主要是技术方面,归纳得非常全面,分为前端,后端和运维: 下面是前端技术路线 jQuery也算是基础中的基础了; 响应式web也是非常重要的一块知识; 语言上比较看好ES6,Typescript 可以看
上一篇章,咖啡君给各位介绍了程序猿必备的基本装备。这一篇,我们来聊聊大学里刚入坑的新生码农们需要注意哪些?
我关于路线图的最后一部分以技术路线图结束。第 1 部分侧重于路线图的类型及其关系。第 2 部分侧重于能力路线图,第 3 部分侧重于产品路线图。所以现在我们用最复杂的路线图来总结它。
1.技术路线 python 3.6.0 scrapy 1.4.0 2.任务 爬取腾讯招聘网站的自动翻页的数据采集 3.分析 注意 URL组成 https://hr.tencent.com/po
摘要 当前网络已经深入我们工作和生活的方方面面,随之而来的是安全防护形势不容乐观。据我们公司内部做安全的同学统计,目前国内黑客的数量就超过了10万,每年的攻击次数超过10亿次。 面对这样的形式,我们在
我不止一次被告知,企业架构 (EA) 是在浪费时间。老板、客户、同事和开发人员都告诉过我。我可以理解有些人不了解架构在公司中所扮演的角色——尤其是商务人士。但是,当 CTO 或 CIO 告诉您这一点时,您不得不想知道他们是如何成为他们的职位的?他们是主人的侄女还是侄子?他们对 CEO 保密吗?也许他们只是看起来的一部分。他们显然不是从他们的智慧和能力中得到的。
主要主要介绍了开发者、设计师、深度学习等几个领域的路线图内容,感兴趣的同学可戳上面文章查看详情,限于篇幅,这里就不多做介绍了。
记得回到 90 年代,口号是 IT 需要与业务保持一致。如今,技术变得如此重要,以至于业务需要与技术保持一致,看起来。在 IT 和业务方面,我从未真正看到过“我们与他们”的现实。但无论你怎么看,它们都需要对齐。这就是路线图的用武之地。
在文章的开头,笔者摘用一段报告,报告内容对数字化全面转型进行了如下描述:“对于一些高管来说,这是一场关于技术的竞争。对于其他人而言,数字化是一种与客户互动的新方式,它代表了一种全新的经营方式。虽然这些定义都不一定不正确,但是这种多样化的视角却经常让领导团队‘四分五裂’。原因正是理解的不一致和缺乏对企业未来之路的共同愿景。正因为如此,企业会经常出现不连续的举措和错失方向的努力,继而表现出迟缓或从一开始就迷失方向。”
新一年,Docker技术路线图中包含了Microsoft技术支持、开源编辑工具以及更新后的容器产品。 貌似Docker前两年的发展步伐并没有足够快,因此,在2015年应用容器供应商开始准备发布一款针对Linux顾客的开源编辑工具以及Microsoft Azure和Hyper-V的测试版编辑工具。Docker公司首席执行官Ben Golub说,该工具的发布取得了很不错的成果。他说:“我们从2013年就开始着手,截止2014年共有7000万的下载量,从一个很棒的产品逐渐发展成为一个大型的生态系统,呈旋风式增长。
任何软件产品都由2部分组成:业务逻辑+软件技术。业务逻辑通常由产品经理设计,软件技术由软件开发架构师设计和程序员编程实现。而测试人员呢?则通常对两大部分的质量问题都会进行评测。无论是主动认知还是被动发展,在大部分的组织中都会发现有一部分测试人员更喜欢和擅长进行业务逻辑的测试(后面称:SET)、一部分测试人员更喜欢和擅长对软件技术的测试(SDET)。
自从我和我的一个同学都把自己的电脑搬到实验室以后,我们两个就变成了整个实验室、乃至整个学校里面最疯狂的人,我们除了洗漱回一趟寝室以外我们所有的时间都待在实验室,当然除了上课和吃饭。当时我们的课程管得比较严,每次辅导员都会亲自到场点名,如果发现谁没有到就可能找他谈话,所以很多人虽然不想去上课,但是还是会去把时间混满。虽然我和我的那个同学基本上都是在一起学习和吃饭,但是平时交流并不是很多,造成这种原因不能不说说我们对技术方向的选择问题。 因为自己学会使用搜索引擎以后,有什么迷惑和疑问都会在网上找一些资
在日渐火热的数据库安全领域,数据库审计应该是应用最为广泛,用户接受度最高的产品了,没有之一。
在程序员的职业生涯中一直逃不开的一个话题,也是网上议论最多的话题就是 “35 岁之后的码农的职业规划该走技术路线还是管理路线”,尤其是在疫情时代,大环境不好,各个公司各种各样的 “毕业典礼” 也让这个话题在程序员的圈子里被推上顶峰。我也一直在思考这个问题,毕竟也到了该未雨绸缪的时刻,不过更多的还是通过给自己制定更完善的职业规划,来增加自己的抗风险能力和核心竞争力。
企业数据战略系列的一部分,探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的总体数据战略方面的重要性。
主要分享测试的学习资源,帮助快速了解测试行业,帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
科学Sciences导读:简介自动驾驶级别、技术路线及其软硬件常识,综述特斯拉AI计算机为核心的自动驾驶,从Tesla AutoPilot 1.0的辅助驾驶,到Tesla AutoPilot 3.0和全新的Hardware1.0的全自动驾驶的硬件时代。最后是埃隆·马斯克(Elon Musk)简历。
DPU/IPU的重要性已经达成了共识。但围绕DPU的定位存在一些争论,不同的公司根据自己技术特点选择不同技术路线。首先我们回顾一下数据中心的问题和技术发展的趋势需求:
问题: 如何处理 Python 入门难以进步的现象? 看视频看呀看呀看, 看完了,基础的都懂了 然后就想写点东西 可是无从下手呀,我以为基础不扎实,又去看视频 好了 视频看完了 想网上找点习题来做,结果简单的习题做不出来,又怀疑基础没学好呀 又看视频和网上的文章 如此的循环着 学习有一个月了 我困惑的是,很难把知识点结合起来写个简单的东西 比如说目录遍历都写不出来 我知道站在岸上学不会游泳 你们可能会叫我多练 , 可是我想知道怎么去练 如何练 不能没有目的的去练, 其实我PHP也是如此的,能看懂代码就是
前言 近年来我国民航业快速发展,旅客吞吐量和货运吞吐量快速增长。作为民航的重要基础设施之一,机场建设的规模和数量都在不断大。机场信息系统作为保障机场业务运行的中枢神经,其重要性也越来越受到重视。 机场在大规模应用信息化技术的同时,也不可避免地受到各类网络安全问题的威胁。 病毒肆虐、黑客攻击、敏感信息泄露都严重影响到机场信息系统的正常运行和业务的正常开展,针对机场信息系统的安全问题也引起了广泛的关注。 层出不穷的网络攻击 近年来,黑客针对民航系统的攻击越来越频繁,造成的影响和损失也越来越大。 2015年10月
程序员正常的职业走向一般是怎么样的,我不能完全的解释,只能以身边人的例子来诠释: 1.大公司 打下手(1-3月)-----代码工(3-8月)--- 程序员(1年到?)------项目组长(4年
你或许会说,语音识别和机器翻译——没错,传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现,对输入语音先进行语音识别得到文本结果,然后再基于文本进行机器翻译,这也是当前语音翻译采用的主流方法。
上篇文章《聊聊48V混动技术》中提到48V系统的出现主要有两点因素:汽车零部件电气化趋势和主机厂降油耗的压力。目前来看,国内主流一代48V拓扑中,48V系统包括48V电池、DC/DC、BSG(Belt Starter Generator)三大件,吉利博瑞GE、长安逸动、CS55等搭载48V的车型已经批产上市,今天从节能减排方面探讨一波48V技术路线的发展。
云计算是DT(Data Technology)时代的基础,它已经逐渐改变了传统IT行业格局。云中的安全威胁像达摩克利斯之剑悬挂在产业的上空,同时它也像一个巨大的迷宫一样让整个安全行业陷入思考。或以传统的方案适配融合到云中,或以创新的思路解决问题,不管是安全的巨头,亦或是专注于云安全的新兴厂商,至少目前还没有给出令人信服的方案,一切其实还并不明朗。本文无意对仍处在迷雾中的整个云中安全拨云见日,只关注以云中租户为中心的新逻辑防护边界。本文对云中安全生态进行了跟踪,对虚拟安全网关产品形态进行了技术调研,给出了主流的技术发展路线并总结了目前该技术领域所面临的挑战。
CSMA是Gartner去年提出的重要战略技术趋势之一,全称Cyber Security Mesh Architecture,网络安全矩阵架构。矩阵,在英文中有两个词:Grid,Mesh。其中,Grid代表矩阵内都是同类型元素,Mesh有异构的含义。因此,从这里可以看出,CSMA之所以用Mesh,是指“不同类型的、异构的安全原子能力,有机的联系、协同起来组成安全矩阵”的意思。
随着自动驾驶技术的快速发展,交通系统迎来了前所未有的变革。尽管自动驾驶技术在过去二十年中取得了显著进步,但L4级别自动驾驶汽车尚未实现商业化,其主要原因是安全性能尚未达到大规模应用的要求。
Mamba 是一个开源的 Python 包管理工具,它可以让你更轻松地安装和管理 Python 包。然而,Mamba 并没有被 Python 官方的包管理工具 pip 所接受。这是为什么呢?在这篇文章中,我们将探讨 Mamba 被拒绝的原因。
由于虚拟机需要连接物理网络,宿主机的hypervisor为虚拟机创建了一个虚拟网卡,而在运行虚拟机的宿主机上也就需要运行一个虚拟交换机 (vswitch)与这个虚拟网卡进行连接。
在春节假期尚未过完的时候,OpenAI再次效仿去年ChatGPT的火爆,展示了自家AI视频生成模型Sora,不仅打了国内外AI相关人士一个措手不及,也让众多的中国网民直呼“中美AI之间的差距越来越大”。
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问,它远远不止机器学习算法。相比图像或语音,文本的变化更加复杂,例如从预处理来看,NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能,自然语言包含更高一级的智能能力,不论是承载思想、情感还是推理。
【新智元导读】今年年初,不少投资机构在提到2018年的投资计划时,都希望“今年上半年投几家智能驾驶创业公司”,如今年已过半,多家智能驾驶创业公司都完成了数亿元的新一轮融资。本文作者为中关村发展集团产业投资部贾振钊博士,他结合对行业的认识,让读者/投资者更全面、综合的看清智能驾驶这个风口,对行业存在的机会和风险有更深入的认识。
前作《5G射频前端的挑战和商业机会》,主要演绎了射频前端各种不同半导体工艺和产品类别的故事。详情请参考iRF射频前端产业观察公众号。这里我们来梳理下滤波器在射频前端中的使用和相关价值量的变化。文章的重点是变化和量化。
eBPF 是一个能够在内核运行沙箱程序的技术,提供了一种在内核事件和用户程序事件发生时安全注入代码的机制,使得非内核开发人员也可以对内核进行控制。随着内核的发展,eBPF 逐步从最初的数据包过滤扩展到了网络、内核、安全、跟踪等,而且它的功能特性还在快速发展中,早期的 BPF 被称为经典 BPF,简称 cBPF,正是这种功能扩展,使得现在的 BPF 被称为扩展 BPF,简称 eBPF。
1、基于Visual Dataprep的数据预处理,可以处理主流的模型数据格式(Fbx,Obj,Revit,Dwg,IFC等等),导入到UE4
作为技术人员,对于“技术选型”一词应该不太陌生。简单的说,技术选型就是技术决策,只要你在团队中稍微有点地位,独立承担某项任务,就会面临选择,需要做出相应的决策。当然,这种细粒度地决策级别不是我要讨论的重点。在本文中,我想分享一下我对于公司层面技术选型地观点和看法,更确切得说是面向创业公司的技术选型。为何要重点突出“创业公司”呢?很简单,因为到目前为止,我一直走在创业的路上。
截至2022年4月17日,全国高校毕业生去向落实率为23.61%,产业用人需求与人才就业需求的矛盾可见一斑,缩招、裁员的互联网大厂是IT人才的首选,而智能汽车领域的IT人才正“遭遇”百万年薪和疯狂挖角。
信仰很难构建,但太容易崩塌。这句话,对于尚在“雏儿“阶段的区块链行业来说,是写照,也是警言。
软件定义网络(Software-defined Networking,简称SDN)技术是一种网络管理方法,它支持动态可编程的网络配置,提高了网络性能和管理效率,使网络服务能够像云计算一样提供灵活的定制能力。SDN将网络设备的转发面与控制面解耦,通过控制器负责网络设备的管理、网络业务的编排和业务流量的调度,具有成本低、集中管理、灵活调度等优点。
动力电池领域的产品格局可能要变天了。7月29日,全球动力电池巨头宁德时代正式发布了第一代钠离子电池。根据发布会信息,第一代钠离子电池的能量密度已经接近现有磷酸铁锂电池,并且在低温、快充方面比锂离子电池更有优势。
进入绘制界面后,我们首先修改一下其专业型,也就是主题。因为是用在毕业论文中的,所以选择简单、黑白的这个主题就比较好。
自身作为35+程序员,还在一线写代码,说到对自己年龄的担忧也是时常提醒自己不要放弃了继续学习新的东西,毕竟年龄大了年轻点的程序员时刻都在成长,所以这种无形的压力让自己不能停下来看风景,无论哪个职业只要是年龄大了肯定都会有一定的压力存在,更何况是被叫做吃青春饭的程序员这个职业,当然随着年龄的增大就急急忙忙还像刚入行的那样什么都要去做什么都要去搞,还是选择合适的切入点,如果还是代码那就是要向着框架类的方向,用之前的经验让自己迈向更高的角度,所以不能盲目的着急上火还需要考虑自己的实际情况。
对于程序员来说,大多数人公司都有技术和管理两条发展路线,通常在同一家公司,管理路线的发展可能性,要相对广阔一些;但是技术路线也有技术路线的好处,比如相对而言更依赖于硬实力,因而工作机会丰富。我相信有不少程序员都和我一样,坚守着技术路线,无论是进还是退,都对管理者的岗位没有什么兴趣。
AI大模型时代已经开始显露出颠覆传统开发范式的趋势,新的应用开发模式正在逐渐显现。LangChain是一个可以用Javascript来进行开发的大模型应用开发框架,它本质上也提供了一种用大模型来进行应用开发的成熟的技术路线/框架。本期节目详细讲解了这个成熟的技术路线是怎么利用大模型来进行应用的。
技术栈,目前我计划是分为python系和java系,这二者实际上,在工作中95%的工作都是相同的,尤其是简历上,很难体现出差别。
最近google在技术上连续有大动作,dart的空安全支持,flutter在三月的2.0发布,于是好多人问我,该学之前的flutter1.22,还是直接上手flutter2.0,就和有人问我学go,还是Java,感到很困惑,问我该怎么办。老实讲,这样的问题我无法回答,每个人具体情况不同,所应该采取的态度和解决方案也不同。从我自己来讲,其实技术路线问题也曾长时间地困扰我,所以我想把我现在的一些想法摊出来跟大家分享一下。罗列如下:
作者 | 张俊宝 日前,IDC 开展了《IDC Perspective: 隐私计算全景研究》。通过调研发现,2021 年中国隐私计算市场规模已突破 8.6 亿元人民币,未来有望实现 110% 以上的市场增速。艾瑞咨询发布的《2022 年中国隐私计算行业研究报告》显示,2021 年至今年 3 月,隐私计算领域的累计融资额超过 18 亿元,占比超过过去 6 年的 60%,且至今投融资热度不减。隐私计算的投融资热度让更多隐私计算公司走到台前,也让更多开发者关注到了这项技术。 严格意义上来说,隐私计算目前没有一个
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