让我们来思考一个问题，就是 Swift 的核心是什么？...，只能说 OC 是 C 语言的超集，或者说是 C 语言的扩展，在 C 语言的基础上增加了面向对象的思想。...Swift的核心是面向协议 ，虽然这篇文章是2015年的文章了，不过还是推荐大家看一下。...在上面的图中，可以看出在 Swift 的标准库中，仅有 4 个class，其余下的有 87 个 struct 和 8 个 enum 的实例共同构建了 Swift 功能的核心。...下面还有一个问题，需要思考一下，就是 Swift 里既然有 class 和 struct，那么他们的区别是什么呢？
但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...虽然他也表明会在今年1月份推出全新的平台，但从透露的信息来看，新平台已不会有需要大量算力的AI图片生成功能了。 那么，什么样的企业，才是这波浪潮的“宠儿”？ 首先，无疑是掌握核心前沿技术的行业引领者。...重组调整AI部门，将其分布式地下放到各实际业务中，而FAIR被并入元宇宙核心部门Reality Labs Research，成为新场景探索者的一员。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术...，CSDN [4] Stable Diffusion模型阅读笔记，CSDN [5] AI绘画，VC投不动，猎云精选 [6] GPT-3是什么？
今天下午在思考几个问题，工作的本质是什么？DBA的核心价值是什么？有哪些工作是DBA不可取代的？在整理的过程中，也有了一些心得体会。...对于DBA来说，如果要说核心价值，不妨换一个问题，即哪些工作是DBA专业的事情，从我的理解来说，有以下几件： 1）数据库技术选型 2）数据备份恢复 3）数据库架构设计 4）数据库高可用 5）数据库升级...而且在云计算依然成熟的今天，带给数据库运维管理工作的变化也有着较大的冲击和挑战。 ?...而回到刚刚的那本的DBA专业的工作内容，就会发现，除了架构设计和SQL优化，其实公有云服务已经能够基本覆盖业务需要的大部分范围了。...从我目前的认知理解来看，我认为这个是DBA工作的核心价值。 这里的生命周期管理范围是比较大的，我可以把它分为实例生命周期，对象生命周期，数据声明周期和SQL生命周期四个维度。
我想要用Python实现WebAssembly，这并不是什么秘密。...但是每当想到创建一个新Python实现的艰巨任务时，我就会不断地问自己： “Python究竟是什么？”...仅凭REPL就让Python变得十分动态，因为输入到REPL的所有内容都会由解释器动态地解析、编译和执行。 因此我开始思考：Python到底是什么的问题？这门语言的核心究竟是什么？...同样，在CPython中这也不是什么问题，因为builtins模块有一个__dict__属性，只需要重载它，就会向下传递到以后的调用中。但在编译语言中，做类似的检测需要大量的工作，最终会影响性能。...但是这个问题的答案标志着实现Python的难度以及与现有软件的兼容性。我会说，我认为WebAssembly不需要支持大量的Python软件。
我们需要一个用于WebAssembly的Python实现，这已经不是什么秘密了。...但是，当想到创建一个新的Python实现这一令人生畏的任务时，我的大脑也开始问这个问题:Python到底是什么?...仅靠REPL就可以使事情变得非常动态，因为解释器会立即对进入REPL的所有内容进行动态解析、编译和执行。 这让我开始思考Python到底是什么?这门语言的核心是什么?...在CPython中，这不是什么大问题，因为builtins模块有一个__dict__，你可以覆盖它，它将简单地传播到任何未来的调用。...开发一个以WebAssembly的设计为目标，同时又能保持与现有代码的兼容性的解释器可能是有意义的。在他们的WebAssembly努力中，简单地支持RustPython可能是有意义的。
但有一点始终不会改变的就是： 任何一个产品，都是为了解决用户的问题。 好产品就是为用户创造价值。 所谓的“价值”，就是解决用户的问题。解决的问题越大，产品的价值也越大。...解决问题的深度、广度越大，产品经理的价值就越大。 所以，对产品经理而言，一定要找到具有潜力和想象空间的领域，并深入到核心的场景，才可能跟随着风口，成为那只可以飞起的猪，反过来，就会变成那个最笨的熊。...回到具体的产品，也就必须要搞清楚每个角色在整个产品生命周期内的核心问题，也就是产品的问题，最终都是“人”的问题——那些受产品影响的人。...对于我所负责的这个O2O平台型产品而言（从事后诸葛亮的角度），这个产品的成功，首先一点就是整个团队深刻的理解到底是什么是用户，并牢牢抓住了各个用户群体的独特需求。 ?...比如，针对会议的产品，核心指标是会议效率，针对销售的产品，核心指标是销售业绩，针对生产的产品，生产效率就是核心指标。否则，这种产品就会失去意义。
从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。 诸位同僚觉得大数据的核心价值是什么? ...下面是一些长篇的讨论，这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。 “很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”...——马云卸任演讲 本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。 首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。 ...但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。 ...埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣) 大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
或者说用什么来评估测试工程师核心竞争力？ 如果从企业的角度来讲，这就涉及到一个岗位匹配度模型和晋升机制的问题。什么能力做什么事情，让合适的人做合适的事情。...从个人角度来讲，明确这点，能更好的在求职市场以及职场有个更明确的定位和职业规划。 这篇文章，我想谈谈我对测试工程师核心竞争力的一些思考和想法。...我在面试候选人时，会经常问到下面几个问题： 介绍下最近做过的项目； 你在其中担任什么角色； 在项目中遇到过哪些问题； 你是如何解决这些问题的； 解决问题背后的思路是什么； 有没有其他解决问题的方案； 从上面几个问题展开来讲...而流程的目的就是尽可能的是团队在解决问题的过程中，尽可能保持节奏和目标一致。 这里引用我在之前的文章《测试工程师的职场发展二三谈》中关于流程的一段描述： 流程是什么？...写博客的老张，公众号：老张的求知思考世界测试工程师的职场发展二三谈 总结 聊到这里，我要表达的核心观点已经在上文陈述了，这里做个总结。
最近在做运维指标的梳理工作，其中一个就是Linux系统中的inode，这就想到了之前维护的某套系统，逻辑是将主机的报文，存储到本地文件，客户通过FTP下载这些文件，实现报文转发。...但是经常碰到客户程序执行异常的场景，导致原始文件未删除，日积月累，虽然服务器的磁盘空间未满，但是文件系统inode满了导致磁盘不可用。 为什么出现这种情况？Linux中的inode作用到底是什么？...https://www.cnblogs.com/llife/p/11470668.html 操作系统的文件数据除了实际内容之外，通常含有非常多的属性，例如Linux操作系统的文件权限与文件属性。...而文件名存放在目录当中，但Linux系统内部不使用文件名，而是使用inode号码识别文件。对于系统来说文件名只是inode号码便于识别的别称。...一般情况下，每个inode号码对应一个文件名，但是Linux允许多个文件名指向同一个inode号码。
这其实是大錯特錯，而且錯得离譜的…… DevOps 的核心基础在 "微服务" 。然而, 微服务的核心基础又是什么? 是工程实踐? 是技术?...任何企业要在云的世界里，充分的展現高效與競爭力，DevOps 與微服务是不可或缺的。 但真正的重点是，大家应深度的去思考: " DevOps 的核心基础在 "微服务" 。...然而, 微服务的核心基础又是什么?……" 唯一的标准答案便是: “以业务流 （客户）為導向的流程”。...所以, 企业在云的世界里, 在建构一以微服务为核心基础的 DevOps 时, 第一步便应该是要建立一个 "业务部门与 IT 部门之间沟通的协议"; 一个可视化且轻量级的沟通协议。...经由此可视化且轻量级的沟通协议, 业务部门与 IT 部门间便可高效的协作, 共同的分析出对客户真正有意义, 有价值的流程; 一个以业务流（客户) 为导向的流程。
个人觉得最核心的变化是右值引用的引入，右值引用是 C++ 走向现代化的最重要一步。建议每一位 C++ 开发者都应该深入去了解并充分使用它。...一、移动语义 移动语义，简单来说解决的是各种情形下对象的资源所有权转移的问题。而在 C++11 之前，移动语义的缺失是 C++ 饱受诟病的问题之一。 举个例子。 问题一：如何将大象放入冰箱？...为了实现移动语义，首先需要解决的问题是，如何标识对象的资源是可以被移动的呢？这种机制必须以一种最低开销的方式实现，并且对所有的类都有效。...C++ 的设计者们注意到，大多数情况下，右值所包含的对象都是可以安全的被移动的。 右值（相对应的还有左值）是从 C 语言设计时就有的概念，但因为其如此基础，也是一个最常被忽略的概念。...于是我们可以在右值被废弃之前，移走它的资源进行废物利用，从而避免无意义的复制。被移走资源的右值在废弃时已经成为空壳，析构的开销也会降低。 右值中的数据可以被安全移走这一特性使得右值被用来表达移动语义。
数字化转型的核心特征是什么？数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。其核心特征有哪些呢？...对数字化转型的本质理解： 1、转型的根本目的在于提升企业竞争力 数字化转型过程中，新技术的应用并不是目的，转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力，让企业获得更大的竞争优势。...2、数字化转型本质上是业务转型 数字化转型本质上是新一代信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，技术是支点，业务是内核。...数字化转型是一项长期艰巨的任务，多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著成果。 数字化转型的核心特征： 1、具备数字化市场战略和数字化运营能力。 2、渠道数字化和产品定制化。...3、业务智能化，实施按需而变的业务流程。 4、拥有敏捷的技术团队和敏捷的业务组织。 5、数据驱动业务，而不是业务驱动数据。 数字经济已经成为21世纪全球经济增长的重要驱动力。
作者：王喆 链接：https://www.zhihu.com/question/23273263/answer/65433220 先说结论：大数据的终极核心价值在于“资源优化配置”。...具体来说，要实现大数据的核心价值，还需要前两个重要的步骤，第一步是通过“众包”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”，最后利用分析结果进行“资源优化配置”。...只说概念大家肯定没法直观的理解上面的观点，那就将几个咱们都接触过的例子讲一讲大数据是怎么通过这三步发挥核心价值的？...第三步 大数据的核心价值——“资源优化配置” 前段时间，滴滴打车曾通过投票和订单分析的方式得出了北上广深四地的加班大楼排行榜，敝司不幸排名第三，但事实真的是即使加班很晚也很难打到车啊啊！...很多同学可能会说大数据的核心是数据挖掘，是分布式存储，是NLP，是深度学习，但这一切其实只是大数据的技术途径，大数据的终极核心价值就在于“资源优化配置”。
日志就是按照时间顺序追加的、完全有序的记录序列，其实就是一种特殊的文件格式，文件是一个字节数组，而这里日志是一个记录数据，只是相对于文件来说，这里每条记录都是按照时间的相对顺序排列的，可以说日志是最简单的一种存储模型...日志的应用 日志在数据库中的应用 日志是什么时候出现已经无从得知，可能是概念上来讲太简单。...在数据库领域中日志更多的是用于在系统crash的时候同步数据以及索引等，例如MySQL中的redo log，redo log是一种基于磁盘的数据结构，用于在系统挂掉的时候保证数据的正确性、完整性，也叫预写日志...分布式系统服务本质上就是关于状态的变更，这里可以理解为状态机，两个独立的进程(不依赖于外部环境，例如系统时钟、外部接口等)给定一致的输入将会产生一致的输出并最终保持一致的状态，而日志由于其固有的顺序性并不依赖系统时钟...，而且就算数据库挂了，当恢复的时候也可以从上次消息的位置继续处理(RocketMQ和Kafka都支持Exactly Once语义)，这里即使生产者的速度异于消费者的速度也不会有影响，日志在这里起到了缓冲的作用
人工智能的核心技术是它的算法 被广泛认可的「算法」专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。 基于规则的人工智能 上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。...下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。...系统的所有规则都是算法工程师一条条写出来的，所以如果要增加一个积木块，那么这个积木块本身的规则，以及这个积木块和其他任何一个原有积木块之间作用的规则也要增加。...由此可见，这是一个非常繁琐的事情，一旦遇到新的情况，这种系统就需要人工去添加新的规则。 所以这些规则的适应性非常差，导致这种系统没有什么可实践性。...现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习，由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则，遇到的情况越多学到的越多。 那什么是机器学习&深度学习呢？二者有着什么样的关系呢？
当监控无法再单独以运维的视角、被动地解决故障为目标，而要追随IT架构的改变和云原生技术的实践，融入开发与业务部门的视角，具备比原有监控更广泛、更主动的能力，“可观测性”概念诞生了。...“可观测性”究竟是什么？实现“可观测性”的核心能力有哪些？...谷歌给出可观测性的核心价值很简单：快速排障（troubleshooting）。 随着系统越来越精细，越来越复杂，越来越动态，越来越庞大，潜藏的问题和风险也就越来越多。...构建可观测性能力的关键 传统的工具是垂直向的，在引入一个新的组件的同时也会引入一个与之对应的观测工具。尽管保证了数据的全面性，但丢失了数据的关联性和分析排查的连贯性。...因此，可观测性能力的构建，最关键的其实是解决数据统一和关联的问题：把之前需要人去比对、过滤的事交给程序去处理，人的时间更多的用在判断和决策上。
理由如下： * Android使用的是Apache许可证，这是一个开源许可证。 * 它的所有源码都公布在网上，你可以用来干任何事情。 ...* 对于不喜欢这个许可证的人，可以完全合法地把自己的Android程序，改为GPL许可证。 无论从表面还是从实质上看，Android都是一个开放的系统，不是封闭系统。...这就是我今天想说的第二件事：Android的许可证选择是有问题的。它的问题不在于系统是不是开放，而在于它造成了Linux的分裂。 为什么Android分裂了Linux？...* Linux内核是Google能找到的最便宜的内核，为什么不用？ * Google又没违反License，还有什么可说的。 * 为什么Android的代码非要回馈给Linux呢？...许多人觉得Richard Stallman顽固得可笑，任何非GPL许可证的软件一概拒绝，有必要吗？但是你要知道，如果不是因为他这样坚守原则，自由软件运动绝对坚持不到今天。
PHP核心架构是什么 1、Zend引擎是PHP内核的一部分。...完全用纯C实现，它将PHP代码翻译(词法、语法解析等一系列编译过程)为可执行opcode，并实现相应的处理方法，从而实现基本的数据结构(例如hashtable、oo)、内存分配和管理、提供相应的api方法供外部调用...，这是所有核心，所有外围功能都是围绕Zend来实现的。...(例如，Table所使用的PHP中间层，富文本解析就是extension的典型应用)。...以上就是PHP核心架构的介绍，希望对大家有所帮助。更多php学习指路：php教程 推荐操作系统：windows7系统、PHP5.6、DELL G3电脑
但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。 那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...虽然他也表明会在今年1月份推出全新的平台，但从透露的信息来看，新平台已不会有需要大量算力的AI图片生成功能了。 那么，什么样的企业，才是这波浪潮的“宠儿”？ 首先，无疑是掌握核心前沿技术的行业引领者。...重组调整AI部门，将其分布式地下放到各实际业务中，而FAIR被并入元宇宙核心部门Reality Labs Research，成为新场景探索者的一员。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术...目前国内自研的大模型包括百度的文心大模型、阿里的M6大模型、腾讯的混元大模型，针对中文语境，国内厂商的表现要比国外大厂要好得多。而且国内的大模型发展速度也很惊人。
一些公司的生信岗员工，在一次次要裁员的“狼来了”的预告后，终于被“狼”咬走了。资本是逐利的，不讲半点情面，对于业绩不好，目前工作不饱和的人员，面临巨大的被“毕业”风险。 如何保住打工人的饭碗？...那生信工程师的不可替代性是什么呢？或者说核心能力是什么呢？ 我认为，这得分阶段看待。前些日子写过一篇短文发表了一点感想：《生信工程师的核心竞争力是什么？》...，得到了不少朋友的共鸣，这篇文章要表达的意思跟前文有相似之处，大家可以结合着看。 初级生信岗 计算机基础是核心能力，这意味着你能搭建或者跑现有的生信流程，能够整理数据，并完成一些个性化的下游分析。...高级生信岗 生物学知识是核心能力，生物信息学对计算机技能的要求，始终是有限的，很容易通过一段时间的努力跨过去，最终还是要回到解决问题上来。但生命科学的奥妙无穷，只能是路漫漫其修远，永远止境。...总结一下 应该看到，初级生信工程师，享受了交叉学科的红利，你可以跟 IT 人谈生命科学，可以跟生物人谈 IT，总之我都懂，容易产生自己是团队中不可或缺的一员的错觉，殊不知这时候你的不可替代性还很低。
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