Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。

今日凌晨，OpenAI 突然放了个大招：“ChatGPT 现在能看、能听、能说了！”

如今，几乎所有中国互联网大厂都公布了自己的“类ChatGPT”解决方案，有些还公布了背后的关于AI技术模型的详情。

借助AI工具，不仅可以提高我们工作生活的质量和效率，还可以将我们的一些想法落地，实现我们的一些小愿望~~

在云原生时代，传统的监控系统由于缺乏对微服务之间的串联分析能力，逐渐被可观测系统取代。

在互联网迅猛发展的数十年里，我们不断面临新的场景与挑战，例如大数据、大规模集群计算、复杂的网络环境、多核处理器对于高并发的需求、云计算、上千万行的服务器代码等，那些成熟但“上了年纪”的语言不能为新的场景给出直接的解决方案，此时，Go语言应运而生了。

自2004/05年DARPA的“大挑战”（rural）和2007年的“城市挑战”以来，自动驾驶一直是人工智能应用中最活跃的领域。

自2020年 OpenAI 发布了包含1750亿个参数的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3（Gen- erative Pre-trained Transformer 3）[1]以来，包括Google、Meta、百度、智源研究院等在内的公司和研究机构纷纷发布以 PaLM[2]、LaMDA[4]、T0[5]等为代表的不同的大规模语言模型（Large Language Model ，LLM ），也称大模型。

到目前为止，本章的基调似乎是悲观的：中国互联网的发展路径太特殊，Web 2.0的烙印太强，导致现有的平台公司难以向“AI+Web 3.0”的新时代过渡。

可观测性并不是最近才出现的新概念，但云原生时代的可观测系统确实是最近几年才开始快速发展起来的，这是当前云原生时代系统的复杂性和规模性结合的必然结果。

更重要的是，进入2023年，面对愈加复杂多变的外部环境，如何高效实施降本增效战略也成为各IT企业更为急迫的问题，即在有限的资源条件下，如何去追求更高的效率、更高的质量、更好的用户体验和更强的创新能力。

在职场中，总结与汇报能力是展示我们思考、分析和沟通技巧的关键环节。通过对工作经验、项目进展或研究成果进行总结，我们可以向领导和团队成员展示自己的观点和成果。借助 Word，我们可以轻松地组织信息，确保总结汇报的内容清晰、有条理，以便其他人能够更好地理解。

企业级的数字资产的规划成果几乎不可能一次完成，尤其是在企业已有较多的应用系统建设成果并且希望能尽可能地复用已有功能时，循序渐进地进行改造的方式显得尤为重要。为了有效、稳步地推进规划成果落地，《数字资产：企业数字化转型之道》一书提出采用“T”字工作法。

SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断，前端传入后端的参数是攻击者可控的，并且参数被带入数据库查询，攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。

博文菌今天看到一则新闻说：Malwarebytes 的报告显示，全球勒索软件攻击呈现上升趋势。该研究显示，从 2022 年 7 月到 2023 年 6 月，攻击数量大幅增加，其中美国首当其冲。该组织指出，在收集的 1900 起勒索软件攻击事件中，超过 43% 发生在美国，比去年增加了 75%。

车道线检测是自动驾驶中最基本、最关键的安全任务之一，可以应用在 ADAS （高级驾驶员辅助系统）中，如车道保持功能，以及其他更高级别的自主任务（如与高清地图和轨迹规划的融合等）。给定在自动驾驶车辆上收集的 RGB 图像，车道线检测算法旨在图像上提供结构化线的集合。

ChatGPT 不仅将改变我们日常的生活、工作和思维方式，而且将引领人类以前所未有的速度逼近通用人工智能。我们普通人能通过使用提示词让ChatGPT为我们做各种事情，如高效写代码：

早会上，老板正在询问自己关心的几个功能的进展。一个程序员汇报说，目前这个代码已经写完了，正在等待代码评审。

在深入测试工作的那段时间，笔者发现测试人员因为工作边界模糊，大部分时间和精力都花在了功能测试上，而对于质量测试、自动化测试等扩展性强的工作，所花时间和精力很少，这是一件可悲的事情，但这是很多公司内都存在的现象。导致这种现象的原因有很多，其中一个让人特别头疼的问题就是自动化测试的覆盖速度远远达不到产品变化的速度，所以很多人失去了信心，选择老老实实地做功能测试。

说明：本文作者为厦门大学管理学院教授、博士生导师陈亚盛，原文为《芯片浪潮——纳米工艺背后的全球竞争》一书的推荐序，本公众号刊发时略有修改。