第一是人工智能这几年被拔高到了一个前所未有的高度。这个高度上升到了国家战略层面上来了。上海进博会上大大很长时间的讲话更是让人工智能一下子上升到了国家生死存亡的高度。这是为什么？ 那么多的劳动力缺失怎么办？既然人不行就只能靠机器了。所以人工智能这个东西一下子给提到了关系国家生死存亡的战略高度。 但是人工智能到底能在多大程度上缓解人口的缺失呢？ 我想可能很多时候大家都高估了人工智能的实际发展水平，而低估了人力资源的重要。毕竟，人工智能真正可以做的事情，在今天其实只是简单重复的事情，目的性明确的事情。 但是我想也许唯一解决人口缺失的办法就只能是多生了，人工智能替代人，不靠谱的层面多。只是人到底不是猪，想让多生就多生，少生就少生的。 所以可以预见的将来，人工智能依然会红红火火，和有没有经济危机，经济危机来不来都没什么关系了。但是人工智能到底是不是真能解决人口缺失的问题，我并不看好。
近日笔者采访了几十位求职内核程序员这个岗位的候选人。这些候选人均来自大的优秀公司——公司多以芯片或嵌入式OS /系统而闻名。他们中的许多人都声称自己拥有至少10年的内核在职经验。 他们的简历非常耀眼——各种相关的项目，流行语和奖项…… 但大多数人却无法回答一个很基本的问题：当我们调用标准malloc函数时，内核会发生什么？ ? 不要惊讶。 我越是思考这个问题，就越是觉得问题的原因不仅仅在于他们本身，也在于他们工作的公司。这些公司通常会提供稳定的代码堆栈，而且多年以来一直没有产 生显著的变化。 日复一日，程序员梦想着成为团队/公司内部的专家——然而，当这一天真正来临的时候，却是我们困住自己的时候。我们对现 有代码挖掘得越深，我们陷入的泥潭就越深。 这就是程序员的困境：我们靠编码为生，但培养了我们的大公司往往会破坏我们谋生的能力。 如何摆脱这种困境？ 对于个人—— 首先，要做自己的个人项目。你需要不断地“提升自己”。
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本质上是搜索结果展现形式的变化，这是目前各搜索厂商的共识。百度的框计算、360好搜的onebox，以及各种形式的富摘要结果都是这种思路，实际效果相当不错。 2、搜索结果的个性化。 神马搜索号称能够通过搜索者既有的搜索习惯对内容实现智能预判，举个简单的例子： 用户搜索“王小川”，IT行业的用户第一反应肯定是搜狗的王小川；而其它圈子的用户第一反应则很可能是安徽卫视的主持人王小川。 文中以“按摩”这个query举例，出来的是按摩服务、价位和地图，而不是传统的按摩介绍，以及如何进行按摩的相关视频等。这是我想重点讨论的。 单以“按摩”这个query来说，作者或者神马搜索有些自以为是了，可以肯定的是此时用户的主需求肯定不是想要寻找按摩服务这些，如何进行自身穴位的按摩等信息类需求才是主需求，这一点从用户的点击行为上可以清晰的看到 这正是综合搜索的困境：有商业价值的搜索需求正从综合搜索流向其它垂直类产品，而这正是搜索引擎的重要收入来源。
1.故事的起源 话说很久以前，一个普通家庭的两兄弟，从小天资聪颖，智商超群，顺利考上了985，成为了人们口中的“别人家的孩子”。 毕业了自然没有找到好工作，要是关注了我的公众号，何至于此啊，年青人“耗子尾汁”。 无奈之际这两兄弟开始凭借自己的智商，盗窃金库，从此live happily ever after（永远幸福的生活下去）。 ? 2.转折 oh，wait剧本错了，Action。 常在河边走，难免不湿鞋。 5.原理分析 这是博弈论的典型应用场景。 博奕论： 也称对策论（Game Theory），属运筹学。 主要研究公式化了的激励结构间的相互作用，是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。 纳什均衡： 指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他人不改变策略，他就无法改善自己的状况。 纳什证明了在每个参与者都只有有限种策略选择并允许混合策略的前提下，纳什均衡定存在。
自我认知 个人性格: 典型的猫头鹰，思想的巨人，行动的矮子。有放荡不羁的心，没有勇往直前的行动。 优势: 逻辑思维很强，能够应对复杂问题，比如需求评审能够很好的识别问题的根源。 所以重点就是第三个问题 前辈们的状态不是我向往，那什么样的状态是我向往的，之后再考虑能不能实现。 2. 为什么不向往前辈的生活 时间、精力投入大，除了睡觉，基本上80%的时间需要投入到工作中。 自驱力不足，50%以上的工作是领导安排，或者不愿意干的。 成就感不足，对事情的影响力不够。 发现自己是个有表现欲望的，渴望影响他人的，虽然做程序员这么久，这些性格被压抑了很多，但是深层次的还是会有。 3. 什么样的事有成就感目前羡慕的人： 个体户，有自己的事业，带着几十个人的团队做事情。 解决方案 寻找有成就感的事业是一个长期的事， 短期内要解决的事如何做好当前工作，并有所突破。
今天在36kr上看到曹老师的一篇文章‘程序员困境’，说的是作者的招聘经历 作者要招聘一个内核程序员的岗位，几十个人过来面试，都来自优秀的大公司，有些人在内核上开发的时间至少10年 但是绝大多数人都无法回答一个最基本的问题 当让一位应聘者写一个简单的基于glib库的LRU缓冲框架时，他表示压根没用过glib，作者给他看了相关API，并详细的介绍了API，一个小时之后，他仅写出了几行乱七八糟的代码 作者很不解，那些所谓的“ 高级”程序员，那些多年在大型公司供职的程序员，甚至无法在最简单、基础的问题上证明自己的能力 困境是怎么来的？ 但最主要的是个人问题，这些人不知不觉中进入了工人模式 在公司的开发环境内，用公司现成的框架和库，按照公司的需求，进行一系列的组装工作 碰到问题了，到网上找一找别人的代码，迅速拿过来进行拼装 长期下来 （1）工作中要保持意识清醒，不再被动的忙于公司中自己那一块儿工作，最好多主动思考下公司整体的技术环境 例如 架构是怎么设计的？ 服务器部署结构和流程是怎样的？ 核心部分的设计原理是什么？
路易斯维尔大学罗曼（Roman Yampolskiy）教授发表的《人工智能和网络安全：人工智能的失败》中列举的人工智能失败案例中，除了我们熟知的特斯拉自动驾驶事故，还有一类特别的“道德”事故，像谷歌搜索中出现的黑人与色情 人类自身认知能力的限制，使人工智能越来越近人甚至在某些方面远超人类时，人类理性已经开始滞后于人工智能的发展速度。最终引发了对人工智能的担忧和道德批判。 而在算法的世界里，人工智能没有能力担忧，或许他们也并不感到担忧，甚至在他们“看来”，人类的某些道德是多么的荒谬。这种未知性也更加深了人类对人工智能道德伦理的担忧。 随着人工智能自主能动性的提高，技术使用和监管责任才是最突出的伦理难题——如何确定人工智能技术活动机器后果的责任主体，是人工智能发展必须考虑的问题。 这方面问题涉及到哲学伦理，因而很难被大众讨论。 尽管对于人工智能技术，还有很多未知领域等待我们探索，但最重要的是必须坚持以理性、积极的心态应对人工智能带来的技术革命。
一个问题与很多的回答构成一个完整的问答关系。 在OO中还有一种比聚合关系更强的关联关系： 组合关系(Composition)也表示类之间整体和部分的关系，但是组合关系中部分和整体具有统一的生存周期。 类似于当仅仅使用订单号查询订单时，是不行的，必须带上身份证和订单号一起，才能查询到订单。 聚合困境 看似把一堆实体和值对象放一起就组成聚合，在《IDDD》中提供了一个示例。 the boundary of lifecycle 3、Object model assumes same lifecycle boundary within the global entity DDD困境 由聚合的困境，管窥一斑，DDD落地的困境何尝不是类似原因。 当前能想到的解决方案似乎只有在《DDD对象生命周期管理》[2]提到的关联对象模式。 总结 聚合设计时，尽量使用小聚合。这对吗？解决设计困境了吗？ 如果使用小聚合，会造成一种现象。
文章目录 Spring MVC的困境 Servlet 异步请求缓解线程池压力 Servlet 3.0 异步请求处理 Code 演示 工程 pom 配置文件 启动类 同步servlet 演示 异步servlet 辅助Code 演示 Tomcat 请求处理流程以及异步请求工作原理 ---- Spring MVC的困境 我们先看一段工作中大家常见的代码 @RestController public class ： 我们发现这里的请求和响应事实上 是 同步阻塞。 再深入想一下，如果每个线程的执行时间是不可控的，而Tomcat线程池中的线程数量是有限的… 那该怎么办呢？ 在Servlet阻塞等待是一个低效的操作,这将导致受限系统资源急剧紧张,比如线程数、连接数等等 Servlet 3.0引入了异步处理请求的能力,使得线程可以不用阻塞等待,提早返回到容器,从而执行更多的任务请求
在韩国首尔的一场格外紧张的围棋比赛的中，史上最佳棋手之一李世石与谷歌的人工智能程序 AlphaGo 正在对战。人工智能程序下出了神秘的一步，令人不安地展现出了它对人类的优势。 在谷歌、facebook、亚马逊等公司和前沿的学界人工智能实验室，研究者们正在试图使用那些带来了AlphaGo 的成功和人工智能复兴的、包括深度学习在内的人工智能技术来解决这个看起来无法解决的问题。 他们能否成功将决定正在发生的人工智能革命的规模和特点。 然而，没有语言理解能力，人工智能带来的影响将有很大不同。当然，我们仍会拥有像 AlphaGo 这样极其强大和智能的软件。但我们与人工智能的关系将会远远不够具有协作性，或许也远远不够友好。 倘若人工智能要充当增强人类智能和财富的工具，要实现与人类无缝合作，那么语言将是关键，特别是随着人工智能系统对深度学习等技术的应用日益增多，最终要实现自我编程，对语言的理解就不可或缺。
奇怪的是，人工智能的进步更多的将帮助我们定义人类智能不是什么，而不是定义人工智能是什么？ 但不管人工智能是什么，过去几年我们确实已经在从机器视觉到玩游戏等众多领域取得了很多进展。 我们对人工智能的期待严重依赖于我们希望用人工智能做什么。对人工智能的讨论几乎总是开始于图灵测试。图灵假设人们可以通过聊天的方式与计算机交互：他假设了一种与计算机的沟通方式。 然而相较于自动化设备，人工智能有更多超过人类的东西。真正的价值——人工智能或者智能增强——都在哪里？人工智能还是智能增强？ 尽管有点《黑客帝国》的感觉，但这个被人工智能所服务的增强我们的智慧而非推翻我们的未来会比服侍一匹脱缰的人工智能有着更大可能性。 GPS 导航系统是一个人工智能系统用来增强人类智慧的绝佳案例。 任何的通用人工智能和大多数的狭义人工智能系统都将可能结合多种算法，而不是使用单一的、尚未被发现的主算法。
相信很多测试在面试时都被面试官问到：“你是如何和开发人员相（si）处（bi）的？和开发之间的关系是怎样的？遇到开发不认可的bug应该如何处理？” 一、测试与开发之间的困境要说起测试人员和开发人员之间的博弈，有一个特别具有代表性的例子—囚徒困境。此故事讲的是，两个嫌疑犯作案后被警察抓住，分别关在不同房间里审讯。 看完这个案例有没有觉得测试与开发之间的关系很像上图的囚徒困境呢？在整个项目中，开发和测试的关系其实不是对立的，测试和开发是一个团队，都朝着统一的目标：让软件更完美而努力。 但在实际工作中，为什么开发和测试却搞的剑拔弩张、针锋相对呢？二、困境的起源总结了一下经常出现摩擦的场景：关于流程：提测单里不写测试范围或者寥寥几句跟没写一样! 三、解决办法那么如何打破开发与测试之间的囚徒困境、避免无谓的争吵呢，下面结合自身的工作经历给出几点建议：与开发约定统一的项目流程及规范，比如目前工作中使用的奇效项目管理平台，就涵盖了需求单、提测单、bug
自媒体的门槛很低，可分的蛋糕很少，在一个13亿人口基数的大国，自媒体的竞争力度比中国高考还要恐怖，想分到大块蛋糕，运营者需要付出极大的努力。 影响力无论在任何时代都是稀缺资源，通过互联网的放大效应，自媒体获得影响力的难度大大降低；But，影响力之所以稀缺，是因为人们真正愿意关注的很少；你出一篇很棒的科普文，可能只有1%的人愿意阅读，阅读的人中 自由职业各种好；有稳定收入的自由职业爽翻天，可以不关注老板，想睡几点睡几点，身体健康，心情愉悦。But， 自由职业是没有底薪的，没有收入就意味着消费能力的下降，没钱的日子，并不好过。 自媒体以流量为导向，大多数读者只能阅读最平凡的内容。按照当前自媒体的评价标准，如果无法产生流量，那就是失败的自媒体，写差分机的运作原理, 远不如某明星出轨的流量大! 百分之九十以上的自媒体无法实现日更，即便是周更，也难以保证作品质量。内容生产的原材料是时间和精力, 产出的有良品, 也有不良品, 即便是慢工出细活, 也不能保证质量一定是上乘的。
Google 公司给了全世界的程序员一个理想公司的范例：招最聪明的人、工程师驱动项目、宽松的工作气氛、鼓励创新、20% 的自由时间⋯⋯我早年以为这样的公司一定会成功，但是工作到现在我却发现，那些模仿 Google 有道的故事 网易有道是我第一份正式工作的东家，也是我认为文化非常贴近 Google 文化的公司。有道的创始人周枫是清华的年级第一，在清华读书时就是个风云人物。有道在成立之初，聚集了大量清华的同学。 现在看来，只有有道词典算是成功的一个产品，但收入应该远远没有达到支撑有道上市的程度。 有道在商业上的坎坷也造成了人员的动荡。 现在我反倒觉得，一家公司技术太强势，可能就会压制产品或运营的声音，影响整体的竞争力。 看看周围成功的创业企业，也有大量的公司刚开始并没有牛逼的技术，但是毫不影响别人在创业路上的成长。 比如现在很火的健身应用 Keep，一直没有很强的技术团队。 但是他们都成功了，现在的滴滴聚集了大量优秀的 iOS 开发者，还拿了苹果 10 亿美金的投资。罗永浩的软硬件团队早已脱胎换骨。
@(node,watcher) watcher，在如今的前端领域已经数见不鲜了。 目前流行的gulp流程工具提供了watcher的选项，是我们在开发过程中不需要手动进行触发构建流程，转而根据文件（目录）内容改变来触发。 不管在何种系统设计中，轮训的方式都是兼容性保底方案，只要我们的系统支持fs.watch方法，就不用采用该种方式进行兼容。 那么合适可以采用轮训呢？ 我认为，大概分两种情况： 需要针对文件的元信息判断是否触发事件 监控的文件所在的操作系统，如果是NFS, SMB等网络文件系统，fs.watch并不提供功能，因此只能使用轮训方式（watch方法是基于文件系统的特性编写的 watcher 针对单个文件做watch，OSX可以获取到filename 通过简单的处理，一个简易的watcher就实现了，配合着EventEmit，就可以通过事件的方式完成watcher任务。
，都会导致另一个版本任何会存在重复的问题,如这里的 B 的 v2.0 的重复问题 ? module 名，而是基于 resolve 的文件路径的，且是大小写敏感的，这意味着即使你代码里看起来加载的是同一模块的同一版本，如果解析出来的路径名不一致，那么会被视为不同的module，如果同时对该 Semver 当理想遇到现实 npm 对 package 版本号采用语义化版本，Semver 本身也是为了解决 Depdency Hell 而引入的解决方案，如果你的项目引入的第三方依赖越来越多，你将会面临一个困境 我们发现问题的根源在于如何保证测试时候的代码和上线的代码是完全一致的。 直接写死版本 一个很自然的想法就是，我直接把我的第三方依赖版本都写死不就行了 ? 的环境对于用户的资源大小都有较大的限制。
Qos经营，其实是人性的经营：不患寡而患不均。 越是可以细分等级，这种经营的效果就越明显。 SRv6给了“管道控制云”的可能。 以上，是美好的梦想。 当前，SRv6的发展，似乎陷入了困境。 SRv6的技术、产业困境 国家层面大力推广IPv6，给SRv6做了很好的基础铺垫。 ? 但是，SRv6技术标准进展较慢，头压缩技术存在分歧。 末端CPE设备，是众多中小厂商的主场。 简化协议，标准化技术要求，推动大量中小厂商参与SRv6研发，是当前走出困境的一个重要着力点。 只有三四个大厂可以做的SRv6 CPE，是不符合发展规律的。 "谁执牛耳"的困境 技术的推动，需要三大运营商合力。 和则共赢、分则俱伤。5G前传已经很好的证明了这一点。 最后：每一个技术的成熟之前，都会面临一段困境期，困境期解决掉问题，未来才能坦途发展！
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