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:
掌握企业中如何利用常见工具,进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面,熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap,具备开发高级交互网页的能力,具备基于移动设备的Web前端开发,以及Node.js服务器端开发技能。
能力说明:
掌握计算机基础知识,初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作;具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。
能力说明:
可对MySQL数据库进行备份与恢复,可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作,可快速上手阿里云RDS MySQL数据库,可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库,如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
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2024年05月
2024年02月
2024年01月
2023年12月
2023年11月
sora会让视频内容更加多元化,集全网视频的特点进行学习设计, 更便捷,更快捷, 让非科班出身的人员拥有了产出电影电视剧,短剧的广泛机会。
- 人物更生动形象
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首先AI是个发展趋势, 确实能够带来很多遍历和优势
Serverless数据库要想走在前沿科技, 和AI组合相当于强强组合, 提高了数据库数据处理的自动化和效率
未来发展走向AI可以将大部分复杂繁琐的业务自动化处理, 用户更关注业务的走向和解决方案
新的一年,希望互联网环境越来越好,人工智能够广泛应用, 智能车进入下一个智能时代!程序员代码越写越少,工资越来越高!
不太明白 为啥要有IPv4地址紧缺的担忧哦, IPv6不就是为了弥补这个担忧的?
主动支持IPv6 顺势而为就行
2.在IPv6“一粒沙一个IP”的广阔前景与当前迁移挑战并存的局面下,你觉得 IPv4 地址的收费策略能否有效推动 IPv6 的普及?为什么?
我觉得以收费推动IPv6可能会适得其反, 毕竟谁也不想在受到威胁的情况下 被动选择
3.对于目前IPv6迁移准备不足的说法,你有哪些担忧或建议呢?
匹配度问题
这种经历只要有经验的老司机都是有的,
通过阅读源码可以解决自定义功能的问题, 不用受到框架自身的约束,更灵活,功能更多
阅读源码就是枯燥的, 要结合自己的经验和三方作者的思路来阅读,本身就是没有太多兴趣的, 绝大多数都是业务需求需要才去看三方的底层源码实现的
源码嵌套层级比较多,一直跳转千万不要跳着跳着忘了自身的目标是什么,
不用纠结每个单词, 每行代码的所有含义, 只找和自己主功能相关的源码,
还可以通过断点调试 来推理代码的含义
通义千问大模型的问世,印象比较深刻, 尤其是2023年迭代更新速度也很快, 通用性一直都在更新, 一个版本比一个版本强, 在国内也算数一数二的语言大模型了, 期待2024变的更AI话
希望在量子计算方面有更大的突破,让云计算的性能在在更上一层楼,因为随着大模型的庞大数据支撑,解决复杂度极高和计算的问题需要快速解决,这也是云计算未来的一个发展方向
首先看企业的性质是什么,如果企业性质就是AI训练代码,这种企业的要求手写代码必须写出AI 写不了的原因是认可, 如果企业就是互联网开发,在复杂业务中程序员手写比调试AI的效率是要高,然后还要加上注释AI为啥不行, 这个时候就是多此一举了。
开发者社区之外的倒是有, 比方说崔庆才的爬虫播客整体成书也出版了, 用了大量的时间和精力来维护, 让零基础的从入门到精通spider打造了很好的学习平台!
零基础
流程多
范围细
实战性好
不断更新实时
有意愿成为独立的开发者, 自己对自己的
整个项目前前后后有成就感!
1.产品需求
2.业务梳理
3.代码实现
4.项目部署
5.运营推广变现
6.项目升级
1.如何让系统长期维持理想的“三高”标准?
精细化项目工程, 框架设计超前,设计彦瑾,实现过程严谨,尽量操作的完美
2.在实际业务场景中,“三高”是真实存在的吗?
三高同时存在还是有的
3.如果你是技术负责人,你会选择用“三高”来评价系统开发工作吗?
三高只是系统开发的一部分,不能全概而论, 一般我们对先追求稳定性, 在追求性能, 最后才是高可用
DBA的工作会被AI取代吗?
不会被AI代替所有, 目前只能是一些能够自动化的东西被AI代替,并且提高了准确度。 像需要根据业务思考合理给出指定的方案这种复杂问题就替代不了
谈谈你最近关注的数据库技术与创新有哪些?
云原生数据库: 专门配合云服务器使用, 更好的适应云计算,匹配度较高
向量数据库: 专门用来存储高维向量的数据,适配大模型开发居多
图数据库: 专门存储处理图形的数据库,在图片处理方面查询和分析较为突出
使用向量数据库 对接过大模型,向量数据库的出现为存储和索引这些数据向量而设计,提供了高效的相似度搜索。
究其原因还是因为他能处理普通数据库无法处理的高维向量数据
随着大模型的发展肯定不是昙花一现, 一定会随着AI时代的发展而熠熠闪光
像在做项目代码的时候出现的BUG, 以为是代码写的有问题,实际上是配置的环境有问题导致的问题
解决方案多方比较 代码实现的, 确定代码实现没有问题, 然后在排查环境问题,最总确定问题点, 解决问题
异常事件是 本来应该很快查询计算完毕,反而用了很长的时间
解决方案: 1.分析sql语句的执行过程
- 查看日志 3. 借助第三方分析工具
暂时未用到
- 使用项目管理工具平台系统化管理
- 团队需求分析会
- 团队需求确认贯宣会
1.经常遇到需求混乱的情况
2.原因是: 1. 沟通问题
- 需求提出方太多 不够统一
暂时还没有使用阿里云云效工具
会使用 计算巢, 因为一站式一条龙服务
用过哦, 用过在线教育直播的SaaS服务,未来还是很需要SaaS服务的
枣糕的注释:
- 瞎写一通, 注释和代码不匹配
- 写的太简单, 只有自己能看懂
- 遍地都是注释,注释比代码多
优秀的注释:
- 简洁明了
- 在重要流程环节出现
- 函数参数说明详细
- 清晰的代码结构
- 复合行业代码规范
- 变量名命名规范-见名知义
看透
2023年流年不利,而立之年才明白工作是工作,生活是生活, 边工作边生活,而不是一味了为了money而工作,确实非常努力可以减少退休的时间, 但是等到了退休的时候错过了这几十年的生活,是不是有些不值得, 这是我今年的感悟! 钱确实是赚不完的, 生活才是这辈子的经历!
实现功能没BUG
1.复合代码行业规范
2.重点环节有注释
3.封装层次封装有结构化