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IT技术博客大学习
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如何选择可以搞钱的技术栈
(crossoverjie.top)
【简介】
文章探讨了如何选择有助于提升收入的技术栈。作者建议关注数据库、云原生技术(如 Kubernetes)、消息队列(如 Pulsar)等在企业中需求广泛且付费意愿强的领域。深入掌握这些技术有助于在求职和职业发展中获得更高回报。适合后端开发者、架构师以及希望提升自身市场价值的技术从业者阅读。
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@技术头条
2025-01-12 12:04 / 原作者微博:
@crossoverJie
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@IT技术博客大学习
要不要再学学下面的文章?
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探索 AI 驱动的网络安全框架:深度学习技术、GPU 支持和未来增强
(paper.seebug.org)
这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA(域名生成算法)技术,涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例,展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者,提供了系统化的学习参考。
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@技术头条
2025-01-03 00:07
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容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考
(blog.yuanpei.me)
本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用,旨在隔离代码执行环境,提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像,支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化,并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本,增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性,还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。
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@技术头条
2024-11-02 16:40
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1
OpenTelemetry在企业内部应用所需要的技术栈
(crossoverjie.top)
本文详细解析了 OpenTelemetry 在企业中的技术栈应用,涵盖日志、指标和链路追踪的整合方案,帮助实现系统全方位的可观测性。介绍了 OpenTelemetry 的架构和关键组件如 Collector、eBPF,以及 SigNoz 和 OpenObserve 等开源工具,以实现统一的数据存储和可视化,适合需要高效、灵活监控的企业部署。
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@技术头条
2024-11-02 16:35
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1
搜索广告召回技术在美团的实践
(tech.meituan.com)
美团通过生成式关键词召回和多模态向量检索技术,大幅提升了搜索广告的召回效率。本文详细介绍了生成式大模型在广告召回中的实践,特别是结合扩散模型的多模态优化,适合关注广告技术和 AI 应用的读者。
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@技术头条
2024-09-09 23:47
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信息流广告预估技术在美团外卖的实践
(tech.meituan.com)
信息流广告的精准预估技术是提升外卖业务广告效果的关键。美团外卖通过深度模型优化,实现了从用户行为建模到长短期兴趣匹配的全面升级,提升广告点击率。本文详细解析了信息流广告背后的技术架构和实践经验,适合所有关注广告优化的技术爱好者。想了解美团如何高效提升广告预估准确率吗?
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@技术头条
2024-09-08 23:29
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对“技术质问产品的几个常见问题”的回答
(blog.csdn.net)
给某大厂的技术新人做了一个关于产品思维的分享,提前收集了一些困惑,贴几条提及最多的,稍微聊一下。
哦对了,先帮产品说句话——技术同学,千万别简单地用“那个产品是傻X”来回答以下问题。这是因为,作为技术,如果你总觉得和你配合的产品都是傻X,那大概率,别人会觉得你也是——要不然,为什么选择与傻X共事?所谓 “若,我看周围皆傻X,料,世人看我亦如是”。
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@技术头条
2024-05-05 23:33
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现代Python CRUD技术栈
(farer.org)
作为一名资深Python CRUD boy,在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时,flask这些年来功能并没太大进步,想用什么还是得自己折腾,在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善,但它的笨重在需要深度定制时,又显得束手束脚。
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@技术头条
2024-05-05 23:18
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周刊(第8期):技术配图的一些心得
(www.codedump.info)
简单总结了一下个人技术配图的一些心得,总的大原则是:
1、区分:将组件、流程、趋势等之间的”区分“尽可能在图示中通过各种手段(如不同的颜色、形状、箭头)表达出来。
2、联系:组件之间的数据流动、状态切换等,都是它们之间的联系,也需要通过各种手段表达出来。
3、说明:可能的话,要在图中加上一些说明文字,如步骤说明、分类说明,等等。
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@技术头条
2024-03-31 21:06
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聊聊 Go 的边界检查消除技术
(colobu.com)
在翻译的从慢速到SIMD一文中, SourceGraph工程师其中的一个优化就是边界检查消除(BCE,bounds check elimination)技术,同时他也抛给了读者一个问题:
为啥在使用 a[i:i+4:i+4] 而不是 a[i:i+4]?
本文第一部分先回答这个问题。 第二部分介绍更好的边界检查消除方法。 第三部分再全面梳理Go的边界检查消除技术。
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@技术头条
2024-03-21 23:00
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选择的维度
(www.codedump.info)
工作这些年之后,我将一份工作中满意度的指标大体划分到三个维度里面:钱、事情和人。一份工作,如果有两个维度都能较好的满足自己标准的,就算是一份不错的工作了;反之,只有一个维度满意,这时毫不犹豫就应该换一份工作;三个维度都能很好的工作,可遇而不可求。
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@技术头条
2024-03-13 13:39
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