Open ShannonChenCHN opened 7 years ago
作者大概讲了下自己六年来在阿里的一些经历,我个人比较感兴趣的还是文章最后的问答。
我只想说,做技术的人,刚毕业很多时候可能都不知道喜欢什么,那么没问题,做了再喜欢,但是1年内都是工具的熟悉,2年开始就差别出来了,有些是用工具的,有些开始修工具了,3年开始基本有能力的就自己造工具了。别管别人说什么重复造轮子的事情,重复造一个轮子的部件开始先大胆的做,谁说hadoop里面不能自己写组件替换他默认的组件。 希望每一个爱技术的人,让工具熟悉就想筷子一样,不动脑子也会用的很溜,剩下的就是不断的让自己的好奇心在技术上凸显。
机器学习适合解决什么样的问题?
企业落地机器学习的最佳路径是什么
始终以业务优化作为指导,无论是任何一个步骤,都需要思考是否是有利于达到最终的优化目标。最佳路径是在构建整个流程管道和平台的同时,力争快速部署模型到系统中去。当模型部署上去之后,通过反馈结果再持续的迭代和改进机器学习平台和整个管道,此过程中没有必要去追求完美的模型和完美的系统,快速响应业务和持续演进能力是关键。
在落地机器学习的过程中,企业应该注意避开哪些坑?
学习目标应尽可能的简单以及可以量化,如果目标定义模棱两可,很难想像能做出很好性能的模型。
接手别人的代码时,因为没有注释,变量名五花八门,模块之间逻辑关系如麻,弄得满头雾水,一脸茫然,痛定思痛之后不得不推倒重来,这些都是不注重编程规范造成的,事倍功半。
宜未雨而绸缪,毋临渴而掘井
国内的开发者大多重技能,轻规范。此前有这么一个段子,程序员A和B,A每天只写100行代码,字里行间规范清晰,其余大部分时间都在整理文档,备注的非常详细,B每天写50000行代码,却很少写注释,天马行空,为此还嘲笑A不够高效。随着业务越来越复杂,客户需求随时可变,两个人都开始组建团队,这个时候,功夫不负苦心人,A之前的努力都派上了用场,B只能佩服加惭愧。
编程规范,对于程序员而言,不是要靠强制约束,更关键的还是要让其从认知,思想觉悟上提高,骨子里意识到规范也是一种生产力。
现在软件发展到现在,只是造一句hello world走天下的时代,已经过去了,需要团队紧密协作。
编程风格的不一致,明显影响了团队研发效能。
个性化应尽量表现在代码质量和算法效率的提升上,而不是对于合作规范上纠缠不休的争论。
有时候,就是一个规定,就像交规靠左行,还是右行一样,大家这么做了,协作效率自然就提升了,正所谓无规矩不成方圆,无规范难以协作。
简单,适用的代码规约背后,所传递的是技术上的追求卓越,协同合作的精神,是每个技术团队不可缺失的重要利器。
每个人在未来的世界,最重要的不是做的多久,而是在于做的多好。
都说普通程序员到优秀程序员的过程,无非就是量变到质变的过程。其实不然,代码多少行才会产生质变,很难量化,但是如果没有深度地思考,就是写再多的代码也是枉然。就像一个泥水工,如果没有胸怀,没有思考,永远只是垒砖头的。
对于任何一个项目,从重要性上来说,分为核心业务、非核心业务。前者更重视产品文档、技术方案、规范化编程。从需求时效上来说,分为临时性需求、长远型需求。临时性需求,相对来说更加讲究快速实现、快速迭代。而长远型需求,一定要考虑到,可能由不同的人在不同的阶段进行开发,这个时候的效率和质量就会受到很大的挑战。
其实,任何事情,都是一个度的哲学问题。如果只写文档,代码编写效率低,不行;如果天马行空,只写代码,不写任何文档和注释,更不行,表面上诗意盎然,事实上是暗流涌动。这就需要权衡好代码和文档,两者都要抓都要硬。
文章中提到了一个“技术圈追赶潮流”的问题,看到区块链 ICO 火了就去追,看到 AI 火了,也要追,看到微服务架构火了,也不能落下,这种现象并不少见。 学习新事物不是坏事,但是盲目跟风并不是件好事。就像作者所说的那样,“先不要看大众的走向,静下来,反思一下自己的需求去做选择......我们要做的,就是不要停止学习”。
我们要海纳百川,去学习各种知识,但是学习了之后用不用、怎么去用,这些是需要另外思考的问题。但往往这个应该另外去思考的问题就被“看现在主流怎么样,就跟呗”给简单地解决掉了。运气好的话,各方面条件相适应,你就能在目前得到相应的好处,运气不好的话,那就是你跟错了风、随错了流,也许就要感冒,也许就会溺亡。
当一个架构师在做技术选型的时候,先不要看大众的走向,静下来,反思一下自己的需求去做选择。众人追捧的,可能是明星,也许是传销。那到底用什么标准去判断这个“风”要不要跟,也许永远找不到。我们本身也并不在技术上站队,只是不停地分享各家的理论与实践;而你要做的,就是不要停止学习。
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从这个 issue 开始,记下对自己每天的生活的一点思考,虽然之前也一直在记事本上记,但是更喜欢 Github 的排版和清净。
随想录系列
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[ ] 读书笔记:《与时间做朋友》
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