学习技术先要理解主要的概念

笔者很喜欢技术，从移动端、后台、再到算法都有学过。学过了各种技术之后，觉得技术很多技术其实相通的，有时候觉得这是对世界的一个朴素的理解。学技术首先要要去理解技术中涉及的一些英文的名字，以及一些主要的概念。如果把这些概念都理解了，有了主要的脉络，再看细节就很容易了。

Android移动端技术主要有哪些呢 ？应用层来说：Activity是如何启动的，view如何绘制，如何把数据刷新与界面刷新分开；网络数据请求怎么刷新；本地数据存储是用provider，文件，还是sqlite；数据是否需要加密；远程配置如何实现；Bitmap如何防止OOM; 3D效果如何用opengl实现。 对于框架层来说：activitymanager, windowmanager, packagemanager, surfaceflinger, mediaplay，stagefright,camera是什么，工作流程等等, 这些架构的设计确实有独特之处，这块是android的核心所在； 对于底层来说：linux系统内存管理，文件管理，进程管理，进程间通信，设备管理等等，其中设备管理是最重要，android的BSP工程师大部分时间在调设备的参数。

后台技术来说，很多人认为就是CRUD，只是这个很浅层次的。涉及到各个技术细节是挺多，尤其涉及到微服务分布式，云原生这些。应用框架：springboot，springcloud等框架的设计原理；rpc框架：gprc，dubbo等实现原理；中间件：maycat，sharding-jdbc等如何现实分库分表；数据库：mysql，pg，oracle等底层存储原理，索引如何实现，sql怎么解析；缓存数据库：redis，mongodb等实现原理，应用场景等等；接入层：LVS如何现实，nginx是什么，惊群是什么以及如何解决；分布式：paoxos，raft，zabb算法有什么区别，zookeeper 与etcd的差异；消息队列：rabbitmq，rocketmq，kafka的差异与应用场景；云原生：servicemesh，k8s等原理；分布式链路追踪告警等等如何实现。

对于算法来说，这里说的算法主要指的是机器学习算法和深度学习算法。传统的机器学习：线性回归，决策树，xgboost，lightgm，EM等等算法的推动；深度学习：rnn，lstm，gru，cnn，dnn，attention的原理推导与实现；强化学习：dqn，ddqn，ac，ddpg，ppo等算法的原理与实现。涉及到具体的图像、语音、文本、推荐等垂直领域的应用，其实离不开前面提到的基础技术与原理。对于算法来说训练与推理很重要，这就涉及到tenforflow、pytorch等，以及GPU,NPU,CPU的计算技术等等。

对于大数据来说，常用的大数据套件，hdfs，haase，spark，flink，hbase，clickhouse，kettle，数据湖等技术原理与实现。

当然很重要的是要掌握计算常用的算法与编程语言。对于算法来说：数组，链表，排序，树，图，动态规划等等，可以去刷刷leetcode等一些网站，练习之后会思维得到很大训练。对于语言来说：比如说java语言，JVM的工作原理，GC算法，hotspot如何实现。能现实一个自己的语言，从词法分析，语法分析，机器码的生成，以及优化的实现。