最近看到一位程序员初为领导的经验分享,当然我也和不少老领导聊过,加上我当年第一次当领导时的亲身经验,今天就跟大家分享几点。 ? 保持自我迭代 人比机器复杂得多。 让团队程序员对你保持高度的信任是很难的,只有你用专业的方式给大家提供清晰坦诚的建议,对团队有公开透明的评估体系,他们才会信任你,觉得你是能帮助他们在技术和职业上有所发展的。 ? 话虽如此,我还是坚持“技术leader应该要一直保持编程能力”。 如果你停止了写代码,那么很快你就会失去对工程师的同理心。如果你以身作则,成员会更愿意相信你的决策和编程原则。 有些程序员是运气好,被临危受命当上领导;有些是在公司待得久,靠资历熬成一个领导;有些人是凭技术实力,年纪轻轻管理了一帮年纪比自己还大的程序员。 但无论如何,管理都是一场修行。
为什么需要BIERv6? 传统组播技术的局限性 视频流量占据了互联网流量的绝大部分,包括视频通话、视频分享、视频会议等;而高清视觉和全新交互视频或成为未来社交主要手段,媒体向VR/AR逐步演进。 BIER的产生 如何突破传统组播技术的局限性呢?为解决这个问题,业界提出了一种新的组播技术——BIER技术。 从BIER到BIERv6 单播转发领域,基于IPv6数据平面的SRv6技术发展迅猛。组播领域要如何实现不依赖MPLS并且顺应IPv6网络发展趋势的新技术呢?针对这个问题,业界提出了BIERv6技术。 BIERv6和BIER的对比 BIERv6的技术价值 BIERv6技术本身简化了协议,降低了网络部署难度,能够更好地应对未来网络发展的挑战。 Prefix-SID属性格式 BIERv6在IPTV场景下的应用 BIERv6作为新一代组播路由技术可以应用在多个技术场景中,例如IPTV场景。
学习管理专业技能 多数程序员都能保持技术学习,而一旦转为管理角色,却不知道怎么学习当一个领导。 其实不难,网上也有很多资源,有为各大企业做管理培训的讲师分享,也有身为领导的大佬分享自己的经验。 但身为管理者,你将会经常与整个技术团队、产品团队、设计组一起工作。 职权越高,影响也越大。
## 技术栈 Appgallery connect ## 开发准备 上一篇文章中我们实现了项目端云一体化首页商品活动入口列表,现在我们还差一个banner的模块,banner模块不仅可以用于展示一些信息
尤大于 6 月 4 日,在深圳某科技公司做了一次 Vue 相关的技术分享。 这里我讲 PPT 分享给大家。 让大家了解 Vue 相关的最新进展。 ? ? ? ? ? Vue 技术内幕: http://hcysun.me/vue-design/ Vue 技术揭秘: https://ustbhuangyi.github.io/vue-analysis/ 往期精文 一张思维导图辅助你深入了解 Vue | Vue-Router | Vuex 源码架构 Vue + TypeScript + Element 项目实战及踩坑记 vue-cli3.x 新特性及踩坑记 那些必会用到的 ES6 精粹
---- 文章推荐: 技术分享 | Zabbix 监控 TiDB (一) 技术分享 | show engine innodb status 中 Pages flushed up to 的含义 技术分享
技术分享和技术博客 上篇内容聊了一些技术社群相关的事情,本篇聊聊内外部技术分享、技术博客相关的事情。 写在前面 提到技术分享,一个绕不开的话题是为什么要做技术分享? 而技术分享的形式多种多样:除了各种形式会议、书籍、论文、课程外,和普通人相关度最高的,可能就是技术博客(文章)了吧。 团队角度:是否值得继续进行分享 上面个人观点,阐述了公司、团队们为什么要做技术分享的部分原因,从公司角度来看,只要是对技术人才竞争激烈的技术团队,都需要树立一个“我的文化氛围好、我们的技术成体系、我们做的事情有趣有意义 (更加符合多数人) 对于技术同学来说,我们做技术分享受众一般分为下面两类: 内部:同事之间;决策层老板 外部:同行、学生、某领域兴趣爱好者 对于内部分享,如果是同事,我们一般会对于某个具体的技术点、技术产品上进行展开 ,以提升大家的技术水平和技术视野,大家轮着来,个人的最大收益除了良好的关系氛围、演讲分享的语言组织能力锻炼外,更多是对已有知识的总结提炼,加深认知,以及下一次分享作为听众的“纯赚”。
我们知道软件系统基本可以从两个维度进行分割,纵向上我们称之为开发维度,横向上我们可以称之为运维维度。开发是一个迭代的过程,在迭代的过程中产生不同的版本,但重要的版本是相互独立的。基本上我可以将其命名为dev、fat、uat、pro等。这些环境虽然相互独立,但基本上还是具有很多相同的配置,当然也有很多不同的配置。在横向上,系统可以单节点部署,也可以多节点部署,多节点部署的问题是:相同的配置同时存在于不同的节点上,同时还有可能不同的节点稍有差异。然而在数学上,这种情况是可以提取公因式的。而apollo就是专门管理系统在这两个维度上的关系的。
1、字符串查找 es5使用是indexOf() 返回字符第一次出现的位置int值 es6新增了3个方法:includes()/startsWith()/endWith()返回bool值 includes 如果参数为正数,返回 +1;参数为负数,返回 -1;参数为 0,返回 0;参数为 NaN,返回 NaN 3、数组扩展 ES6 提供三个新的方法——entries(),keys() 和 values()—
最近看到几个非常实用的 Python 库,它们太优秀了,让我忍不住分享,我相信在今后的编程之路上,你有很大的概率会使用它们,请先看一下,在大脑中先留下印象,方便以后拿来使用。 github.com/tiangolo/fastapi 其他 Python 的 web 框架: 1、Django 2、Django rest framework 3、Flask 4、Tornado 5、Bottle 6、 ] 3841532 / 3841532> >> filename 'razorback.mp3' 官网:https://bitbucket.org/techtonik/python-wget/src 6、 00:00:00:00:00 inet addr:192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0 inet6
大纲本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验,主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓,文章仅代表个人拙见,有问题欢迎指出,Thanks♪(・ω・)ノ关于实时数仓
对数据库技术和 python 有着浓厚的兴趣。 本文来源:原创投稿 *爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。
images:查看镜像 docker search 镜像名:在仓库搜索某个镜像 docker pull 镜像名:从仓库拉取某个镜像 docker rmi 镜像名:删除某个镜像 (制作镜像的过程后命令留着第二次分享
maven-plugin-api-2.2.1.jar:lib/okhttp-3.14.9.jar:lib/maven-artifact-2.2.1.jar:lib/wagon-provider-api-1.0-beta-6. task.subId=3 task.resume=false 配置文件中的task.type 配置项的值代表了进程类型 task.type=migrate:全量迁移进程 task.type=verify:全量校验进程 6.
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如,以一个自然人的出生为“出生”,死亡为“死亡”。 那么,死亡时间减去出生时间,就是一个人的寿命,这是一个典型的生存数据。类似的例子,还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点, 就是需要清晰定义的:出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间,就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面,因此,生存数据一定是正数。 因为,从理论上讲,出生死亡时间都可能取任意数值,因此 生存数据一定是连续的正数。
针对这段时间做个小总结,也给广大战友们分享点踩坑的经验。第一部分是针对Material Design的个人总结,第二部分是近段时间接触到符合Material Design风格的控件以及动画总结。
一,直播技术框架 二,音视频处理的一般流程 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示 1、数据采集: 摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据 涉及技术或协议: 摄像机:CCD、CMOS 拾音器:声电转换装置(咪头)、音频放大电路 2、数据编码: 使用相关硬件或软件对音视频原始数据进行编码处理(数字化)及加工(如音视频混合、打包封装等),得到可用的音视频数据 涉及技术或协议 G.711μ、AAC、Opus等,封装有MP3、OGG、AAC等 3、数据传输: 将编码完成后的音视频数据进行传输,早期的音视频通过同轴电缆之类的线缆进行传输,IP网络发展后,使用IP网络优传输 涉及技术或协议 : 一般对应的编码器都会带有相应的解码器,也有一些第三方解码插件等 5、播放显示: 在显示器(电视、监视屏等)或扬声器(耳机、喇叭等)里,显示相应的图像画面或声音 涉及技术或协议: 显示器、扬声器、 RTP协议常用于流媒体系统(配合RTCP协议),视频会议和一键通系统(配合H.323或SIP),使它成为IP电话产业的技术基础。
MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQCh5Nk2GLiyQFMIU+h3OEA4UeFb u3dCH5sjd/sLTxxvwjXq7JLqJbt2rCIdzpAXOi4jL+FRGQnHaxUlHUBZsojnCcHv hrz2knV6rXNogt0emL7f7ZMRo8IsQGV8mlKIC9xLnlOQQdRNUssmrROrCG99wpTR
对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练。但是,如果数据量较大,这样的方法就不适用了,因为太耗内存,所以这时最好使用 tensorflow 提供的队列 queue,也就是第二种方法从文件读取数据。对于一些特定的读取,比如csv文件格式,官网有相关的描述。而 TFRecords 是tensorflow 的内定标准形式,更加高效的读取方法。 Tensorflow 读取数据的三种方式:
32:17 server id 2 end_log_pos 5726909 CRC32 0x51b51cc1 GTID last_committed=4 sequence_number=6 */; #200807 17:32:17 server id 2 end_log_pos 5727523 CRC32 0x758852f1 GTID last_committed=6 sequence_number */; #200807 17:32:17 server id 2 end_log_pos 7635997 CRC32 0x47c43f83 GTID last_committed=6 sequence_number */; 6. --exclude-gtids 不解析指定的 GTID 的事务