中生代技术 Yesterday作为一个老技术人，今天不聊技术，就聊点技术人员职业发展的事情：对技术管理岗位的认知，比如技术总监。先贴一张技术人员职业发展路线图，按照管理路线和技术路线区分。在国外管理路线和技术路线的职位会按照ITManager和TechLead去区分。  但在国内其实是没有纯粹的管理路线，管理岗位中一定有具体技术工作的要求。今天我说说对“技术总监”岗位职能要求的理解。 我理解技术总监的权责范畴应该包括：技术性工作管理性工作，分为人员管理（即团队管理）和项目管理 在技术型工作中，我认为更多考验的是一个技术管理者的技术深度和广度，而管理性工作中，更多考验的是一个技术管理者对于复杂人和事的协调能力。 01技术性工作_____ 对于一位优秀的技术人员而言，应该具备如下三种技术能力：关键性技术能力架构设计能力工程管理能力 而一位技术管理者首先应该是一名优秀的技术人员，必须能在这三种技术能力之间游刃有余。 1、关键性技术能力 你也可以把它理解为技术...

  我的是macOS10，默认情况下不允许未知身份的软件安装默认情况，如下图所示： sudospctl--master-disable这样就开启了允许安装『任何来源』的配置这样就不会拦截软件的安装，而导致错误提示...

2016年02月18日17:04:03 阅读数：1936 标签： Apache-Flink数据流程序员JVM 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861作者：李呈祥 作者简介：IntelBigDataTeam软件工程师，主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化，ApacheHiveCommitter，ApacheFlinkContributor。 责任编辑：仲浩（zhonghao@csdn.net） 文章来源：《程序员》2月期 版权声明：本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，订阅2016年《程序员》请点击 http://dingyue.programmer.com.cnApacheFlink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助...

翻工作笔记本，发现上面有不少笔记可能有share和留底的意义，所以转到博客上来霍泰稳@infoQ：年关技术总结及展望infoQSlogan变化：促进软件开发领域知识与创新技术关注领域变化2012-4：软件测试路在何方infoQ新关注点：推荐算法与机器学习2013：测试的未来：5月，3月：个性化推荐与机器学习年初就把月度专题确定对不对？5月：百度西米露平台Feature百度余凯 深度学习与多媒体专家级、科学家级人物应用：广告推荐、搜索、广告点击预估shallowlearning深度学习从语音图像应用开始KernalLearning特征数据模型转换TransferLearning 特征共享Semi-supervisedlearning，unlabeleddatatofeatureSparseLearning图像理解仍然是难点语言谷歌语义搜索语音即将爆发机器虚拟感知的Pipelinevision组合depnet分层一层一层学习多层最后形成一个图像描述二进制码RBMSAutoencoderSparsecoding一层一层调优训练-----------------------...

2013年2月2日技术沙龙商业产品开发------谢马林业务逻辑加大设计难度集成难度大降低学习成本统一标准化开发模式面向集成的架构平台业务复杂，设计抽象的技术支撑不够抽象6类数据流业务集成方案用技术手段推动业务的改进业务抽象设计与优化平台IBM秦勇，数据可视化-----------------------------------------------2013-3百度语音技术产品介绍海量语言模型训练材料语音层次信息的快速更新海量的来自各种平台的声音特征-----时间很长一个机器只能服务4个用户百度语音输入声学模型Context-DependentDem-syllablmodeling隐马模型混合高斯模型---聚合DNN:深度神经网络模型取代高斯SGD训练慢传统训练方法：stochasticgradientdecentDL:拥有千万未知参数的数学优化LBFGSBacheModel改进了SGDDNN技术核心：海量数据-->训练技术--》特征抽象与优化--》优化目标和实际问题结合1GPU计算相当于500核并行计算...

http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html2014年11月，本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔（DouglasC.Merill）先生进行了面对面的交流。这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行信用风险管理的基本框架。基于和梅里尔梅里尔先生的交流，本文对ZestFinance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步的解读，希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示。信息技术的进步驱动了消费者信用信息的可得性征信（Creditreporting或者是Creditreference）是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。征信的主要目的是解决交易双方信息不对称的问题，进行信用风险管理。征信业与信息技术联系密切，在欧美甚至被归类为信息产业。信息技术的进步驱动了信用风险管理水平的提高，促进了信用的可获得性。欧美发达国家的个人征信（或者是个人消费者的信用风险管理）的发展可以分为三个...

  本期的技术沙龙主题内容是LBS技术，虽然LBS应用最近这两年在业内炒得风生水起，但是我感觉离广泛应用好像还是有一定距离。   本期的讲座主讲讲师是百度定位服务负责人张传明、陌陌的CTO李志威、北邮邓中亮教授，覆盖了技术实现原理、实际应用经验、学术发展前沿三个方面。   张传明工程师的讲座分析了目前手机定位技术现状和使用前景，以及百度定位服务API在解决目前定位技术的弱势方面所做的工作和一些业界目前解决这方面问题的先进做法：   目前的定位技术从数据源方面主要由两个方面：基于GPS定位导航卫星技术的定位和基于手机基站和Wifi的定位。标准GPS定位方式存在耗电大、地理形势峡谷效应、信号反射、室内无法定位等方面的缺憾，同时基于手机基站和Wifi也存在方方面面的缺憾，百度的LBS服务主要通过对多种传感期信号源的信息综合分析处理来得到相对比较精确的定位结果.张传明工程师所做的工作不但对信号源的信息使用了EZ算法、基于最大似然的位置估计、旋转定位等业界新的分析方法，而且对多种信号源信...

人工智能区块链监管全球化众包商品化审计师轮换区块链对审计完整性认定准确性认定存在性认定数据应用的挑战数据可用性分析工具可视化决策数据分析在审计中的应用：发现并分型数据特征识别异常值揭示关联性在运营单位、系统、产品或其他维度进行数据映射从数据集中提取有用的信息自动化的数据聚合和科目余额重计算数据可视化建立统计学，或者其他探索性或预测性模型Illumia:普通数据分析Spotlight:数据审计基础平台Reveal:通过使用回归分析进行预测分析Argus:云端应用软件，利用人工智能的方法对电子文档进行提取、可视化、并对关键信息进行分析核心现代化云计算流程机器人可视化指数化高级分析认知计算内存计算区块链...

https://www.infoq.cn/article/R7lWXd0R4VFf3E0bB*38本文概述了我们对当前“架构和设计”领域的看法，这个领域侧重于基础设施模式、技术框架模式的实现，以及软件架构师必须掌握的设计流程和技能。我们看到了“演化式架构”设计需求的增长，这种架构建立在可替换性设计和关注“胶水”组件的基础之上。演化式架构支持功能性和跨功能性需求和约束的未来变化。“微服务”架构可能会进入晚期大众阶段，但与“正确设计分布式系统”相关的主题以及反应式和容错式设计将越来越靠近采用曲线。我们预测有些架构主题永远不会转移到早期大众或晚期大众阶段，但它们当中有一些高效的针对特定用例的模式，如基于事件溯源/CQRS或基于Actor模型的系统。我们看到“架构师”这个角色越来越多地偏向于技术领导力、架构模式识别和框架意识以及横切关注点设计。虽然我们认为“serverless”这个术语有点含糊不清，但我们很欣赏serverle...

https://www.infoq.cn/article/Qr-vTStW6uuvjs4SZJZr我把程序员到架构师的技术成长之路分为几个典型的阶段：工程师-高级工程师-技术专家-初级架构师-中级架构师-高级架构师，总的成长原则是每个阶段都需要“积累经验、拓宽视野、深度思考”。今天我将结合我的专栏《从0开始学架构》，跟你聊聊不同阶段具体如何实践才能更高效。工程师阶段是最原始的“基础技能积累阶段”，主要积累基础知识，包括编程语言、编程工具、各类系统的基本使用。工程师阶段需要积累的经验和技能有：此阶段必备知识：架构到底指什么架构设计的历史背景从普通工程师成长为高级工程师，主要需要积累方案设计经验并能独立完成开发，包括需求分析、方案设计、编码实现，其中需求分析和方案设计已经包含了“判断”和“选择”，只是范围相对来说小一些，更多是在已有架构下进行设计。比如对于存储技术来说，需要掌握：此阶段必备知识：高性能数据库集群：分库分表高性能NoSQL高性能缓存从高级工程师成长为技术专家，主要需要“...

https://www.secrss.com/articles/4392人工智能被广为关注，但是一些想法恐难达到预期。本成熟度曲线将追踪AI基本趋势和未来创新，以确定人工智能技术发展的范围、状态、价值和风险。一、从曲线上消失的技术 2018年，以下几个技术已经从曲线上消失：➧1、虚拟客户助理➧2、认知专家顾问➧3、3级和4级自动驾驶➧4、深层强化学习➧5、智能应用程序➧6、信息技术操作人工智能平台二、2018曲线五个阶段的关键技术（一）上升阶段1 人工智能管理用预测模型和算法，指导人工智能的应用和使用，优化决策权的分配，确保组织对风险的问责和投资决策过程的掌控。不论是何种人工智能，数据源要真实可信。为了避免片面的信息，要求汇聚新的、不同的，甚至是矛盾的数据与您已经使用的数据相结合，以尽量减少人工智能带来的偏见的风险。2 通用人工智能通用人工智能也被称为“强人工智能”。目前的人工智能看起来具有人类一样的学习、推理和适应能力，但它们缺乏常识、智能和广泛的自我维护和复制手段。在人工智能方面取得的实际进展仅限于弱人工智能。如今的人工智能技术...

https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/82047719近日，Gartner发布了2018年新技术成熟度曲线，首次将生物黑客(Biohacking)列为热点技术趋势，再次引发市场关注。 Gartner技术成熟度曲线又称技术循环曲线、光环曲线或者技术炒作周期。是方便企业和CIO们评估新技术成熟度和演进周期、制定新技术战略的重要工具。正如Gartner研究副总裁MikeJ.Walker所言，业务和技术领导人将继续面临迅速加快的技术创新，这将给他们与员工队伍的互动方式、与合作伙伴协作的方式以及为客户创造产品和服务的方式带来深远的影响。CIO和技术领导人应该一直纵览市场，同时评估和试用新兴技术，以确定对本公司而言可能具有重大影响和战略意义的新型业务机会。一、生化黑客(Biohacking)成为2018年新热点Gartner公司的2018年新兴技术成熟度曲线从2000多种技术中筛选了35个最具代表性和最值得关注的技术。该曲线揭示了五大新兴技术趋势，其中尤其值得关注的新热点是Boihacking:一种经常出现在...

    技术工程师为什么成了工人，从根本上讲：技术在技术商业市场上未成为要害，原因何在：    1、首先中国市场的市场化水平不高，国企和央企首先就把很大一部分市场污染了。    2、中国市场人力资源不是关键资源。...

https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/7045784.html为了更好地理解容器的特性，本节我们将讨论容器的底层实现技术。cgroup和namespace是最重要的两种技术。cgroup实现资源限额，namespace实现资源隔离。cgroupcgroup全称ControlGroup。Linux操作系统通过cgroup可以设置进程使用CPU、内存和IO资源的限额。相信你已经猜到了：前面我们看到的--cpu-shares、-m、--device-write-bps 实际上就是在配置cgroup。cgroup到底长什么样子呢？我们可以在/sys/fs/cgroup中找到它。还是用例子来说明，启动一个容器，设置 --cpu-shares=512：查看容器的ID：在/sys/fs/cgroup/cpu/docker目录中，Linux会为每个容器创建一个cgroup目录，以容器长ID命名：目录中包含所有与cpu相关的cgroup配置，文件cpu.shares保存的就是 --cpu-shares 的配置，值为512。同样的，...

http://www.tmtpost.com/3367762.html未来世界是什么样子？斯皮尔伯格在《头号玩家》中构建了一个充满科技感、富有浓烈浪漫主义色彩的虚拟世界。戴上VR眼镜，你就能穿梭于浩瀚星际，流连于未来世界。而在技术飞速发展的今天，即便没有智能设备协助，你也有机会进入一个“虚拟世界”。你是否曾期待过世界上有属于你的“虚拟分身”？它拥有和你一样的身材容颜，声线甚至性格，能够为你处理一切事情？硅谷的人工智能公司ObEN就正在把这个想象变为现实。这家公司可以通过 3D图像重建和电音模拟技术来构建虚拟形象，为用户打造出与本人非常接近的人工智能虚拟形象——PAI（个性化人工智能，PersonalAI）。“虚拟形像”可以实现很多意想不到的情节：明星可以通过虚拟形象不知疲倦地跟粉丝互动、甚至可以替代明星参与一些广告活动；对普通人来说，当我们忙得焦头烂额分身乏术时，“虚拟的自己”可以像私人助理一样帮你处理一些网上的事情；而逝去亲人的虚拟形象，则可以永远地陪伴在...