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你是一位 Java 程序员,还是正准备转向 Java 的开发人员呢?或者你本来就是 Java 程序员,现在想要在自己的本行上继续精进?这篇文章就是给你们准备的。在 2021 年,Java 开发人员应该掌握一些高级工具了。
程序员,你还没有软技能吗?难怪你不幸福
程序员一向对于“硬技能”——即自身在专业方向上的能力——较为关注,工作环境而言更多的是与计算机打交道,专注于输出更高水平的代码,对于“软技能”提升的关注度不够造成了大家对程序员的一些误解,并且程序员在面对不断更新的计算机技术知识和复杂的职业关系中,会有些茫然不知所措。本次演讲将以程序员职业发展的三大阶段和身边案例来讲述“软技能”的作用和需要重点提升的软技能,从而使程序员的工作生活更加幸福。
8 个适合程序员学习新技能的网站
Pluralsight是一个专注于技术和多媒体的在线学习平台。它的所有课程都经过严格的审核,因此,Pluralsight的大多数课程都会比其他在线平台的质量要高。
15 年编程经验总结出了 40 个改变编程技能的小技巧!强烈建议收藏
最近,这样一份「心得」火了。这位名叫Kesk Noren的软件工程师在Medium上分享了一篇博文——「40 Tips that will change your coding skills forever」,获得3.5k点赞。
计算机技能需求新排名:Python 排第 3
最近,来自美国招聘网站 Indeed 的一份报告显示:在全美工作技能需求中,数据库语言 SQL、编程语言 Java 分列前两位。虽然 Python 和 AWS 分别位列第三和第六,但根据趋势来看,二者很有可能成长为未来几年最受欢迎的技能。
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机器学习工作流是一个任务驱动的流程,同时也是数据驱动的流程,这里涉及到数据的导入和准备、模型训练 Checkpoint 的导出评估、到最终模型的导出。这就需要分布式存储作为传输的媒介,此处使用 NAS 作为分布式存储。
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机器学习的工程复杂度,除了来自于常见的软件开发问题外,还和机器学习数据驱动的特点相关。而这就带来了其工作流程链路更长,数据版本失控,实验难以跟踪、结果难以重现,模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习固有的问题,很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期,其中最有名的是 Google 的 Tensorflow Extended, Facebook 的 FBLearner Flow, Uber 的 Michelangelo,遗憾的是这些平台都需要绑定在公司内部的基础设施之上,无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器学习工作流系统,它可以让数据科学家灵活定义自己的机器学习流水线,重用已有的数据处理和模型训练能力,进而更好的管理机器学习生命周期。
5年时间,我从开发做到总裁的秘籍--如何提升技术型管理者的领导力
对于深耕技术的一线开发者而言,大多数都希望把技术工作进行到底,或者一直从事和技术技术相关性更高的工作。但随着年龄和经验的增长,我对管理和技术的思考越来越多、越来越深入,和大多数人一样,站在这个路口——到底继续做技术还是转型做管理——我也经历抉择,但现在回想看来,似乎在这条路上也没有选择。
