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逻辑更严谨,你需要这样做

要向做出一个功能需求,该提前准备的是这个需求需要哪些技术、哪些条件、哪些算法等等。 其次,需要做好串讲和和反串讲。需求并不是你一个懂就行了,你得让一个团队都在一个理解的概念上。...此时的你,需要做的就是把之前三步理解的,通过编程的方式做出一个产品来,空有华丽的理论,缺在编码上犯难了,这也是一大憾事呀。 第五,作品提交之前,自己在自己这边进行测试。...自己认为好的东西,肯定是需要自己满意的,不然你怎么好意思拿出去给别人呢,对吧。 调整顺序(时间顺序方式) 我的职场之路 在这里,我已经不止一次介绍我是程序员了,那为什么我会是一名奋战在一线的程序员呢?...记得在2012年的时候,还处在大学时代的我,迷茫了,焦虑了,因为很快就要步入大三,那就是真的需要通过努力学习,来为未来做准备。...写程序不难,写好能承受住考验的程序,很难,昨天因为我的考虑不周,给项目组的线上程序带来一点麻烦,所以,凡事都需要严谨对待。 写好逻辑,无论是文章,还是程序,都是共通的,感谢粥老师的课。

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你的手写 new 实现足够严谨

console.log(Object.getPrototypeOf(obj2)) 如果不一样,那么可能说明你的 myNew 方法和标准的 new 操作之间存在着些许出入,这篇文章也许能够让你的方法更加完善 / 严谨...这两个语句的作用难道不是一样的?毕竟 Fn.prototype 和 obj.__proto__ 都是指向同一个原型对象呀!...这里我们只需要关注第六步和第七步。...实现一个更严谨的 new 在大部分的手写 new 实现中,通常都没有去检查构造函数的原型是否是一个对象。...现在我们实现的 new 就更加严谨了,而且也更接近原生的 new 操作。 本文到这里就结束了。不过,从语言设计的角度来说,为什么不将实例的 __proto__ 也跟着设置为 null 呢?

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    需要 GraphQL

    GraphQL 开发初衷 我们在 Facebook 的代码开源网站上找到了 官方回答, 大意是说: 在开发带 WebView 的 APP 时需要兼容 Android、iOS 环境不一致从而设计不同 API...REST 模式痛点 API 爆炸 随着我们做的产品功能越来越复杂,需要依赖后台模块API数量越来越多,逐渐不好维护。...加载太多无用内容 使用 API 的前端开发人员无法限制接口返回内容,而且在接口复用中,通常会接收到很多不需要的字段,导致请求包很大,网络耗时变长。...实现一个功能需要请求多个 API 通常,复杂的功能不是一个 API 可以搞定的。这时我们会并发请求多次,但浏览器也有最大请求数量限制。...同时获取多个数据 我们在上面的 query 里面可以同时放多个对象描述,可以一次性把需要的数据都拉取回来,减少网络请求数量,极大优化了网络请求负载,同时也方便前端开发。

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    前端开发有了 Next.js,还需要后端开发

    Next.js,作为React框架的佼佼者,因其前后端流畅集成而受到广泛欢迎。这就引出了一个有趣的问题:我们真的需要Next.js的后端功能?...Next.js 后端的优势 服务端渲染(SSR):Next.js擅长服务端渲染,即在服务器而非用户浏览器中渲染页面,从而提升Web应用性能。...何时需要独立后端 复杂业务逻辑:如果应用需要处理复杂的业务逻辑、大量数据处理或广泛的数据库交互,则可能需要专用的后端。 微服务架构:微服务架构将服务拆分为更易管理的独立部分。...现有后端系统:如果项目需要与已有的数据库或后端系统交互,维护独立的后端可能更有意义。 结论 在不断变化的Web开发世界中,是否需要Next.js后端主要取决于项目的具体需求。...Next.js为创建现代Web应用提供了强大的前后端集成解决方案。尽管在大多数情况下表现出色,但在某些情况下,仍然需要专用的后端。最终,这一选择应根据应用的复杂性、可扩展性需求和集成需求来做出。

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    python程序需要编译

    不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。...而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型语言。...编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃。...把模块定义成二进制语言程序的这个过程叫做字节编译 python是解释型语言,它的字节编译是由解释器完成的 编译py文件,生成pyc结尾的文件的方法, Import zipfile.py 到此这篇关于python程序需要编译的文章就介绍到这了

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    你真的需要消息队列

    如果使用消息队列,则需要定义两个系统都能识别的消息格式;如果不使用消息队列,则必须定义一个方法签名。有什么本质的区别?不是真的。 但你可能会有其他想要特别关注某一信息的消费者?...耦合?是的。但是这种耦合没有什么不方便的。 那么如何处理峰值流呢?您可以通过消息队列将请求放置到持久队列中,然后将它们一起处理。...这是一个非常有用的特性,但它也仅限于几个因素——您的请求是在UI背景中处理的,还是需要立即响应?...所以还有一个问题,如果信息丢失了,会有问题?如果应用程序处理请求的节点,可以恢复它?您会发现这种情况经常发生,如果您没有处理所有的消息,那么很难确保功能是正确的。...队列可以有很多配置项和大小是多少,什么行为是(消费者需要需要确认接受,要注重处理失败,多个消费者得到相同的消息,消息有TTL,等等)以及网络和消息传递开销,特别是现在每个人都喜欢与XML或JSON传递信息

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    DBA需要具备开发能力

    上周我们在几个社群做了一个问卷,“DBA需要具备开发能力”,这里附上结果: 选项 票数 占比 不需要 1 2.5 % 需要会用Python,但不需要特别强的开发能力 12 30.0 % 需要特别强的...Python开发能力 3 7.5 % 需要会用Go,但不需要特别强的开发能力 2 5.0 % 需要特别强的Go开发能力 3 7.5 % 需要会用Java,但不需要特别强的开发能力 2 5.0 % 需要特别强的...Java开发能力 1 2.5 % 需要会用Shell,但不需要特别强的开发能力 9 22.5 % 需要特别强的Shell开发能力 3 7.5 % 需要C语言/C++开发能力,要能读懂MySQL/Redis...DBA 需要掌握的; 有一部分人觉得也需要掌握 Go; 有少部分人觉得需要读懂 MySQL、Redis 等数据库的源码。...那么工作中,DBA 需要开发哪些东西呢?

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    我们真的需要模型压缩

    然而,由于模型过参数化,它们记住数据 [4],而不是学习数据中的有用模式,这就需要正则化。然后,模型压缩利用这种简单性,只保留解决方案实际需要的参数。...由于我们的目标是训练使用较少 GPU 内存的神经网络,我们可以问一些显而易见的问题: 为什么需要过参数化? 需要多少过参数化? 我们可以通过使用更聪明的优化方法来减少过参数化?...未来方向 我们真的需要模型压缩?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。...显然,在我们得到一个明确的答案之前,还有很多悬而未决的问题需要回答。下面是一些我希望在未来几年内完成的工作。 过参数化 通过观察数据的质量(使用低计算资源) ,我们能够得到更严格的边界?...我们可以将这些边界扩展到其它常用的架构(RNNs,Transformers)? 优化 在训练过的神经网络中还有其它我们没有利用的冗余

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    FBI也需要云计算

    FBI需要在锁定机密信息的同时,向其他执法机构提供可用信息,协助防止恐怖袭击的发生。...很多间谍和间谍行动曾让FBI付出了昂贵的代价,与任何商业组织一样,FBI也需要保护自己免受内部攻击的困扰,防止数据、知识产权和其他资产被员工窃取。...为此,FBI需要保证数据始终在掌控之中,并及时了解数据可能遭受的破坏。 同时保护自己免受内部和外部的威胁,对于FBI来说是一个严峻的考验,他们希望利用云计算的特性,兼顾这两方面的需求。...因此,FBI网站不需要最高级别的保护;第三,FBI需要全天候、不间断地为当地和国家执法机构提供信息,高可用性是FBI最优先考虑的特性;第四,风险和损失无法用货币来衡量,很可能会影响国家安全或导致灾难性事件...以上独特考量,决定了FBI需要一个定制化的云应用,Amazon GovCloud由此诞生。现在,许多FBI的安全问题和要求通过GovCloud得到了解决,而FBI正计划将遗留系统也迁入云端。

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