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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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yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26

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招募集合贴 | 有需求即随时更新 职责描述: 1、负责研发日常工作任务跟进; 2、负责公司系统新功能的开发,以及原有功能的维护; 3、根据需求文档完成相应的文档以及相应的开发; 4、协助产品部完成系统的规划,需求分析; 5、协助前端设计师完成系统的前端设计; 6、协助架构设计师完成系统的总体; 7、负责某个具体模块的设计、开发、单元测试、维护; 8、配合其他软件工程师共同完成某个模块或多个模块的设计、开发、单元测试、维护。 职位要求: 1、计算机相关专业本科及以上学历,4年以上的J2SE/J2EE实际开发经验;(全日制统招,学信网可查) 2、有一定的项目架构设计能力,能协助架构师搭建架构; 3、能独立封装组件、设计服务能力、并且能协助同事设计与开发; 4、熟练掌握OO的编程思想; 5、熟悉Java设计模式,以及UML的设计; 6、熟练掌握Spring,springBoot springCloud,myBatis/iBatis等开源框架;(主要使用springboot微服务框架) 7、熟练使用Eclipse Java IDE开发工具,熟悉 Tomcat,Resin等Web Server; 8、熟悉关系型数据库,有使用Oracle,Mysql的实际经验; 工作地点:蛇口网谷(2号线水湾) 工作时间:周末双休,早九晚六 薪酬:18-23K,十三薪,提供两餐 邮箱:hr.tech@ascend-global.com 阿里巴巴2020春季实习生求职意向表 一份好的工作,从实习开始,想要和大神一起共事,闲来无事一起探讨技术二三事吗?想要一毕业就就能拿出优秀的简历,让各个大厂争相送你offer吗?想要接受良好工作环境、实习期甩开同学们吗? 阿里2020春招实习生~值得申请 https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/jztLGve0?spm=a2c6h.14062461.J_1935739830.1.585b33e1EEaMqr 阿里校招+社招 业务团队-淘系技术部–多媒体算法团队-视频语义理解算法工程师/专家 我们团队依托淘系数十亿级的视频数据,有丰富的业务场景和技术方向! 我们持续以技术驱动产品和商品创新,不断探索和衍生颠覆型互联网新技术,技术成果获得国家科技进步二等奖! 我们不断吸引机器学习、视觉算法、音视频通信、端侧智能等领域人才加入,让科技引领面来未来的商业创新和进步! 岗位详情信息请查看https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=a2c6h.12873639.0.0.332bb953TEhTTr&postId=94418 简历请发送至andy.ybm@alibaba-inc.com,主题请注明社招/校招 饿了吗本地生活招聘了哦 阿里巴巴淘宝搜索推荐算法团队急招,绿色通道,直接面试 划重点:本人来自阿里巴巴淘宝搜索推荐算法团队,是整个阿里集团非常核心的团队,由于现在要启动大项目,实习hc特别多!!!有兴趣的朋友赶紧把简历投过来,保证1小时内回复!实习生有机会直接转正 岗位详情信息查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=a2c6h.12873639.0.0.332bb953pkKhYQ&postId=88676 简历投递邮箱:xuming.panxm@alibaba-inc.com,格式【实习/校招-姓名】 阿里集团-阿里云智能事业群-阿里云-基础设施事业部-天基-集群智能运维团队校招 团队使命:为集团各大规模分布式服务和Web应用运维提供统一的基础架构、技术和人工智能服务。团队专注于提供一站式,自动化,智能化的资源服务开通,管控和运维能力。通过采用先进的人工智能系统和算法,实时监控和分析各类系统数据,并联动各相关系统进行运维操作,形成数据分析和反馈的完整闭环链路,持续优化集团资源运营和服务运维决策。天基团队的使命是为阿里巴巴各业务场景提供智能,快速,高效,稳定的DevOps平台,支撑和保障阿里巴巴全球化发展战略。 岗位详情信息查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=a2c6h.12873639.0.0.332bb953zJzaiJ&postId=94133 投递邮箱:jiongzhou.ljz@alibaba-inc.com, mars.ly@alibaba-inc.com 阿里巴巴达摩院-语言技术实验室 [校招+实习生招聘] 我们是阿里巴巴达摩院语言技术实验室基础技术团队,致力于研究词法、句法、多语言、知识库建设等基础技术,并应用到文本挖掘技术(分类、聚类、情感、问答)以及相关业务(搜索、推荐、客服机器人、国际化等)中,全面支持阿里经济体相关应用的需求,提供的nlp服务目前每日调用超过万亿次。我们努力提升技术、驱动商业,目标是成为最有价值的商业自然语言基础技术团队。 我们在寻找自然语言处理相关校招生和实习生,一起深入探索文本背后的含义,挑战业界难题,提升阿里巴巴产品体验,服务亿万用户。 岗位详情信息查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&&postId=94412 投递邮箱: chuanqi.tcq@alibaba-inc.com 阿里安全-智能认知/NLP团队招聘[校招+实习生] 自2009年成立集团安全部​以来,阿里安全就在随着业务升级和拓展,不断探索创新的安全技术能力,以及世界级的安全风险防御体系,保护阿里巴巴经济体内消费者和整个生态伙伴的安全。https://s.alibaba.com我们 智能认知团队 每天需要处理阿里经济体中海量商品、海量内容的各种风险,以及保障各业务中的数据安全,正在招聘此方向的优秀人才。 岗位详情信息:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&&postId=94494 投递邮箱:stone.zhangr@alibaba-inc.com 阿里云-云原生应用平台基础技术中台招聘-社招-21届校招 云原生应用平台致力于打造稳定、标准、先进的云原生平台,推动行业面向云原生技术升级与革命。在这里,你将与来自云计算、大数据领域的顶尖技术专家亲密合作,在全球独一无二的场景与规模中从事 Kubernetes、Service Mesh、Serverless、Open Application Model(OAM)、Cloud Native Microservices 、OpenMessaging、Event Streaming等云原生生态核心基础技术及 Apache Dubbo,Apache RocketMQ, Nacos,Arthas 等顶级开源项目的研发与落地工作。在标杆级的平台上,既服务阿里巴巴全球经济体,更服务全世界的开发者用户。 岗位详情介绍:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&&postId=94430 请以附件的方式发送pdf版简历至 xiangsheng.gh@alibaba-inc.com 邮件标题:云原生应用平台简历-{姓名} 阿里云-弹性计算招聘-社招-2020届校招 今年阿里云弹性计算实习生内推即将启动,我们是阿里云智能最核心的部门,在这里你将体验极致性能和架构的挑战,海量的数据,最前沿的算法问题挑战,简历亲自review,保障专人跟进,请对弹性计算感兴趣的同学发送简历给我们,直接内推进入系统。邮箱:chao.qianc@alibaba-inc.com 岗位详情信息:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&postId=94508 阿里云-数据智能-基础产品研发-社招/2021届校招 基础产品研发团队为部门提供数据中台技术与产品,利用AI平台、数据分析与决策、数据可视化、知识图谱等技术为用户和ISV提供先进、高效的产品与工具,为“智能+”战略的落实提供卓越的基础设施。 作为后端研发专家,你将主要负责阿里云数据中台服务器端的研发工作,内部包括AI平台、数据分析与决策、数据可视化、知识图谱等多个领域方向的技术创新的研发工作,在这里你将致力于让“数据智能”普惠到各行各业,让行业用户也能拥有阿里巴巴强大的基于数据的分析、决策、展现能力。加入我们,共创产业AI, 让各行各业拥有智慧的大脑! 招聘岗位: Java后端工程师、前端工程师、大数据开发工程师、算法工程师 投递邮箱:jianxun.zxl@taobao.com 岗位详情请查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&&postId=94734 2020淘宝技术部消息中台团队校招火热 岗位详情信息,请查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12282029.0.0.424425d0xxSL3d&postId=94370 【阿里巴巴】【2021校招】【极速响应】【100%转正】阿里云-大数据&AI-团队直招 岗位详情信息,请查看:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=a2c6h.12873639.0.0.332bb953ymPQtN&postId=94935
问问小秘 2020-04-01 18:18:22 0 浏览量 回答数 0

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送
巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - Concepts and Design 5th Edition》介绍:ebook分布式系统概念与设计 《分布式系统设计的形式方法》介绍:分布式系统设计的形式方法 《互斥和选举算法》介绍:互斥和选举算法 《Actors:A model Of Concurrent Cornputation In Distributed Systems》介绍:经典论文 《Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems》介绍:如何构建一个安全可靠的分布式系统,About the Author,Bibliography:文献资料,章节访问把链接最后的01换成01-27即可 《15-712 Advanced and Distributed Operating Systems》介绍:卡内基梅隆大学的分布式系统博士生课程主页,有很丰富的资料 《Dapper, Google's Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍:Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统,译文,译文对照 《CS262a: Advanced Topics in Computer Systems》介绍:伯克利大学计算机系统进阶课程,内容有深度,涵盖分布式,数据库等内容 《Egnyte Architecture: Lessons Learned In Building And Scaling A Multi Petabyte Distributed System》介绍:PB级分布式系统构建/扩展经验 《CS162: Operating Systems and Systems Programming》介绍:伯克利大学计算机系统课程:操作系统与系统编程 《MDCC: Multi-Data Center Consistency》介绍:MDCC主要解决跨数据中心的一致性问题中间件,一种新的协议 《Research at Google:Distributed Systems and Parallel Computing》介绍:google公开对外发表的分布式系统与并行计算论文 《HDFS Architecture Guide》介绍:分布式文件系统HDFS架构 《ActorDB distributed SQL database》介绍:分布式 Key/Value数据库 《An efficient data location protocol for self-organizing storage clusters》介绍:是著名的Ceph的负载平衡策略,文中提出的几种策略都值得尝试,比较赞的一点是可以对照代码体会和实践,如果你还需要了解可以看看Ceph:一个 Linux PB 级分布式文件系统,除此以外,论文的引用部分也挺值得阅读的,同时推荐Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System 《A Self-Organizing Storage Cluster for Parallel Data-Intensive Applications》介绍:Surrento的冷热平衡策略就采用了延迟写技术 《HBA: Distributed Metadata Management for Large Cluster-Based Storage Systems》介绍:对于分布式存储系统的元数据管理. 《Server-Side I/O Coordination for Parallel File Systems》介绍:服务器端的I/O协调并行文件系统处理,网络,文件存储等都会涉及到IO操作.不过里面涉及到很多技巧性的思路在实践时需要斟酌 《Distributed File Systems: Concepts and Examples》介绍:分布式文件系统概念与应用 《CSE 221: Graduate Operating Systems》介绍:加利福尼亚大学的研究生操作系统课程主页,论文很值得阅读 《S4: Distributed Stream Computing Platform》介绍:Yahoo出品的流式计算系统,目前最流行的两大流式计算系统之一(另一个是storm),Yahoo的主要广告计算平台 《Pregel: a system for large-scale graph processing》介绍:Google的大规模图计算系统,相当长一段时间是Google PageRank的主要计算系统,对开源的影响也很大(包括GraphLab和GraphChi) 《GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning》介绍:CMU基于图计算的分布式机器学习框架,目前已经成立了专门的商业公司,在分布式机器学习上很有两把刷子,其单机版的GraphChi在百万维度的矩阵分解都只需要2~3分钟; 《F1: A Distributed SQL Database That Scales》介绍:这篇论文是Google 2013年发表的,介绍了F1的架构思路,13年时就开始支撑Google的AdWords业务,另外两篇介绍文章F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business .Google NewSQL之F1 《Cockroach DB:A Scalable, Survivable, Strongly-Consistent SQL Database》介绍:CockroachDB :一个可伸缩的、跨地域复制的,且支持事务的数据存储,InfoQ介绍,Design and Architecture of CockroachDb 《Multi-Paxos: An Implementation and Evaluation》介绍:Multi-Paxos实现与总结,此外推荐Paxos/Multi-paxos Algorithm,Multi-Paxos Example,地址:ftp://ftp.cs.washington.edu/tr/2009/09/UW-CSE-09-09-02.PDF 《Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems》介绍:一致性协议zab分析 《A Distributed Hash Table》介绍:分布式哈希算法论文,扩展阅读Introduction to Distributed Hash Tables,Distributed Hash Tables 《Comparing the performance of distributed hash tables under churn》介绍:分布式hash表性能的Churn问题 《Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web》介绍:分布式系统的CAP问题,推荐Perspectives on the CAP Theorem.对CAP理论的解析文章,PODC ppt,A plain english introduction to CAP Theorem,IEEE Computer issue on the CAP Theorem 《F2FS: A New File System for Flash Storage》介绍:闪存存储文件系统F2FS 《Better I/O Through Byte-Addressable, Persistent Memory》介绍:微软发表的关于i/o访问优化论文 《tmpfs: A Virtual Memory File System》介绍:虚拟内存文件系统tmpfs 《BTRFS: The Linux B-tree Filesystem》介绍:Linux B-tree文件系统. 《Akamai technical publication》介绍:Akamai是全球最大的云计算机平台之一,承载了全球15-30%网络流量,如果你是做CDN或者是云服务,这个里面的论文会给你很有帮助.例如这几天看facebook开源的osquery。找到通过db的方式运维,找到Keeping Track of 70,000+ Servers: The Akamai Query System这篇论文,先看论文领会思想,然后再使用工具osquery实践 《BASE: An Acid Alternative》介绍:来自eBay 的解决方案,译文Base: 一种Acid的替代方案,应用案例参考保证分布式系统数据一致性的6种方案 《A Note on Distributed Computing》介绍:Jim Waldo和Sam Kendall等人共同撰写了一篇非常有名的论文“分布式计算备忘录”,这篇论文在Reddit上被人推荐为“每个程序员都应当至少读上两篇”的论文。在这篇论文中,作者表示“忽略本地计算与分布式计算之间的区别是一种危险的思想”,特别指出了Emerald、Argus、DCOM以及CORBA的设计问题。作者将这些设计问题归纳为“三个错误的原则”: “对于某个应用来说,无论它的部署环境如何,总有一种单一的、自然的面向对象设计可以符合其需求。” “故障与性能问题与某个应用的组件实现直接相关,在最初的设计中无需考虑这些问题。” “对象的接口与使用对象的上下文无关”. 《Distributed Systems Papers》介绍:分布式系统领域经典论文列表. 《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》介绍:Consistent Hashing算法描述. 《SIGMOD 2016: Accepted Research Papers》介绍:SIGMOD是世界上最有名的数据库会议之一,最具有权威性,收录论文审核非常严格.2016年的SIGMOD 会议照常进行,上面收录了今年SIGMOD收录的论文,把题目输入google中加上pdf就能找到,很多论文值得阅读,SIGMOD 2015 《Notes on CPSC 465/565: Theory of Distributed Systems》介绍:耶鲁大学的分布式系统理论课程笔记 《Distributed Operating System Doc PDF》介绍:分布式系统文档资源(可下载) 《Anatomy of a database system》介绍:数据库系统剖析,这本书是由伯克利大学的Joseph M. Hellerstein和M. Stonebraker合著的一篇论文.对数据库剖析很有深度.除此以外还有一篇文章Architecture of a Database System。数据库系统架构,厦门大学的数据库实验室教授林子雨组织过翻译 《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》介绍:数据库关系模型论文 《RUC Innovative data systems reaserch lab recommand papers》介绍:中国人民大学数据研究实验室推荐的数据库领域论文 《A Scalable Distributed Information Management System》介绍:构建可扩展的分布式信息管理系统 《Distributed Systems in Haskell》介绍:Haskell中的分布式系统开发 《Large-scale cluster management at Google with Borg》介绍:Google使用Borg进行大规模集群的管理,伯克利大学ppt介绍,中文版 《Lock Free Programming Practice》介绍:并发编程(Concurrency Programming)资料,主要涵盖lock free数据结构实现、内存回收方法、memory model等备份链接 密码: xc5j 《Distributed Algorithms Lecture Notes for 6.852》介绍:Nancy Lynch's的分布式算法研究生课程讲义 《Distributed Algorithms for Topic Models》介绍:分布式算法主题模型. 《RecSys - ACM Recommender Systems》介绍:世界上非常有名的推荐系统会议,我比较推荐接收的PAPER 《All Things Distributed》介绍:推荐一个博客,博主是Amazon CTO Werner Vogels,这是一个关注分布式领域的博客.大部分博文是关于在工业界应用. 《programming, database, distributed system resource list》介绍:这个Git是由阿里(alibaba)的技术专家何登成维护,主要是分布式数据库. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:Erlang的作者Joe Armstrong撰写的论文,面对软件错误构建可靠的分布式系统.中文译版 《CS 525: Advanced Distributed Systems[Spring 2016]》介绍:伊利诺伊大学的Advanced Distributed Systems 里把各个方向重要papers(updated Spring 2015)列举出来,可以参考一下 《Distributed Algorithms》介绍:这是一本分布式算法电子书,作者是Jukka Suomela.讲述了多个计算模型,一致性,唯一标示,并发等. 《TinyLFU: A Highly Efficient Cache Admission Policy》介绍:当时是在阅读如何设计一个缓存系统时看到的,然后通过Google找到了这一篇关于缓存策略的论文,它是LFU的改良版,中文介绍.如果有兴趣可以看看Golang实现版。结合起来可能会帮助你理解 《6.S897: Large-Scale Systems》介绍:斯坦福大学给研究生开的分布式系统课程。教师是 spark 作者 matei. 能把这些内容真正理解透,分布式系统的功力就很强了。 《学习分布式系统需要怎样的知识?》介绍:[怎么学系列]学习分布式系统需要怎样的知识? 《Distributed systems theory for the distributed systems engineer》介绍:分布式系统工程师的分布式系统理论 《A Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统论文阅读列表 《Distributed Systems Reading Group》介绍:麻省理工大学分布式系统小组,他们会把平时阅读到的优秀论文分享出来。虽然有些论文本页已经收录,但是里面的安排表schedule还是挺赞的 《Scalable Software Architecture》介绍:分布式系统、可扩展性与系统设计相关报告、论文与网络资源汇总. 《MapReduce&Hadoop resource》介绍:MapReduce&Hadoop相关论文,涉及分布式系统设计,性能分析,实践,优化等多个方面 《Distributed Systems: Principles and Paradigms(second edtion)》介绍:分布式系统原理与范型第二版,课后解答 《Distributed Systems Seminar's reading list for Spring 2017》介绍:分布式系统研讨会论文阅读列表 《A Critique of the CAP Theorem》介绍:这是一篇评论CAP定理的论文,学习CAP很有帮助,推荐阅读评论文章"A Critique of the CAP Theorem" 《Evolving Distributed Systems》介绍:推荐文章不断进化的分布式系统.
suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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工作流模块 1.模型管理 :web在线流程设计器、预览流程xml、导出xml、部署流程 2.流程管理 :导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起 3.运行中流程:...
游客egqjd4t7mlyom 2019-12-01 19:54:26 50 浏览量 回答数 0

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Activiti6.0 java项目框架 spring5 SSM 工作流引擎 审批流程

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游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:59:18 27 浏览量 回答数 0

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 20:01:08 10 浏览量 回答数 0

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游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:53:06 30 浏览量 回答数 0

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Activiti6.0 工作流引擎 websocket即时聊天发图片文字 好友群组 SSM源码

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游客q6uipubrszn5g 2019-12-01 19:57:13 37 浏览量 回答数 0

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词汇表是什么样的?(S-V)

S A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z SASL ...
轩墨 2019-12-01 22:06:08 2530 浏览量 回答数 1

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fhadmin框架 1.系统采用主流的 SSM 框架 jsp JSTL bootstrap html5 (PC浏览器使用) 2.springmvc +spring4.3.7+ mybaits3.3 SSM 普通java ...
游客ydre72cd7ywew 2019-12-01 19:53:21 40 浏览量 回答数 0

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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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转自:思否 本文作者:Michael van der Gulik 原文链接:《Why WebAssembly is a big deal》 译者:敖小剑 WebAssembly 是每个程序员都应该关注的技术。WebAssembly 会变得更流行。 WebAssembly 将取代 JavaScript。WebAssembly 将取代 HTML 和 CSS。 WebAssembly 将取代手机应用。WebAssembly 将取代桌面应用。在 10 年内,我保证每个程序员至少需要知道如何使用工具来操作 WebAssembly 并理解它是如何工作的。 你可能会说,“太离谱了!” 好吧,请继续阅读。 什么是 WebAssembly 当前形式的 WebAssembly 是 Web 浏览器的新扩展,可以运行预编译代码…快速地。在 C ++ 中编写了一些小代码,然后使用 Emscripten 编译器将该代码编译为 WebAssembly。通过一些 Javascript 粘合,就可以在 Web 浏览器中调用这一小段代码,例如,运行粒子模拟。 WebAssembly 文件,扩展名为.wasm,本身是包含可执行指令的二进制格式。要使用该文件,必须编写一个运行某些 Javascript 的 HTML 文件来获取、编译和执行 WebAssembly 文件。WebAssembly 文件在基于堆栈的虚拟机上执行,并使用共享内存与其 JavaScript 包装器进行通信。 到目前为止,这似乎并不有趣。它看起来只不过是 JavaScript 的加速器。但是,聪明的读者会对 WebAssembly 可能成为什么有所了解。 WebAssembly 将成为什么? 第一个重要发现是 WebAssembly 是一个安全的沙盒虚拟机。可以从 Internet 运行喜欢的 WebAssembly 代码,而确保它不会接管 PC 或服务器。四个主流 Web 浏览器对它的安全性非常有信心,它已经默认实现并启用了。它的真正安全性还有待观察,但安全性是 WebAssembly 的核心设计目标。 第二个重要发现是 WebAssembly 是一个通用的编译目标。它的原始编译器是一个 C 编译器,这个编译器很好地指示了 WebAssembly 虚拟机的低级和可重定向性。许多编程语言都使用 C 语言编写虚拟机,其他一些语言甚至使用 C 本身作为编译目标。 此时,有人整理了一个可以编译为 WebAssembly 的编程语言列表。这份名单将在未来很多年中继续增长。 WebAssembly 允许使用任何编程语言编写代码,然后让其他人在任何平台上安全地运行该代码,无需安装任何内容。朋友们,这是美好梦想的开始。 部署问题 我们来谈谈如何将软件提供给用户。 为新项目选择编程语言的一个重要因素是如何将项目部署到客户。您的程序员喜欢用 Haskell,Python,Visual Basic 或其他语言编写应用程序,具体取决于他们的喜好。要使用喜欢的语言,他们需要编译应用,制作一些可安装的软件包,并以某种方式将其安装在客户端的计算机上。有许多方法可以提供软件 - 包管理器,可执行安装程序或安装服务,如 Steam,Apple App Store,Google Play 或 Microsoft store。 每一个安装机制都意味着痛苦,从应用商店安装时的轻微疼痛,到管理员要求在他的 PC 上运行一些旧的 COBOL 代码时的集群头痛。 部署是一个问题。对于开发人员和系统管理员来说,部署一直是一个痛点。我们使用的编程语言与我们所针对的平台密切相关。如果大量用户在 PC 或移动设备上,我们使用 HTML 和 Javascript。如果用户是 Apple 移动设备用户,我们使用……呃…… Swift?(我实际上不知道)。如果用户在 Android 设备上,我们使用 Java 或 Kotlin。如果用户在真实计算机上并且愿意处理掉他们的部署问题,那么我们开发人员才能在我们使用的编程语言中有更多选择。 WebAssembly 有可能解决部署问题。 有了 WebAssembly,您可以使用任何编程语言编写应用,只要这些编程语言可以支持 WebAssembly,而应用可以在任何设备和任何具有现代 Web 浏览器的操作系统上运行。 硬件垄断 想购买台式机或笔记本电脑。有什么选择?好吧,有英特尔,有 AMD。多年来一直是双寡头垄断。保持这种双寡头垄断的一个原因是 x86 架构只在这两家公司之间交叉许可,而且通常预编译的代码需要 x86 或 x86-64(也就是 AMD-64)架构。还有其他因素,例如设计世界上最快的 CPU 是一件很艰难但也很昂贵的事情。 WebAssembly 是一种可让您在任何平台上运行代码的技术(之一)。如果它成为下一个风口,硬件市场将变得商品化。应用编译为 WebAssembly,就可以在任何东西上运行 - x86,ARM,RISC-V,SPARC。即便是操作系统市场也会商品化;您所需要的只是一个支持 WebAssembly 的浏览器,以便在硬件可以运行时运行最苛刻的应用程序。 编者注:Second State 研发的专为服务端优化的 WebAssembly 引擎 SSVM 已经可以运行在高通骁龙芯片上。Github 链接:https://github.com/second-sta... 云计算 但等等,还有更多。云计算成为IT经理办公室的流行词已有一段时间,WebAssembly 可以直接迎合它。 WebAssembly 在安全沙箱中执行。可以制作一个容器,它可以在服务器上接受和执行 WebAssembly 模块,而资源开销很小。对于提供的每个服务,无需在虚拟机上运行完整的操作系统。托管提供商只提供对可以上传代码的WebAssembly 容器的访问权限。它可以是一个原始容器,接收 socket 并解析自己的 HTTP 连接,也可以是一个完整的 Web 服务容器,其中 WebAssembly 模块只需要处理预解析的HTTP请求。 这还不存在。如果有人想变得富有,那么可以考虑这个想法。 编者注:目前已经有人正在实现这个想法,Byte Alliance 计划将WebAssembly 带到浏览器之外,Second State 已经发布了为服务端设计的WebAssembly 引擎开发者预览版。 不是云计算 WebAssembly 足以取代 PC 上本地安装的大多数应用程序。我们已经使用 WebGL(又名OpenGL ES 2.0)移植了游戏。我预测不久之后,受益于WebAssembly,像 LibreOffice 这样的大型应用可以直接从网站上获得,而无需安装。 在这种情况下,在本地安装应用没什么意义。本地安装的应用和 WebAssembly 应用之间几乎没有区别。WebAssembly 应用已经可以使用屏幕,键盘和鼠标进行交互。它可以在 2D 或 OpenGL 中进行图形处理,并使用硬件对视频流进行解码。可以播放和录制声音。可以访问网络摄像头。可以使用 WebSockets。可以使用 IndexedDB 存储大量数据在本地磁盘上。这些已经是 Web 浏览器中的标准功能,并且都可以使用 JavaScript 向 WebAssembly 暴露。 目前唯一困难的地方是 WebAssembly 无法访问本地文件系统。好吧,可以通过 HTML 使用文件上传对话,但这不算。最终,总会有人为此创建 API,并可能称之为 “WASI”。 “从互联网上运行应用程序!?胡说八道!“,你说。好吧,这是使用 Qt 和 WebAssembly 实现的文本编辑器 (以及更多)。 这是一个简单的例子。复杂的例子是在 WebBrowser 中运行的 Adobe Premier Pro 或 Blender。或者考虑像 Steam 游戏一样可以直接从网络上运行。这听起来像小说,但从技术上说这并非不能发生。 它会来的。 让我们裸奔! 目前,WebAssembly 在包含 HTML 和 Javascript 包装器的环境中执行。为什么不脱掉这些?有了 WebAssembly,为什么还要在浏览器中包含 HTML 渲染器和 JavaScript 引擎? 通过为所有服务提供标准化 API,这些服务通常是 Web 浏览器提供的,可以创建裸 WebAssembly。就是没有 HTML和 Javascript 包装来管理的 WebAssembly。访问的网页是 .wasm 文件,浏览器会抓取并运行该文件。浏览器为WebAssembly 模块提供画布,事件处理程序以及对浏览器提供的所有服务的访问。 这目前还不存在。如果现在使用 Web 浏览器直接访问 .wasm 文件,它会询问是否要下载它。我假设将设计所需的 API 并使其工作。 结果是 Web 可以发展。网站不再局限于 HTML,CSS 和 Javascript。可以创建全新的文档描述语言。可以发明全新的布局引擎。而且,对于像我这样的 polyglots 最相关,我们可以选择任何编程语言来实现在线服务。 可访问性 但我听到了强烈抗议!可访问性怎么样??搜索引擎怎么办? 好吧,我还没有一个好的答案。但我可以想象几种技术解决方案。 一个解决方案是我们保留内容和表现的分离。内容以标准化格式编写,例如 HTML。演示文稿由 WebAssembly 应用管理,该应用可以获取并显示内容。这允许网页设计师使用想要的任何技术进行任意演示 - 不需要 CSS,而搜索引擎和需要不同类型的可访问性的用户仍然可以访问内容。 请记住,许多 WebAssembly 应用并不是可以通过文本访问的,例如游戏和许多应用。盲人不会从图像编辑器中获得太多好处。 另一个解决方案是发明一个 API,它可以作为 WebAssembly 模块,来提供想在屏幕上呈现的 DOM,供屏幕阅读器或搜索引擎使用。基本上会有两种表示形式:一种是在图形画布上,另一种是产生结构化文本输出。 第三种解决方案是使用屏幕阅读器或搜索引擎可以使用的元数据来增强画布。执行 WebAssembly 并在画布上呈现内容,其中包含描述渲染内容的额外元数据。例如,该元数据将包括屏幕上的区域是否是菜单以及存在哪些选项,或者区域是否想要文本输入,以及屏幕上的区域的自然排序(也称为标签顺序)是什么。基本上,曾经在 HTML 中描述的内容现在被描述为具有元数据的画布区域。同样,这只是一个想法,它可能在实践中很糟糕。 可能是什么 1995年,Sun Microsystems 发布了 Java,带有 Java applets 和大量的宣传。有史以来第一次,网页可以做一些比 和 GIF 动画更有趣的事情。开发人员可以使应用完全在用户的 Web 浏览器中运行。它们没有集成到浏览器中,而是实现为繁重的插件,需要安装整个 JVM。1995年,这不是一个小的安装。applets 也需要一段时间来加载并使用大量内存。我们现在凭借大量内存,这不再是一个问题,但在 Java 生命的第一个十年里,它让体验变得令人厌烦。 applets 也不可靠。无法保证它们会运行,尤其是在用户使用 Microsoft 的实现时。他们也不安全,这是棺材里的最后一颗钉子。 以 JVM 为荣,其他语言最终演变为在 JVM 上运行。但现在,那艘船航行了。 FutureSplash / Macromedia / Adobe Flash 也是一个竞争者,但是是专有的,具有专有工具集和专有语言的专有格式。我读到他们确实在2009年开启了文件格式。最终从浏览器中删除了支持,因为它存在安全风险。 这里的结论是,如果希望您的技术存在于每个人的机器上,那么安全性就需要正视。我真诚地希望 WebAssembly 作为标准对安全问题做出很好的反应。 需要什么? WebAssembly 仍处于初期阶段。它目前能很好的运行代码,而规范版本是 1.0,二进制格式定型。目前正在开展SIMD 指令支持。通过 Web Workers 进行多线程处理也正在进行中。 工具可用,并将在未来几年不断改进。浏览器已经让你窥视 WebAssembly 文件。至少 Firefox 允许查看WebAssembly 字节码,设置断点并查看调用堆栈。我听说浏览器也有 profiling 支持。 语言支持包括一套不错的语言集合–C,C++和Rust是一流的公民。C#,Go和Lua显然有稳定的支持。Python,Scala,Ruby,Java和Typescript都有实验性支持。这可能是一个傲慢的陈述,但我真的相信任何想要在21世纪存在的语言都需要能够在 WebAssembly 上编译或运行。 在访问外部设备的 API 支持方面,我所知道的唯一可用于裸 WebAssembly 的 API 是 WASI,它允许文件和流访问等核心功能,允许 WebAssembly 在浏览器外运行。否则,任何访问外部世界的 API 都需要在浏览器中的 Javascript 中实现。除了本地机器上的文件访问,打印机访问和其他新颖的硬件访问(例如非标准蓝牙或USB设备)之外,应用所需的一切几乎都可以满足。“裸WebAssembly”并不是它成功的必要条件; 它只是一个小的优化,不需要浏览器包含对 HTML,CSS 或 Javascript 的支持。 我不确定在桌面环境中让 WebAssembly 成为一等公民需要什么。需要良好的复制和粘贴支持,拖放支持,本地化和国际化,窗口管理事件以及创建通知的功能。也许这些已经可以从网络浏览器中获得; 我经常惊讶与已经可能的事情。 引发爆炸的火花是创建允许现有应用移植的环境。如果创造了“用于 WebAssembly 的 Linux 子系统”,那么可以将大量现有的开源软件移植到 WebAssembly 上。它需要模拟一个文件系统 - 可以通过将文件系统的所有只读部分都缓存为 HTTP 请求来完成,并且所有可写部分都可以在内存中,远程存储或使用浏览器可以提供的任何文件访问。图形支持可以通过移植 X11 或 Wayland 的实现来使用 WebGL(我理解已经作为 AIGLX 存在?)。 一些 SDL 游戏已经被移植到 WebAssembly - 最着名的是官方演示。 一旦 JVM 在 WebAssembly 中运行,就可以在浏览器中运行大量的 Java 软件。同样适用于其他虚拟机和使用它们的语言。 与 Windows 软件的巨大世界一样,我没有答案。WINE 和 ReactOS 都需要底层的 x86 或 x86-64 机器,所以唯一的选择是获取源代码并移植它,或者使用 x86 模拟器。 尾声 WebAssembly 即将到来。 它来得很慢,但现在所有的部分都可以在你正在使用的浏览器上使用。现在我们等待构建用于从各种编程语言中定位 WebAssembly 的基础设施。一旦构建完成,我们将摆脱 HTML,CSS 和 Javascript 的束缚。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区
茶什i 2020-01-07 10:32:35 0 浏览量 回答数 0

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