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不知道大家對下面的這個圖標眼熟不
對，這就是netty，最近差點整瘋了我的一個網絡框架，下方是官網對他的描述，感興趣大家可以去官網看一下，這不是今天的重點，接著往下看：
Tactical Electronics
config 是vue項目的基本配置文件
股票的迷惑性不在于股票所基于的價值，而在于它給炒股者提供的幻想。
如果考慮清楚了要換工作，一般人通常會考慮待遇職務等因素多一些，年青人剛開始進入職場其實不要過于看重這些，在差異不懸殊的前提下，最好把著眼點更多落在新崗位是否能夠讓自身快速成長，隨著自身能力和經驗的快速增長，物質方面的收獲是水到渠成的，要相信一點：市場經濟環境下，一個能夠提供高價值服務的人，其自身價值是不會被長期低估的，這不符合經濟學基本原理。換一個新環境時，有一些因素需要重點考慮，比如要跳槽的公司是否在所屬領域里面是龍頭公司，龍頭公司和處于行業中下游的公司發展前景差異會很大；也要考慮公司處于什么發展階段，最好選擇所做內容符合行業發展趨勢，所做業務處于蓬勃發展期的，這樣的公司業務拓展快，對各種人才需求多，發展的機會比較多；另外，你所要進入的工作崗位所在部門對于公司的發展是否重要也很關鍵，避免要進入的部門在公司中處于邊緣位置或者不太重要地位。還有，新的工作環境里是否有具備豐富行業經驗的人傳幫帶也非常重要，老人的一句話也許新人要獨立摸索很久才能體會，這種經驗是很寶貴的，能讓人少走不少彎路。當然，同時滿足所有這些條件的工作崗位是很少的，所以這些因素也要根據個人情況，針對你更看重哪些來做些權衡取舍。
白羽告訴深燃，代喂養寵物其實沒有想象中輕松，“大冬天，跑完一個地方就得趕緊去下一個，騎小電驢吹著冷風凍得要命?！被佚堄^附近不少小區都沒電梯，很多客戶都是住在四五六樓，她還得爬樓梯。
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張俊林（ 博客），暢捷通公共服務部總監，是技術書籍《這就是搜索引擎：核心技術詳解》（該書榮獲全國第十二屆輸出版優秀圖書獎）的作者。在此之前，張俊林曾經在阿里巴巴搜索技術中心、百度商務搜索部鳳巢廣告平臺以及新浪微博搜索部及數據系統部擔任資深技術專家，新浪微博技術委員會成員，負責算法策略方向。他還曾是智能信息聚合網站“玩聚網”的聯合創始人之一。他的研發興趣集中在：搜索技術、推薦系統、社交挖掘、自然語言處理與大數據算法架構等方面，并在以上領域有多年工業界實踐經驗。
他本科畢業于天津大學管理學院，1999年至2004年在中科院軟件所直接攻讀博士學位，研究方向是信息檢索理論與自然語言處理，就學期間曾在ACL/COLING/IJCNLP等國際頂級會議發表多篇學術論文，另外，他在此期間領導設計的搜索系統曾在美國國防部DARPA主持的TREC第二屆高精度檢索系統評測中在17支國際高水平研究團隊激烈競爭中勝出，并取得綜合排名第一名的優異成績。
目前我們除了為企業產品和服務社區提供常規的搜索、各種場景下的推薦等服務外，重心放在針對企業移動應用領域的創新性服務，比如如何讓用戶方便地用語音操控企業數據，例如，針對銷售人員的客戶管理應用，用戶可以直接用語音問：北京東城區最近兩個月開發了哪些新客戶？再比如可以通過語音輸入來進行會計賬務做賬等。除此外，我們還有針對企業大數據進行分析處理的團隊以及為第三方獨立開發者提供一些公共服務組件。
首先，我覺得換工作要慎重，尤其對于工作經驗不多的年青人來說尤其要注意這一點。很多剛畢業沒多久的年青人對工作環境存在不切實際的理想化的幻想，在現有公司稍微有些不如意就考慮跳槽，總幻想著下一個公司一定會怎樣怎樣，如果抱著這種想法那么一定會不斷失望。應該意識到：這個世界上不存在各方面都能全方位讓你感到滿意的工作，不論是什么公司，必然存在這樣那樣的你所認為的問題，只要不突破你的原則和底線，遇到問題還是首先應該想辦法溝通和解決，這也是一種成長，否則你現在碰到的不滿意的地方換個公司依然會碰到類似的問題，那時怎么辦？接著跳嗎，這不現實，最終還是要面對問題解決問題。在一個公司就盡可能踏踏實實地盡自己所能把任務干好，甚至應該強迫自己， 如果干不出成績就不跳槽，這是強迫自己適應你目前所不能適應的職場環境的有效方法。
聽起來比較繞，這里面核心有兩點，一點是機器代替人腦的部分判斷和決策功能，要替人做事；另外一點是機器只能做人們已經知道怎么做的事情，如果人都不知道怎么做，那么你也不可能告訴機器如何做。第一點講的是算法的作用；第二點是算法使用的限制。
有了上面兩點，我們再來談人工智能算法。首先，人工智能算法一定會在人們的日常生活起到越來越重要的作用，這點毫無疑問。這是基于上面說的第一點，機器要通過算法來替人做事。那為什么人工智能算法會越來越重要呢？根本原因是現實社會中產生的電子數據越來越多了，數據少的時候其實不需要算法，找個人處理下就行了，成本低效果還好，但是如果數據量大到一定程度的時候，可能一個簡單的事情要1萬個人處理一年，但是讓機器去做，可能幾毫秒就處理完了，明顯成本低得多，這是算法為什么會越來越重要的一個簡單的經濟賬。數據量急速變大這個事情是確定無疑的，尤其是UGC、智能手機等移動端的廣泛普及，使得每個人在每時每刻都可能產生新的信息，這種數據增長是爆炸式的，未來的可穿戴設備物聯網更不用說了，到時候將是每個物體每時每刻都會產生新的信息。這么大量的數據靠人處理可能嗎?那是不可想象的，所以將來一定都要靠算法來處理如此大量的數據，也即是說，將來算法無處不在，有大量數據的地方就需要有算法。
張俊林：就通用的大數據常用的算法和數據結構來說，有不少技術在處理海量數據時是廣泛使用的，比如布隆過濾器、跳表SkipList、LSM樹等。布隆過濾器是判斷海量數據集合中某條數據是否存在的利器，尤其是空間利用率相當高，能夠用小內存處理大數據。跳表用于高效維護序列數據，使用場景也非常多，比如LevelDB維護內存數據時用的就是SkipList，再比如Redis的Sorted Set以及Lucene維護倒排索引都是用的它；LSM樹是很多NoSQL系統的核心構件，比如BigTable、Cassandra、RAMCloud等，非常重要。《大數據日知錄》里面第三章專門講述了這些常用的算法與數據結構，有興趣的同學可以參考。
至于智能信息處理領域，比如計算廣告領域里廣泛使用的邏輯回歸、推薦系統里常用的矩陣分解算法、搜索引擎領域的LambdaMART等機器學習排序算法、DistBelief等分布式深度學習等都是非常廣泛使用的常見算法。當然大數據處理重心放在如何用大量機器來構建高效的分布式算法上。感興趣的同學可以參照《大數據日知錄》里的第十六章，專門講解了智能信息處理領域里常用的分布式算法。
張俊林：我覺得對于這個行業的新人來說，首先，要把機器學習的基礎打牢，最好是找些口碑好的教材系統地學一下，比如Bishop 的Pattern Recognition And Machine Learning。NLP也好、推薦也好或者搜索技術，盡管看上去是很不同的方向，但是如果深究，其共同的內核還是機器學習，不同的領域無非是結合領域特性選擇更合適的具體機器學習方法，但萬變不離其宗，機器學習基礎打好了對于快速掌握一個具體領域有很大的幫助作用，這是一個磨刀和砍柴的關系。
首先，大數據是個新概念新學科，很不成熟，在幾年前，大數據到底包含哪些具體的技術點，其實并沒有公認的說法，所以對其進行脈絡梳理是很花費時間和精力的；
其次，大數據本身包含的具體技術點非常之多，從數據到架構，從系統到算法，方方面面無所不包，要全面深入理解這些知識也是非常耗費精力的；
（責編/ 錢曙光，關注架構和算法領域，尋求報道或者投稿請發郵件，交流探討可加微信qshuguang2008，備注姓名+公司+職位）
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