关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
游戏直播等场景中，大多数会用到聊天框、弹幕消息、爱心点赞，主播端会有美颜增白、动效蒙皮、连麦互动等功能。如果没有这些功能，想象一下关闭美颜功能的主播，会是什么样子。
最近这几年在世界各地突然吹起了一股全民写程序的风潮，连即将卸任的美国总统奥巴马都在写 JavaScript 了，但是身为一介靠写程序（以及在上班时间胡乱上网）来谋生的 developer（所谓的 developer 就是「软件工程师」的比较潮的说法），想要提醒那些想学习写程序的人一件重要的事：慎选你的第一个程序语言。
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y187XM
数据猿导读 如何在高手如云的硅谷获得先机？华人工程师要如何自我提高？大量以分享技术为主的社群应运而生，但有深度的内容依然匮乏。BitTiger联合创始人苏铭彻和我们分享了如何运营一个高质量技术社群。
最近这几年在世界各地突然吹起了一股全民写程序的风潮，连美国总统欧巴马都在写 JavaScript 了，但是身为一介靠写程序（以及在上班时间胡乱上网）来谋生的 developer（所谓的 develop
投资人Shekhar Kirani发了一条推文，建议初创公司牢牢把握住10倍工程师。10倍工程师长啥样？他认为这些人拥有以下11种特质：
近日，招聘公司Hired发布了年度软件工程师报告。Hired在2019年全年，审核了1万家公司向9.8万名求职者，发出的40万份面试请求。由此收集到了报告中的数据。
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服务化，实现数据库私有化，解除数据库之间的耦合，详见《小小的数据库，大大的耦合，你通过吗》。 但如果服务化不合理，将部分个性化业务下沉到了底层，耦合与瓶颈会更加严重。 场景还原 业务1，业务2，业务3，因为join导致数据库实例耦合在了一起。 📷 为了实现通用数据库table-user的解耦，实施了服务化，将通用
耦合，是架构中，本来不相干的代码、模块、服务、系统因为某些原因联系在一起，各自独立性差，影响则相互影响，变动则相互变动的一种架构状态。
本文翻译自 SRE vs. DevOps vs. Platform Engineering 。
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服
机器学习不仅仅是模型 产生这个问题的原因就是所有人都以为机器学习的模型就是机器学习本身，以为对那些个算法理解了就是机器学习的大牛了，但实际上完全不是这样的。 模型是谁在玩呢？模型是科学家发明出来的， 是各个大公司的各个科学家，研究员发明出来的，这个发明出来是会出论文的，是他们用来虐我们的智商的，一般情况下，你发明不了模型吧（如果可以，可以不要往下看了，你可以走学术那条路）？你修改不了模型吧？ 所以说，学会了模型，只是刚刚刚刚入门，甚至还算不上入门吧 那各个公司的那么多算法工程师在干嘛呢？我们以一个搜索排序
在现代工程领域，软件工具扮演着至关重要的角色，帮助工程师提高工作效率、简化任务并增强创造力。本文将介绍一些工程师常用的软件，涵盖了搜索引擎、通讯测试工具、文件编辑工具、网络工具、压缩工具、数据分析工具、截图工具和系统工具。通过利用这些工具，PLC 工程师能够更高效地进行开发、调试和故障排除，提高工作效率和准确性。
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
2）CPU缓存（CPU缓存位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。）
我是做嵌软起家然后做IC验证，面试了多个公司的验证职位，发现基本上没有一家对于这个职位的要求是完全一样的，我想现在基本上对这个职位有个认识了，大家都是做同一个职业，我想都会有些感触的，我这篇帖子，就算是抛砖引玉吧。
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点
在2022年，互联网行业对Java工程师的需求依然旺盛。为了帮助准备面试的Java工程师们更好地应对挑战，本文整理了一些最新的互联网Java工程师面试题目，结合详细的解析和应对技巧，为您的面试准备提供有力支持。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
有趣的是，在这份调查了 8800 余人的报告中，我们得到了一些出人预料的结论：在北美工程师的行列中，收入最高的是开发智能手机和手表相关产品的那些人——他们的年收入中位数折合人民币达 153 万元。而在近年已成为「最热门行业」的 AI 领域中，机器学习工程师的收入只能排名第二，折合人民币 132 万元。
看到一篇文章中提到“最近几年国内的初级Android程序员已经很多了，但是中高级的Android技术人才仍然稀缺“，这的确不假，从我在百度所进行的一些面试来看，找一个适合的高级Android工程师的确不容易，一般需要进行大量的面试才能挑选出一个比较满意的。为什么中高级Android程序员不多呢？这是一个问题，我不好回答，但是我想写一篇文章来描述下Android的学习路线，期望可以帮助更多的Android程序员提升自己。由于我也是从一个菜鸟过来的，所以我会结合我的个人经历以及我对Android学习过程的认识来写这篇文章，这会让这篇文章更加真实，而并非纸上谈兵。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 吴蕾 行者 我们都可以独立工作 但若联手，便所向披靡 结对编程是指特地安排两名软件工程师坐在同一台工作站前，共同进行工作。 我参与了数百场技术讲坛、公司宣讲等活动遇到的第一个问题都会是为何我会热衷于结对编程的工作形式。我的回答是：高效稳定学习好，质量更可靠，没有信息孤岛，结对让工程师真正帮到彼此。我在Pivotal公司最大的办公室有125对，也就是250名工程师从事结对编程，所以我对此非常清楚。 由于结对编程的这些优势，让我们想要在公司将其从高强度学
有趣的是，在这份调查了 8800 余人的报告中，我们得到了一些出人预料的结论：在北美工程师的行列中，收入最高的是开发智能手机和手表相关产品的那些人——他们的年收入中位数折合人民币达 153 万元。而在近年已成为最热门行业的 AI 领域中，机器学习工程师的收入只能排名第二，折合人民币 132 万元。
如果您想从事DevOps行当，了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当，了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑，如果您是这个行当的新手，更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外，将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平，并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
了解小编的读者应该知道，我在从事了一段数据分析师的工作之后，目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处，但无论是工作思维还是所需技术栈方面，也都存在很大差异。前期，一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历，今天本文就结合个人实际做以总结。
刚刚，美媒NBC报道说，FBI又逮捕了一名中国籍苹果工程师——Jizhong Chen，他电脑中被搜出数千个苹果公司商业机密文件。
http://blog.csdn.net/singwhatiwanna/article/details/49560409#comments
【CSDN编者按】前端工程师的薪资之高是业界公认的事实，但是很多人会质疑前端工程师，认为他们并不能称为软件工程师，也“配不上”高昂的报酬。本文的作者分享了自己从一个前端菜鸟成长为一个10人前端团队主管的从业经历，并表示，前端人员的技术特性就是很值钱！
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 大数据文摘记者 | 魏子敏 在1989年创立Pivotal Labs的时候，Rob Me自己也承认，这只是一家非常小的软件顾问公司，并没有什么特别与众不同的地方，主营业务就是与客户合作，帮助客户开发软件。 而在现在的硅谷，这家影响力巨大的软件开发初创公司已经得到了包括谷歌、推特等不少硅谷大佬的认可。即使在中国，著名的订票网站12306的背后也是Pivotal技术的支撑，两者的合作成就了世界上单点并发量最高的系统。尽管如此，Pivotal自己最大的认同感则来自于，改变协作
很多人都觉得软件工程师们是一群聪明绝顶但装模作样的家伙，通常身边有这种朋友，大家心里都是又敬又惧又恨啊! 但其实要让他们把你当自己人倒也不难，先赢得他们的尊重即可。以下提供「内行人」的七大绝招，让软件工程师们对你另眼相待! 第一招： 发送纯文字电子邮件 工程师们不欣赏内容繁琐又花俏的电子邮件，有人喜欢加上一堆修饰用语、花俏字体格式来丰富邮件内容，这种图文并茂的风格不会得到工程师青睐的!他们要看的是简洁有力的内容，最好是类似程序用语的写法，如果你想要加粗什么关键字，就在**关键字**两边加上
最近总有同学咨询大数据专业可以考的证书的问题。目前来看，大数据面试更注重的是工作经验，以及对大数据专业知识的掌握程度。大数据是一门特别注重实践的学科，所以还是建议大家将实践放在首位，在本地搭好大数据集群好好的练一练。
有小伙伴让我聊聊数据开发的职业规划和从业指南，因为数据开发从业人员的知识量实在是太太太大了，今天恰好这个机会好好聊聊。
「TalentAI」将持续带来人工智能相关在招职位信息，欢迎正在找工作与看新机会的朋友关注，也欢迎企业伙伴与我们联系合作。 正值春招，近期推荐职位较多，欢迎大家关注「TalentAI」查看职位详情。 本期「TalentAI」推荐职位来自上海人工智能实验室、科大讯飞研究院、旷视、达摩院-决策智能实验室、百图生科、潞晨科技和超参数科技。 上海人工智能实验室 上海人工智能实验室特别发布「星启」青年人才引育计划（以下简称「星启」计划）。「星启」计划旨在发掘和培育人工智能各领域高层次青年科研人才，为其建设多样化的发展
作为互联网的幕后英雄，Linux运维工程师长期隐匿在大众认知范围之外，关于运维的讨论仍旧是一片无人涉足的荒漠。在某知名行业研究调查结果中，非互联网从业者对于运维相关问题的回复有三个高频词汇是：不知道、没听过、网管。当调查人员告诉他们科幻电影中展示黑客高超技巧时的命令行界面正是大多数运维工程师每日工作环境时，他们发出极其一致的惊叹。
▲双击查看高清大图 作为运维总监，免不了需要招聘运维工程师、高级运维工程师这样的角色来完成运维任务，但是在面试招人的过程中，总是发现合适的人太难招，而作为应聘人员又觉得工作真难找。 我总结下来发现是应
大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛，赖小娟，张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书（Facebook），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上，我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴，并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿，我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具，并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者 Maxime Beauchemin 写了一篇文章讨论数据工程师的未来，其中讲述了他对数据工程师的现状的认知和未来发展的猜测，可供大家参考。
随着网络的发展，想要把企业网站建设好，建设完成后运营好实现盈利，就需要很多人员的支持，其中运维岗位和开发岗位尤其重要。
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
如何在 DataOps、MLOps 和 AIOps 之间进行选择？大数据团队应该采取哪种 Ops？
通用业务服务化之后，系统的典型后端结构如上： web-server通过RPC接口，从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口，从多个基础数据service获取数据 基础数据service通过DAO，从独立db/cache获取数据 db/cache存储数据 随着时间的推移，系统架构并不会一成不变，业务越来越复杂，改版越来越多，此时web-server层虽然使用了MVC架构，但以下诸多痛点是否似曾相识？ 产品追求绚丽的效果，并对设备兼容性要求高，这些需求不断折磨着使用MVC的Java工程师
谈到数据科学家、数据工程师、软件工程师和统计学家之间的区别，这可能会令人感到困惑。虽然都与数据有关，但他们的工作内容却存在着根本性差异。
本篇介绍一个概念BFF，Backend-For-Frontend，结合几篇参考文章，从不同的角度理解BFF的发展来源和实际作用。
画外音：“别人在搞xxoo技术”一定不能成为，一家公司推动“xxoo技术”的理由。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
谨以此文献给每一个为成为优秀全栈工程师奋斗的人。 节选自《Growth: 全栈工程师学习手册》 技术在过去的几十年里进步很快，也将在未来的几十年里发展得更快。今天技术的门槛下降得越来越快，原本需要一个
作者：58沈剑，来源：架构师之路 一，典型后端架构 通用业务服务化之后，系统的典型后端结构如上： web-server通过RPC接口，从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口，从多
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