核心部分。那个阶段我学会了一些系统设计的基本知识,例如需要想清楚整个系统的目标、模块的划分和职责、关键的对象设计等,而不是上来就开始写代码。但那个时候由于我是一个人写整个系统,所以其实对设计的感觉并还没有那么强力的感觉。 在那之后的几年也负责过一些系统,但总体感觉好像在系统设计上的成长没那么多,直到在阿里的经历,在系统设计上才有了越来越多的体会。(点击文末阅读原文,查看:我在系统设计上犯过的14个错,可以看到我走的一堆的弯路)。 在阿里有一次做分享,讲到我在系统设计能力方面的成长,主要是因为三段经历,负责专业领域系统的设计 -> 负责跨专业领域的专业系统的设计 -> 负责阿里电商系统架构级改造的设计。 第一段经历,是我负责HSF。HSF是一个从0开始打造的系统,它主要是作为支撑服务化的框架,是个非常专业领域的系统,放在整个淘宝电商的大系统来看,其实它就是一个很小的子系统,这段经历里让我最深刻的有三点: 1).要设计好这种非常专业领域的系统,专业的知识深度是非常重要的。我在最早设计HSF的几个框的时候,是没有设计好服务消费者/提供者要怎么和现有框架结合的,在设计负载均衡这个部分也反复了几次,这个主要是因为自己当时对这个领域掌握不深的原因造成的; 2). 太技术化。在HSF的阶段,出于情怀,在有一个版本里投入了非常大的精力去引进OSGi以及去做动态化,这个后来事实证明是个非常非常错误的决定,从这个点我才真正明白在设计系统时一定要想清楚目标,而目标很重要的是和公司发展阶段结合; 3). 可持续性。作为一个要在生产环境持续运行很多年的系统而言,怎么样让其在未来更可持续的发展,这个对设计阶段来说至关重要。这里最low的例子是最早设计HSF协议的时候,协议头里竟然没有版本号,导致后来升级都特别复杂;最典型的例子是HSF在早期缺乏了缺乏了服务Tracing这方面的设计,导致后面发现了这个地方非常重要后,全部落地花了长达几年的时间;又例如HSF早期缺乏Filter Chain的设计,导致很多扩展、定制化做起来非常不方便。 第二段经历,是做T4。T4是基于LXC的阿里的容器,它和HSF的不同是,它其实是一个跨多领域的系统,包括了单机上的容器引擎,容器管理系统,容器管理系统对外提供API,其他系统或用户通过这个来管理容器。这个系统发展过程也是各种犯错,犯错的主要原因也是因为领域掌握不深。在做T4的日子里,学会到的最重要的是怎么去设计这种跨多个专业领域的系统,怎么更好的划分模块的职责,设计交互逻辑,这段经历对我自己更为重要的意义是我有了做更大一些系统的架构的信心。 第三段经历,是做阿里电商的异地多活。这对我来说是真正的去做一个巨大系统的架构师,尽管我以前做HSF的时候参与了淘宝电商2.0-3.0的重大技术改造,但参与和自己主导是有很大区别的,这个架构改造涉及到了阿里电商众多不同专业领域的技术团队。在这个阶段,我学会的最主要的: 1). 子系统职责划分。在这种超大的技术方案中,很容易出现某些部分的职责重叠和冲突,这个时候怎么去划分子系统,就非常重要了。作为大架构师,这个时候要从团队的职责、团队的可持续性上去选择团队; 2). 大架构师最主要的职责是控制系统风险。对于这种超大系统,一定是多个专业领域的架构师和大架构师共同设计,怎么确保在执行的过程中对于系统而言最重要的风险能够被控制住,这是我真正的理解什么叫系统设计文档里设计原则的部分。 设计原则我自己觉得就是用来确保各个子系统在设计时都会遵循和考虑的,一定不能是虚的东西,例如在异地多活架构里,最重要的是如何控制数据风险,这个需要在原则里写上,最基本的原则是可接受系统不可用,但也要保障数据一致,而我看过更多的系统设计里设计原则只是写写的,或者千篇一律的,设计原则切实的体现了架构师对目标的理解(例如当时异地多活这个其实开始只是个概念,但做到什么程度才叫做到异地多活,这是需要解读的,也要确保在技术层面的设计上是达到了目标的),技术方案层面上的选择原则,并确保在细节的设计方案里有对于设计原则的承接以及执行; 3). 考虑问题的全面性。像异地多活这种大架构改造,涉及业务层面、各种基础技术层面、基础设施层面,对于执行节奏的决定要综合考虑人力投入、机器成本、基础设施布局诉求、稳定性控制等,这会比只是做一个小的系统的设计复杂非常多。 系统设计能力的成长,我自己觉得最重要的一是先在一两个技术领域做到专业,然后尽量扩大自己的知识广度。例如除了自己的代码部分外,还应该知道具体是怎么部署的,部署到哪去了,部署的环境具体是怎么样的,和整个系统的关系是什么样的。 像我自己,是在加入基础设施团队后才更加明白有些时候软件上做的一个决策,会导致基础设施上巨大的硬件、网络或机房的投入,但其实有可能只需要在软件上做些调整就可以避免,做做研发、做做运维可能是比较好的把知识广度扩大的方法。 第二点是练习自己做tradeoff的能力,这个比较难,做tradeoff这事需要综合各种因素做选择,但这也是所有的架构师最关键的,可以回头反思下自己在做各种系统设计时做出的tradeoff是什么。这个最好是亲身经历,听一些有经验的架构师分享他们选择背后的逻辑也会很有帮助,尤其是如果恰好你也在同样的挑战阶段,光听最终的架构结果其实大多数时候帮助有限。 技术Leader我觉得最好是能在架构师的基础上,后续注重成长的方面还是有挺大差别,就不在这篇里写了,后面再专门来写一篇。 程序员金字塔 我认为程序员的价值关键体现在作品上,被打上作品标签是一种很大的荣幸,作品影响程度的大小我觉得决定了金字塔的层次,所以我会这么去理解程序员的金字塔。 当然,要打造一款作品,仅有上面的两点能力是不够的,作品里很重要的一点是对业务、技术趋势的判断。 希望作为程序员的大伙,都能有机会打造一款世界级的作品,去为技术圈的发展做出贡献。 由于目前IT技术更新速度还是很快的,程序员这个行当是特别需要学习能力的。我一直认为,只有对程序员这个职业真正的充满兴趣,保持自驱,才有可能在这个职业上做好,否则的话是很容易淘汰的。 作者简介: 毕玄,2007年加入阿里,十多年来主要从事在软件基础设施领域,先后负责阿里的服务框架、Hbase、Sigma、异地多活等重大的基础技术产品和整体架构改造。

茶什i 2020-01-10 15:19:35 0 浏览量 回答数 0

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0
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