能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明:
通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。
能力说明:
能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性,各种应用框架和测试框架。
能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
熟悉微服务常用开放框架,理解Spring、Spring Boot,以及Spring Cloud的概念和不同,对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力,掌握基本组件的知识。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。
python实现一个雪花算法?
无论是从代码还是步骤上面,都比较详细的告诉我这么处理的原因以及后续需要注意点。AI编程进入到公司也是协助程序员提升效率的一个方法,我认为可以作为一个助理来协助程序员开发。
(1)在实际的工作中,这种场景并不是很多,可能没有涉及到那么深或者那么广泛。我倒是记得在ES搜索查询时使用过这种思想,当时是为了提高ES检索信息,为了更好的利用多核CPU,确认在检索时使用并行。在使用ES处理数据时,采取数据并行计算,最后合并结果集数据返回给前端页面渲染。
(2)其次遇到并行的就是在阅读一些算法书籍或者深度剖析的文章才会遇到并行计算来提升性能,其他好像还真没遇到过。
个人认为成为一个技术PM需要综合考虑其能力和素质,扎实的技术功底、项目管理能力、沟通能力、领导能力、学习和自我提升能力都不可缺少。
作为技术PM需要对所在领域的技术有深入的了解,这个我个人认为是最基础的一个,它不像其他的项目管理上的PM,技术PM对项目的技术需求、评估技术方案的可行性以及与技术团队有效沟通。
在技术开发上,项目管理的基本知识和技能,如项目计划制定、进度控制、风险管理等。熟悉项目管理工具和方法论,如敏捷开发、SCRUM等,能够帮助你更好地管理项目。
技术PM需要与不同部门和团队进行频繁技术沟通,确保项目顺利进行,实时解决技术难题,领团队朝着目标前进。
技术领域不断发展,需要保持对新技术的敏感度和学习热情。通过参加培训、阅读相关书籍和文章、与同行交流等方式,不断提升自己的技能和知识。
在数据存储中,无论是网盘还是NAS,针对用户来讲,主要考虑的点有是否方便、是否需要网络、存储限制、存储费用和价格、同步设置、维护成本、隐私问题、是否稳定、是否需要下载APP等。
传统的网盘存储开箱即用,无需购买硬件进行复杂的设置,只需注册一个帐号即可上传和下载数据。但是在存储上面有限制,而且扩容价格不菲,风险点就是如果服务提供商倒闭了或者因为故障升级导致数据丢失,在数据安全上面有些担心。
NAS需要自己把控自己的数据,自己决定存储策略,以及如何备份,这个学习成本就比较高一些;由于前期也需要购置硬件,所以初期投入成本也高;访问速度在于网略,访问速度相对于快捷;由于自己购置硬件,安全性相对好一些;由于需要维护,这个可以增加岗位投入,所以对于广大的运维相对好一些,可以提高市场岗位投入,增加创收。
综上所述,我认为两个需要根据具体的需求和预算来选择,个人的话,还是选择网盘好一些;公司企业选择NAS好一些。
重磅升级莫过于这个,而且是免费的呀,免费的。向用户免费开放能够处理长达1000万字的长文档功能,这个应该是目前全球处理文档容量上最大的AI应用之一,后续可能会在金融、法律、科研、医疗和教育有重大凸显。
之前的Qwen-VL是Plus版本,目前推出了Max版本,你懂的,不过这个升级有点你很苹果的感觉,哈哈哈哈。
2023年上线了APP,目前在这块应该也有很大的升级。
1、后续在复杂专业领域知识的理解深度和广度,这个不知道是否可以支持,通过上述第一项千万字的文档处理功能可以看出,后续这块可能还会有更大的深度和广度。
2、实时交互性,从目前大家使用的情况来看,使用百度文心一言的相对较多,不知道是什么原因。
3、其他的,暂时还未想出来。
在云智融合浪潮下,我认为服务器操作系统在基础功能足够的情况下,更应该是个性化和智能化的方向。
合作共赢,英特尔的技术支持,可以协助龙蜥开拓更有利的市场,国产化浪潮呼声高涨,这只是一种渠道,同时也希望有更多的渠道以及选择。双方共同提供创新技术,共同达到目标,共同创建生态,加速市场宽度的增加,所以是双赢。
依托阿里云的服务,提供更优质的体验。首先Alibaba Cloud Linux占据安全合规、强大的性能优势、长生命周期的运维能力。
以未来市场为依托,未来云优势,打造生态场景,促进创新技术共享,在云上可以使用两者优点,为用户提供更好的服务体验。
在我使用k8s的过程中,感觉配置和管理集群、监控和日志、升级和回滚比较麻烦。确配置和管理Kubernetes集群是确保系统稳定运行的关键。了解如何配置节点、设置网络、管理存储等是运维Kubernetes集群的重要任务。
听说阿里有了这个工具,可以快速降低运维复杂度,大体看了下。可观测性发现异常、运维止血 (Ops)、问题根因定位这些功能很适合使用k8s的运维侠们,可以大服务缩短恢复时间。
大致 AI 的成熟度可体现在以下三个方面:
ACK AI 助手已经上线智能快速诊断、智能问答两大能力,智能问答出发点好,在使用过程中不知道是否准确。
增强问答准确度,有些问题的答案也不是很容易入手。
国产算力平台在发展过程中,需要经历多个方面的磨砺和革新,我认为主要子性能、稳定性以及竞争力上面需要着重考虑。首先是创新上,始终跟不上国外的创新,创新能力显得不足。其次是生态建设上面没有大局观,除了硬件本身,包括操作系统、编译器、驱动、软件等,还需要系统集成,这一点也很吃力。再者,中国有很大的市场需要开发,国产的算力平台还不足以支撑未来的市场应用,还需要深入分析,了解需求,以及提供更好的解决方案,最后就是国际化,随着全球化的加速发展,国产算力需要与国际竞争,打通上下游的沟通以及协助,形成主力,共同推动国产化算力发展。
目前来看,AI应用主要是算法的优化与创新上浅尝辄止,跨界融合上面需要实战,与国产AI芯片生态的崛起也需要集成和融合,还有就是文字、图片、音频、视频等上的优化处理还需要投入。
我的看法是,将Vision Pro这样的高级视觉工具集成到编程实践中是现代软件工程的一个重要趋势,它极大地提升了软件系统的智能化水平,并且简化了原本需要大量手动图像处理算法编程的工作,使得开发者能够更加关注于业务逻辑层面的问题解决而非底层视觉算法实现。
我认为不是有可能,而是会更多的改变工作模式以及提供开发者的工作效率。开发者能够创建解决复杂图像分析问题的应用程序,比如物体检测、识别、测量、定位等。这在智能制造、质量控制、医疗影像分析、自动驾驶等诸多领域都有广泛的应用价值。可以说,Vision Pro将大大提升效率。
个人认为Sora可以快速制作高质量的教学视频,提升学习效率。无论是给予创作人员提供素材,还是给使用人员提供学习技巧,都可以作为一个工具来使用。个人感觉近期在广告行业可能会更好,可以激发潜在的能力。
现在是文字、图片到了视频,后续是否可以创作歌曲、电影、甚至电视剧,再者可以创作游戏,使得AI在文化和娱乐方面提供相应的服务,智能化程度更高,可以吸引更多的眼球,站在风口浪尖,必须有内容。
有的,很痛苦,这个痛苦,难以言表。
很多人说的对。当下这个时代,你阅读源码的最大意义在哪里呢?下面是我个人意见:
对于大多数人来说,我们注定的命运是打工,既然是打工,从领导或者公司高层来说,不是你的技术有多么的牛X,而是你能在危机关头解决问题。我始终坚信一句话:技术够用就可以了,无需做一个大佬。
虽然我不建议阅读源码,但是我们也要有阅读源码的能力,只需要这个能力即可。
可选择一个合适的开源项目,然后了解项目的背景信息,通篇了解项目结构,划分模块了解,从简单到复杂,从登录到退出,从注释到文档,从实践到调试bug,从交流到讨论,当然,也可以做其中的一两个。我认为都是可行的。
在讨论AI编码是否有效前,我认为可以先讨论下他的优缺点。
优点:
缺点:
从上面来看,AI只是一种辅助工具,开发人员可以使用AI协助开发,避免过度依赖。
兼容性再处理下。
代码质量不是很高,希望可以提升编码的质量。
在过去的一年中,我对AI这项技术创新的印象最深刻,也参加过几次会议,听老师们讲解的头头是道。很期待2024年也有这种活动让我深入学习。
2024年,我希望数据安全和隐私保护的加强和边缘计算的进一步发展。
最恶心的莫过于我本地是好的,放在开发环境也是好的,就是线上出现了问题,而且线上还没办法调试排查出来具体是啥问题。自己咋个测试都是正确的,信不信由你,哈哈哈哈哈,每次遇到开发都是这个说辞。
其他工程师给予帮助完成解决。资质工程师一步一步解析,很细致,慢慢排查业务逻辑,代码逻辑,一测试一个准头,就是代码出现了问题,而且还出现的那么理直气壮。多么痛彻的领悟。
最近比较火的莫过于向量数据库和云原生数据库。
云数据库在去年得到了迅猛的发展,也得到了广泛的应用。云数据库具有弹性、高可用、可靠性高的优点,逐渐成为了各大云服务提供厂商的核心业务。而PolarDB是国内首款云原生关系型数据库,采用存储计算分离、软硬一体化设计,交易和分析性能最高分别为开源数据库的6倍和400倍。
在2023年AI发展迅速的一年内,向量数据库的创新技术旨在提高数据处理效率、优化存储空间、增强查询性能、扩展处理能力以及提供更多智能化功能。这些技术的不断发展和应用,将为人工智能应用提供更好的支持,为实现数据驱动的智能化应用打下坚实基础。
未来数据库应该是向多模数据库、云原生数据库普及、AI赋能的分布式并行处理、安全和隐私保护加强的方向。数据库的发展趋势是一个不断创新的过程,这个过程很缓慢,数据库技术应该是向着高效、稳定、安全、智能化的方向发展,为各种应用提供更加优质的数据服务。
作为一名开发者,理想的数据库应该是性能优异、可用性和扩展性良好、安全和隐私共存、低学习成本、易于维护和监控、生态多样化和闭环的一款数据库,最好提供社区支持,技术支持,丰富的文档支持
使用开源容器的原因最主要的是领导决定的,胳膊终究是拧不过大腿。
个人感觉开源的容器可以实现开发、测试、线上环境的一致性,极大减少运维成本,提升效率。其次是就是轻便,下载、上传就可以使用。隔离性也很好,可移植性强,最后就是成本低。
我使用过的开源容器有Docker、Kubernetes、Glassfish、Tomcat做开发,有开源社区的支持,但是必须要牢牢掌握基础知识才可以发挥他的最大效益。社区版本也提供一些工具、插件和解决问题的方式,虽然不及时,但是足够用,也可以为公司节约成本,但是运维成本上去了,
我遇到的一个SQL性能异常的问题,让我印象深刻。客户在使用数据库时发现一条SQL语句在执行时效率极低,导致业务系统无法正常运行。经过调查,发现该SQL语句在执行时,执行计划发生了变化,导致执行效率降低。这个问题非常棘手,因为即使将共享池清空,再次执行SQL仍然会发生同样的问题。经过深入分析和测试,我们发现问题的根源在于缺少索引,导致查询无法快速定位数据。
为了解决这个问题,我们为客户在相关表上添加了索引,重新构建了数据库,并优化了SQL语句的执行计划。最终,问题得到了解决,业务系统恢复了正常运行。
阿里云数据库产品工具倒是用过,不过实在参与活动的时候使用TiDB来做业务分析,页面很好,提供了可观测性的功能,还提供了SQL调试工具,通过SQL诊断可以快速定位问题。
这个话题很有意思,也比较符合当前我的定位。
目前在做项目交付工作,项目交付工作的需求是来源于合同。
首先,我可以从合同中快速的确定项目的目标和范围。其次我再客户现场,可以随时随地同客户进行沟通交流,与最终用户以及其利益相关的领导、用户进行有效沟通,协助他们完善他们的需求,然后将需求汇报到需求管理系统中。然后,在开发前,进行需求分析和需求分类,制定需求开发优先级,将合同中重难点的需求先处理掉,并记录到需求跟踪矩阵和控制系统。最后,将完善的项目按照合同规格交付给客户。
有遇到过。
遇到需求混乱的主要原因有以下几个:
没有。
以前使用的是别家的需求管理工具。
积极参与。
优秀的注释,我好像是从阿里的手册上面开始学习的,我在工作中大多数的同事也是按照阿里巴巴手册上面的要求和规范来编制自己的代码,所以这一块,暂时还没有区分出来优劣,只是大家都可以看懂,哈哈哈。
不过我在一些论坛和社区也看到很多开发者有这个困扰,所以还是建议大家都统一一下,给自己一个好的工作方式。
代码分组,分模块,分段,简明释义,结构要层次分明,命名规范,如果逻辑复杂可以多写个方法等等都是可以的。