如何成为一名优秀的工程师(语义篇)
好的语义表达是团队协作中高效迭代的润滑剂,好的语义表达是线上未知代码问题排查的指南针。
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作为前端工程师,拥有一定的后端知识是非常重要的。在日益复杂的Web应用开发中,前端工程师需要更全面地了解后端领域,包括数据库管理、安全性、Web框架的使用、AOP编程思想以及常见语言和框架的特性。本手册将为你提供一个简要但全面的后端知识概览,帮助你更好地理解后端开发的关键要点。
大多数后端老人都会错过Node这一波的技术变化,还停留在JQuery的时代无法自拔,但实际上,前端发展已经日新月异,本文将从React和Vue的历史背景、基础原理、项目重要文件、常用知识等几个角度进行由潜入深的介绍,目的是使任何一位拥有后端开发经验的同学都可以快速上手前端开发,成为一名全栈开发人员。
这篇文章讨论了全栈开发的好处和如何开始转型,以及在需求分析和架构设计中如何分层和隔离业务变化。作者分享了不同类型知识的学习方法和针对语言和框架的练习建议,以及通过结对编程和TDD加速学习的技巧。
文本语义纠错的使用场景非常广泛,基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况,包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”,政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便利,对审核方面的风险也大幅降低。
在上一篇文章[《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》]中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到,希望能够聊点更具体的,比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少,以及是否有局限性,能不能和市场上大家熟悉的技术产品进行一个简单对比。那么,本篇文章就试着从这个角度来聊聊。
我在Google呆了10年半,离开时的头衔/职位是 Staff Software Engineer / Manager。大致分三期:
前两年关注 Linux 桌面搜索产品和 Google 的开源项目;中间三年花了许多力气在 Google 中国相关的产品上,诸如输入法、谷歌音乐之类;后面四五年大致都在 Knowledge Graph 的范畴内工作,这些工作和 Google 搜索、Google Now 最近几次大幅度的变革密不可分。
转自:百度Family,内容为陆奇 2017 年 7 月 的百度内部分享,非常值得技术人员学习和思考。
据开源中国报道,近日,Linux 内核项目负责人 Linus Torvalds 删除了 AWS 工程师提交的一个补丁,他认为这将导致所有使用该补丁的 Linux 用户的 CPU 性能下降(无论他们是否使用英特尔 CPU) 。在回复该邮件时表示:
在组件中使用 $route 会使之与其对应路由形成高度耦合,从而使组件只能在某些特定的 URL 上使用,限制了其灵活性。
Java 性能调优对于每一个Java程序员来说,是实现技术进阶必不可缺的知识了。比如:一台8G的服务器怎么配置JVM参数?我的JVM参数是否合理?如何分析内存Dump文件?如何分析线程Dump文件?等等...