先说结论： 1 程序员做外包没有前途，外包做久，不是说工作找不到，而是会耗费宝贵的职业发展时间。 2 对于零基础的程序员来说，做外包是个很好的入行途径，尤其是对培训班出身的程序员。...先说下做外包对程序员发展有什么弊端？ 1 先其它都不说，多少会对程序员职业的发展，产生一定的挫败感。典型的就是同工不同酬，或者只要是甲方的员工，都能指使外包员工。...程序员做外包根本没有前途，这是众所周知的事情，只不过通过上文的描述，大家能更直接地认识这点。...1 直接在招聘网站上来，凡是职位里有外派或甲方等字样的职位，都是外包类型的活。 2 多更新简历，猎头自然会找上来，然后直接说，要找外包的活。可能猎头好公司的职位未必有，但外包类的活应当有不少。...上文也说了，外包的活没前途，所以一方面别干久，另一方面干活时更得积累值钱的技术点，争取在做外包后1年跳槽，这方面该怎么做？ 1 多参与解决实际问题，哪怕项目组领导没让参与。
如果单纯只要一个结论，我认为非常有前途。...技术有多发达，人类社会的需求变化就有多快，利用软件电脑记账其实还远远不够。我开了一个公司，请来几个会计来帮我记账，他们要是记假账怎么办？...对一个企业来说不仅降低了财务成本，提升了效率，而且没有人在报假账上动歪心思，这不就是人类的一大进步吗？...之所以说区块链技术是科技的进步和科技的未来，有以下原因 1、解决人类的信用问题、公证问题、审计问题、确权问题、法律等等基础问题； 2、可以渗透到任何行业，并给这些行业带来颠覆并创造前所未有的价值； 3、...交通发达带给人们的是高效的出行效率，单位时间内，人们可以创造更多的生产价值；政府窗口办事效率高，带给人们更便捷的创业、就业环境，可以吸引更多的人才和企业落户投资；在公司工作效率高，可以得到更多的职场机会、可以避免加班，有更充足的时候来充电
回复2： 现在目前JAVA在互联网中用的语言所占的百分比还是比较多的，有没有前途的决定因素是你学的好不好，自己有没有达到企业用人的标准。当然了你要有兴趣，持之以恒才可以。...回复3： 有前途，但前提是要学精，不能学个半瓶子，因为，这个行业也是热门行业，竞争非常大，学不好的话，也就不好说了！
在外包公司做增删改查有前途么？ 有没有感觉，这是一个通用的句式：干xxx有前途么？ ? 例如，在百度里面输入，“干程序”，首先会自动提示的就是“干程序员有没有前景”？...好吧，有没有前途我也说不准，我就单纯的探讨一个问题，什么叫做有前途；在外包公司有前途么；做增删改查有前途么？ 什么叫做有前途？ 嗯，大家都认为钱=前途。有前途等于发财。这个问题就这样吧。...嗯,好吧，这种外包就等同于有前途。...做增删改查有前途么？ 许多开发者都吐槽，每天的工作都是CRUD，也有许多开发者经常吐槽身边的那些开发者没前途，只会增删改查。 怎么觉得这个问题为啥这么魔性呢？难道你和他们不是同一拨人么？...总结 回到主题：在外包公司做增删改查有前途么？ 在外包公司也好，非外包公司也好，努力使自己成为专业的人，都会有前途。
这里所说的 Code Review 是指人工的方式进行代码的检查，通常会给我们带来下面的一些好处： 编码风格可以保持一致，目前团队中虽然有编码规范的指引，但在代码抽查时，还是会看到很多「个性」的代码；...其实我们都知道 Code Review 的重要性，敏捷开发中的结对编程就包含了 Code Review ，但为什么却难以执行呢，我认为有下面一些原因： 项目急，时间紧，完成功能都需要加班加点，哪还有时间做...曾经有一个美好的设想就是利用 Merge Request ，让每个人都能参与进来，在 GitLab 中进行代码的讨论，但非常遗憾，最终没能执行起来。...上面说到 Merge Request 在团队中没有推行起来，但我个人还是在经常使用，我是代码合并的管理员之一，当合并代码时，我会重点关注两个方面： 1、核心代码的改动 当前功能的提交是否有必要修改到这些地方...快速出一版空方法后，再进行沟通和讨论，找出其中有遗漏和有问题的点，进行修改，最终的版本在大方向上基本是没什么问题的。
需求 通过数据做决定正成为各大企业的主流。在过去，分析师只用Excel分析数据，只有学术专家才选择SPSS、Stata这样的工具。但是现在不一样了。...谷歌把数据科学运用地淋漓尽致，他们做的每件事都与数据有关。从搜索引擎，到YouTube，再到实现最大化的广告收入等等。甚至连他们的HR团队都在用科学的方法评估如何让员工工作得更舒心，从而提高生产力。...所以无论从公司的角度还是从员工的角度来看，当下数据科学是一个有前景的领域。
所以结论是有问题！我依然还是不推荐用这个包做亚组分析哈~ 下面我的一些探索过程。 Publish包有一个subgroupAnalysis函数也可以实现亚组分析。...我在之前的推文中说这个函数有一些问题，所以不推荐使用。 今天来探索下它的问题。还是用之前的数据集，这里就不对这个数据集做介绍了，大家可以翻看之前的推文。...但是很明显是有问题的，因为它没分亚组，而且我也不太懂它的公式为什么这么复杂，也有可能是regressionTable进行了一些计算。 限于个人水平，难免出错，欢迎各位老师批评指正。
从实现方式上划分，线程有两种类型：“用户级线程”和“内核级线程”。...用户线程指不需要内核支持而在用户程序中实现的线程，其不依赖于操作系统核心，应用进程利用线程库提供创建、同步、调度和管理线程的函数来控制用户线程。...用户线程不需要额外的内核开支 ，并且用户态线程的实现方式可以被定制或修改以适应特殊应用的要求，但是当一个线程因 I/O 而处于等待状态时，整个进程就会被调度程序切换为等待状态，其他线程得不到运行的机会；...Linux 支持内核级的多线程。
dongxianCH 2019-7-19 14:21 老师，我认真拜读了您的著作，也做了里面的题目，觉得里面的业务建模方法对做企业软件或网站帮助很大。...我司是做游戏的，以您的经验看，业务建模方法帮助大吗，实践中有没有不同？ UMLChina潘加宇: ?
Serverless 部署 Deno 应用有那么难吗 ？？？...❞ 「云开发 CloudBase 是腾讯云的热门产品，云开发应用可以是运行在云开发环境的应用，例如一个包含前后端、数据库等能力的服务，可以通过一键部署，直接部署在云开发环境中，使用云开发底层的各项 Serverless...$ tcb new appName – 部署云函数 $ tcb fn deploy – 查看命令使用介绍 $ tcb fn -h 登录 看到有登录的命令...；此外，对于 Deno 应用来说，还提供了体验非常棒的配置。.../entry.ts env: PORT: "3000" allow: - net - env - read 上边这个配置文件将我们可以做的一些事安排得明明白白
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...或者更技术一点，做数据平台的开发。 但上述的这些都不是真正意义上的数据分析，随着BI、数据中台等技术的发展，取数必然会被机器代替，像Tableau已经初步实现根据描述指令来提取数据、生成图表。...比如说销售部门向你提出A产品今年的用户画像是什么样的，明年该怎样针对用户做投放才能提高成交？
, function(res) {}); } }); } /**定时器大家都懂吧*/ window.setInterval("getNewOrder()",3000); 以上是做ajax
很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。...很多小型企业用Excel做数据分析，可能只是每周或每月汇报基本的数据报告，并不需要做深入的问题研究及策略分析。但是，如果是为了辅助决策者实时、高效、科学决策，Excel是完全无法满足领导者的需求的。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...除了常用的柱状图、线状图、条形图、面积图、饼图、点图、仪表盘、走势图外，还支持和弦图、圈饼图、金字塔、漏斗图、K线图、关系图、网络图、玫瑰图、帕累托图、数学公式图、预测曲线图、正态分布图、迷你图、各种地图应用等...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
题目 SQL Server有Linux版本吗？ 答案 微软在2016年推出了Linux系统的SQL Server预览版，并将于2017年全面发布这款产品。...格里斯称，Linux版SQL Server将包含SQL Server 2016中的Stretch Database功能，但该公司并未明确披露其它新技术是否也会整合到Linux版中，而微软发言人证实，不会将...SQL Server 2016的所有功能都引入Linux，只会提供“核心关系型数据库功能”。...微软还在预览版页面上披露，Linux版SQL Server已经可以在Ubuntu中使用。微软发言人表示，预览版已经支持Ubuntu，该公司今后还将支持红帽企业版Linux和其它平台。...正因为有了这个SQL平台抽象层更加加快了SQL Server的移植速度。
关于“linux中删除换行符有几种方法，怎样做？”...的知识有一些人不是很理解，对此小编给大家总结了相关内容，具有一定的参考借鉴价值，而且易于学习与理解，希望能对大家有所帮助，有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。...a.txt | tr 'n' ' ' 1,2,3 4,5,6 1,2,3 4,5,6 1,2,3 4,5,6 1,2,3 4,5,6 1,2,3 4,5,6 注意tr最后那个参数是空格，否则会报错 Linux
据有些Linux用户在Linux操作系统下使用360安全卫士国产系统适配专版反馈称：有时会显示有木马，或是误报。...比方在Deepin系统中用商店安装的360安全卫士在扫描时报有木马，如下图所示： 误报依据 经验证，这是误报，如果有Linux用户出现相同的情况，可不需要做其他的处理。...5、linux本身中毒概率就小，而且也自带了系统清理，个人认为安装360没有必要啊。 6、Linux作为服务器的主要操作系统，最显著的就是安全、稳定。...所以建议新用户暂时可以不用杀毒软件，linux的病毒还没到每天挂着360，时时防范着的时候，桌面主力版本的linux很多ssh也没开启，防火墙也是打开的，还是很安全的，也没有什么共享软件和nfs等等，所以大可放心...Linux系统很多问题是需要用户看着复杂的网页教程来解决的。 8、积极的一面：有了这些，可以杀杀U盘在Win下感染的病毒，可以清理一下垃圾。
✦ 不要一开始过多的纠结代码放在哪个目录 ✦ 不要一开始就想对action和reducer的代码做精简 ✦ 不要一开始就考虑数据缓存，离线数据等问题 ✦ 不要一开始就过度设计数据，考虑数据扁平化的问题...或者说，引入这么一个状态理器到底有啥用？ 接下来，我们先捉这三只鬼。 store是什么鬼？ 前面提过，Redux的目的就是为了对应用数据进行集中管理，也就是state，而state是个普通对象。...所以永远不要再reducer中做如下操作： ✦ 修改传入的state参数 ✦ 执行有副作用的操作，比如API请求，路由跳转等 ✦ 调用非纯函数，比如Math.random()或Date.now() 而一旦...那么，回到最初的话题，引入Redux到我们的应用中，到底有什么好处？我们为什么需要一个专门的状态管理器？ 为啥要使用redux？ 早些时候，前端并没有这么复杂，几乎不怎么涉及数据管理。...✦ Redux的单向数据流，可以实现服务端渲染，让前后端彻底分离成为可能，这个有里程碑的意义。 ✦ Redux非常适合复杂的应用，尤其是多交互、多数据源的应用。
TMC 是什么 TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。...为什么要做 TMC 使用有赞服务的电商商家数量和类型很多，商家会不定期做一些“商品秒杀”、“商品推广”活动，导致“营销活动”、“商品详情”、“交易下单”等链路应用出现 缓存热点访问 的情况： 活动时间、...包，使用 RedisClient编写业务代码； 不论使用以上那种方式，最终通过 JedisPool创建的 Jedis对象与缓存服务端代理层做请求交互。...SDK 封装，Jedis-Client 通过与它交互来集成相应能力； Hermes 服务端集群：接收 Hermes-SDK 上报的缓存访问数据，进行热点探测，将热点 key 推送给 Hermes-SDK 做本地缓存...上图为应用接口 RT 曲线 可以看出活动期间应用接口的请求量有明显增长，由于 TMC 本地缓存的效果应用接口的 RT 反而出现下降。 5-2. 双十一期间部分应用 TMC 效果展示 5-2-1.
导读 Transformer有可能替换CNN吗？本文总结了来自于知乎问题：“如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？”...推荐阅读 31个Python实战项目教你掌握图像处理，PDF开放下载 opencv_contrib扩展模块中文教程pdf，限时领取 问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：...那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？...传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家，去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理，使得特征之间具备可区分性，典型的有SIFT。...当然，目前基于transformer的模型在分类，检测和分割上的应用绝不止上面这些，但基本都是差不多的思路。
问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。...那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？...首先我们应该了解为什么CNN会在图像领域被大规模应用，我们可以从三个主要点说起，比如基于传统的方法，基于模式识别的方法，基于深度学习的方法。 1....传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家，去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理，使得特征之间具备可区分性，典型的有SIFT。...当然，目前基于transformer的模型在分类，检测和分割上的应用绝不止上面这些，但基本都是差不多的思路。
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