内容简介:Qcon过去两周了,部门老大要求需要在部门内部分享下,毕竟钱不能白花,趁整理分享ppt的机会再次回顾了下,记录下来,分享给大家。对于大会的介绍这里就省略了,上一篇随笔基本都提到了,这里主要记录下我听的几场专题的一些收获和自己的一些想法。大会中听的比较多的还是
Qcon过去两周了,部门老大要求需要在部门内部分享下,毕竟钱不能白花,趁整理分享ppt的机会再次回顾了下,记录下来,分享给大家。
对于大会的介绍这里就省略了,上一篇随笔基本都提到了,这里主要记录下我听的几场专题的一些收获和自己的一些想法。
微服务与高可用
大会中听的比较多的还是 微服务与高可用
了,毕竟这块内容和自己的本职工作息息相关的。
如今微服务的架构基本已经是主流,不像前几年,可能理论比较多,但实际投入使用的案例不多。会上分享的基本都是已经落地的项目,虽然可能实际项目没有讲师说的那么完美「我猜的,毕竟我们公司也是,宣传的永远比实际使用要高大上很多」。
比较完整的微服务解决方案,其实腾讯的那位技术经理ppt中的流程图还是比较全面的,这里引用下:
具体什么是微服务简单几句话也说不清,简单来说就是把一个很大的项目进行拆分了「一个项目已经承载不了所有的需求了」。
而完整的微服务的解决方案就是解决拆分之后的所有问题:多语言,高可用,数据传递,应用的管理,监控与运维等等。
每家公司针对这些问题有一些差异化的解决方案,但大体完成的解决方案也就是上面的那张截图了。
当然这里面的坑真的很多,是需要时间去打磨的。
API设计
这是我听的唯一一场老外演讲的,英文演讲,听的比较吃力,但还是收获满满。
老外主要将了如何设计API,提出了六点,个人觉得非常实用: understandable
, well documented
, consistent
, fit for purpose
, restrained
, evolvable
。
具体怎么理解它,留给自己和你们想象的空间。
另外分享下整个演讲中比较喜欢的两句话:
eating your own dog food
不管我们编写代码,还是定义契约,自己先使用看看,看看好不好用。
API design is an art,and like art, becomes easier with practice
API设计是一门艺术,和艺术一样,在实践中变得更容易。
深度学习技术与应用
听此专题完全是因为这两年太火了,可听了之后发现,完全听不懂,各种算法和公式,我只能傻傻的望着,但至少让我明白了 人工智能
, 机器学习
, 深度学习
这三者的关系。
人工智能:让机器展现出人类智力
机器学习:抵达AI目标的一条路径
深度学习:实现机器学习的技术
总的来说机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。
深度学习现在真的很火,但一般人真的玩不起,还是很烧硬件的,曾经用 python 和tensorflow深度学习梵高的画并模仿,运行了两个多小时,电脑风扇呼呼转。
也难怪google的人工智能这么厉害,人家的服务器数量肯定是你想不到的量级。
工程师个人成长
最后听的专题应该对每个 程序员 都有一定的价值,不懂大家对自己的职业规划有什么想法。
外界对于程序员危机也有很多说法,很多观点都说程序员是吃青春饭的,年龄大了竞争力会越来越低,毕竟技术的迭代很快,而自身学习的能力随着年龄是在走下坡路的。
确实,其实每个行业都是一样的,保持一颗向上的心就好。有一位老实的观点个人很喜欢:技术不是全部,复合型人才越来越重要。
其实工作了这么多年发现,最难的不是技术,而是沟通与协调,所以为什么很多情商高的人办起事情来效率那么高,而达到的世俗高度,往往也比耿直的纯技术工作者要高。
个人体会
三天听了这么多专题,其实转瞬即逝的想法有很多,但基本很难再记起,但有三点一直印象很深,分享给大家。
第一个是英文,英文真的挺重要,听那场英文专题记忆犹新,虽然有同声传译,但翻译出来的体验真的不敢恭维「毕竟专业性的词汇太多」。还是要努力学英文呀。
第二个是业务,很多讲师都有提到,只有深入业务,充分理解之后,才有可能开发出更好的系统。
最后一个是读书,同样的,很多讲师最后都会推荐一些书籍,虽然书上的都是理论,但对于你实战中的指导价值和影响是不可估量的。
多读书,多看报,少吃零食多睡觉还是很有道理的。
洋洋洒洒说了一堆,算是自己的一些体会,希望对看到的人有一些帮助。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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