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1、技术理解与掌握能力：技术PM应对所负责的项目涉及的技术领域有深入的了解，能够把握技术方向，理解技术难点，并具备解决技术问题的能力。

2、项目管理能力：这包括制定项目计划、监控项目进度、管理项目风险、确保项目质量等方面的能力。技术PM需要能够合理安排资源，优化工作流程，确保项目按时、按质完成。

3、团队协作与领导能力：技术PM需要与团队成员建立良好的合作关系，激发他们的积极性和创造力。同时，也需要具备领导能力，能够引导团队朝着共同的目标努力。

4、沟通协调能力：技术PM需要与团队成员、客户、上级和其他利益相关者进行有效沟通，及时传递信息，解决问题。此外，还需要具备出色的演讲和报告能力，能够向项目相关方清晰地展示项目进展和成果。

5、决策与问题解决能力：在项目实施过程中，技术PM需要面对各种问题和挑战。他们需要具备快速、准确地做出决策的能力，并能够运用自己的专业知识和经验解决问题。

6、学习能力与适应能力：随着技术的不断发展，技术PM需要不断学习和掌握新的知识和技能。同时，他们还需要具备适应变化的能力，能够应对项目中出现的各种不确定性和变化。

7、创新能力：在竞争激烈的市场环境中，技术PM需要具备创新思维，能够提出新的想法和解决方案，推动项目的创新和发展。

二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用“开”来表示1，“关”来表示0。

二进制的算法规则主要包括：

加法：二进制加法有四种情况：0+0=0，0+1=1，1+0=1，1+1=10(进位)。
减法：二进制减法有四种情况：0-0=0，1-0=1，1-1=0，0-1=1(借位)。
乘法：二进制乘法有四种情况：0×0=0，1×0=0，0×1=0，1×1=1。
除法：二进制除法有两种情况(除数只能为1)：0÷1=0，1÷1=1。
此外，还有逻辑运算，包括与、或、非三种基本逻辑运算。与运算遵循“同1得1，异0得0”的原则；或运算遵循“同0得0，异1得1”的原则；非运算则是将原码取反。

对于更复杂的二进制计算，例如乘法、除法以及涉及多个位的运算，可能需要采用更为复杂的算法，如长乘法、长除法等。在实际应用中，计算机内部通过电路来实现这些基本的二进制运算。

如果需要进行二进制计算，可以使用计算器或者编程语言中的二进制运算功能。例如，在Python中，可以使用bin()函数将十进制数转换为二进制数，也可以使用位运算符进行二进制运算。

理解二进制以及其二进制运算是计算机科学和数字电子学的基础，对于理解计算机如何存储和处理信息至关重要。

复杂性和变化性：软件开发的复杂性非常高，尤其是在处理大型项目或复杂系统时。代码需要满足各种功能需求、性能需求、安全需求等，同时还需要考虑代码的易用性、可维护性和可扩展性。此外，项目需求可能随时变更，这就要求程序员能够灵活应对，及时修改代码以适应新的需求。

人的局限性：程序员也是人，他们可能会犯错误，或者对问题的理解可能存在偏差。即使是经验丰富的程序员，也难以避免在编码过程中出现疏忽或遗漏。此外，程序员在编写代码时，可能会受到时间、压力、疲劳等因素的影响，这些因素都可能导致代码质量下降。

测试的不完全性：在软件开发过程中，测试是一个非常重要的环节。然而，测试并不能完全覆盖所有可能的情况和边界条件。有些bug可能在特定的情况下才会出现，而这些情况在测试阶段可能没有被发现。因此，即使代码在测试阶段表现良好，也不能保证在实际使用中不会出现问题。

技术的不断进步：软件开发是一个不断发展的领域，新的技术、工具和框架不断涌现。程序员需要不断学习新的知识和技能，以适应这些变化。在掌握新技术的过程中，程序员可能会遇到一些挑战和困难，这也可能导致代码中出现bug。

Spark计算框架的官网地址是 https://spark.apache.org

积极参与社区活动

如果我有机会使用Sora生成视频，我最想生成的是一款高质量的在线教育视频。这款视频将包含丰富的教学内容，以互动和直观的方式展示给学生。通过使用Sora的实时音视频通信功能，我可以实现与学生的实时互动，回答他们的问题，并根据他们的反馈调整教学内容。

此外，我还希望利用Sora的录制功能，将这类在线教育视频保存下来，供那些无法参加实时课程的学生观看。这将大大提高教育的可达性和灵活性，使更多人能够享受到优质的教育资源。

必须积极参加社区活动

在AI时代，数据是基础，而向量数据库正是为处理这些数据提供了有效的解决方案。向量数据库能够高效地存储、查询和检索向量数据，从而加快了机器学习、深度学习等AI应用的训练和推理速度。特别是在处理大规模、高维度的向量数据时，向量数据库的优势更为明显。

然而，随着生成式人工智能的快速发展，如GPTs等模型的出现，它们可以直接从文本生成相应的向量表示，从而减少了对于大规模向量数据库的需求。此外，随着AI技术的进步，越来越多的数据开始以结构化或半结构化的形式出现，这也使得传统的关系型数据库更加适用。

因此，向量数据库是否是AI时代的未来航标，取决于具体的场景和需求。在某些场景下，尤其是非结构化数据处理和大规模向量计算方面，向量数据库仍然具有不可替代的作用。而在其他场景下，随着技术的进步和需求的改变，可能会有更加适合的数据存储和处理方式出现。

以下是我曾经遇到的一些例子：

客户反馈：应用崩溃
以为的Bug：客户的设备可能存在兼容性问题，或者应用本身存在内存泄漏。
实际的Bug：客户的手机没电了，导致应用崩溃。

客户反馈：数据导入失败
以为的Bug：数据格式可能存在问题，或者数据库连接有问题。
实际的Bug：客户试图导入的数据量太大，超出了服务器的限制。

客户反馈：表单提交失败
以为的Bug：网络问题或服务器过载。
实际的Bug：客户在表单中填写了必填项以外的信息。

客户反馈：支付失败
以为的Bug：支付网关可能存在问题。
实际的Bug：客户的银行卡余额不足。

客户反馈：找不到某项功能
以为的Bug：该功能可能被错误地移除或隐藏了。
实际的Bug：客户在应用内的搜索框中输入了错误的关键词。

使用 AI 生成代码，而完全不涉及程序员手写代码，可以带来一些潜在的优势和风险。

优势：

效率：AI 能够快速生成大量代码，减少程序员需要花费的时间和精力。
创新：AI 可以通过学习大量数据和算法，找到更好的解决方案。
一致性：AI 生成的代码具有一致的风格和结构，减少了人为错误。
风险：

依赖性：完全依赖 AI 可能导致失去人类程序员的创造力和判断力。
安全性：AI 可能无法识别和预防某些安全漏洞。
责任：如果 AI 生成的代码出现问题，可能很难确定责任。

对于2024年的技术革新，我们可以做出一些合理的猜想。首先，我们可能会看到更多的生成式人工智能（AI）的应用。生成式AI已经引发了科技界和商业界的广泛关注，其强大的创造力和解决问题的能力将释放出隐藏的效率。此外，随着AI技术的进一步发展，我们将看到更多的企业专注于创建护栏，以减轻AI的风险。

其次，我们可能会看到可持续性成为一种战略需要。特别是在建立人工智能模型的时候，可持续性将成为一个重要的考量因素。此外，随着量子计算技术的发展，我们可能会看到更多的计算能力突破现有的物理限制。

同时，随着技术的进步，我们可能会看到更多的数据科学家和AI研究员出现。这些专业人士将利用生成式AI进行创新的故事叙述，或者解决AI生成内容的伦理影响等问题。

最后，我们可能会看到更高效的人工智能模型。虽然大型语言模型（LLM）如GPT-4具有巨大的参数数量，但随着技术的发展，我们可能会看到更小、更有针对性的模型产生更好的结果。这种趋势可能会导致人工智能模型变得越来越商品化，更多的公司可以用更低的成本运行更好的人工智能模型。

选择合适的源代码：选择您感兴趣或者与您的工作相关的源代码，这样更容易保持专注和动力。

了解背景和文档：在开始阅读源代码之前，了解相关的背景知识和文档，这将有助于您更好地理解代码的功能和实现方式。

从主函数或主入口开始：大多数程序都有一个主函数或主入口，从这里开始阅读，可以帮助您了解整个程序的运行流程。

逐步深入：在阅读源代码时，逐步深入，先了解大致的框架和结构，再深入到具体的实现细节。

注释和文档：注意阅读代码中的注释和文档，这将有助于您理解代码的功能和实现方式。

实践和调试：在阅读源代码时，尝试进行实践和调试，这将帮助您更好地理解代码的运行机制和逻辑。

总结和归纳：在阅读完源代码后，进行总结和归纳，将有助于您巩固所学知识和技能。

云原生数据库：云原生数据库是专门为云环境设计优化的数据库，具有弹性伸缩、高可用、自动备份等特点。这种数据库能够根据应用程序的需求自动调整资源，提高效率，同时降低运维成本。
分布式数据库：随着大数据和物联网技术的普及，分布式数据库也受到了越来越多的关注。这种数据库能够将数据分散到多个节点上，实现数据的分布式存储和处理，提高数据处理的效率和可靠性。
NewSQL数据库：NewSQL数据库是一种结合了关系型数据库和NoSQL数据库优点的新型数据库。它既具有关系型数据库的结构化查询能力，又具有NoSQL数据库的分布式处理能力。这种数据库对于需要处理大量数据和高并发的应用程序非常有用。
时序数据库：时序数据库是专门用于存储和查询时间序列数据的数据库。它能够高效地处理大量的时间序列数据，并提供快速的查询和分析功能。这种数据库在物联网、监控系统等领域有着广泛的应用。
列式存储数据库：列式存储数据库是将数据按照列存储的数据库。与传统的行式存储数据库相比，列式存储数据库更适合于分析查询，因为相同列的数据可以一起处理，提高查询效率。
图数据库：图数据库是一种以图结构来组织数据的数据库。这种数据库非常适合存储和查询具有复杂关系的数据，如社交网络、生物信息学等领域的数据。
多模数据库：多模数据库是指能够同时支持多种数据模型（如关系模型、文档模型、键值模型等）的数据库。这种数据库能够根据应用程序的需求选择合适的数据模型，提供更加灵活和高效的数据存储和处理能力。

我用的硬盘+云盘备份的，双重备份更方便安全