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2022 届大四学长实习心得、职场经验分享、转型思考

博主简介:Developer小马,全栈领域创作者;2022年本科应届毕业生,网络工程专业,北京某司前端开发工程师;未来发展方向研发项目管理,已考过软考中项(系统集成项目管理工程师);正着手准备软考高项。 职场思考2022年4月27日,作为前端开发实习生的最后一天,小马也从公司实习生成为了无业游民;从2021年11月到2022年4月底,转眼间已经做了半年的前端开发了,这对我来说并不仅仅是一个实习生离职,也是我职业发展方向上的一个改变。没有选择在本公司正常转正,而是选择直接离职,原因有很多方面。但并不是因为我表现不佳或者技术不过关导致无法转正,老大也问过我关于转正的想法,但我没有考虑在本司转正。做

智驾“重感知,轻地图”技术趋势和可长期支持的业务场景的思考

本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。前言2023年智驾领域的热门话题是“重感知,轻地图”方案,也称“无图”方案(无图指不依赖离线高精地图),这种方案降低了对传统离线建图和在线高精定位技术的需求,让包括我自己在内的很多SLAM技术从业者担心自己要被“卷没了”,对智驾的技术发展是否仍然长期需要SLAM技术产生了疑惑。这篇文章是对这个问题的调研和思考。一从智驾系统框架说起智驾系统分为规划控制,地图定位和实时感知三个核心模块,其中感知提供实时车辆周围的动静态信息,为规划控制的行为决策和执行动作的推演提供局部环境的实时约束。如果只是让车辆在局部空间内自主移动,并假设在线感知能力足够强,是不

关于晋升与跳槽的一些思考

内部晋升内部晋升是我优先考虑的,原因有很多。首先这是一个新业务,相对而言容易拿到结果。其次我想体验不同的晋升路径,内部晋升答辩,是挑战也是一次成长的机会,是一次他人帮助自己review的机会。作为从校园出来的校招生,缺少挫折,缺少面对惨淡人生的勇气。内部晋升这是一次历练,无论成功与否,重要的是参与的过程:【技术】平时高质量的完成需求,技术作为研发的立身之本,永远不能落下功课,技术的视角看待业务,不仅仅是研发的一种优势,同时也是跳槽、创业的立身之本。【项目】争取在这个从0到1的项目中获得不错的项目成果,项目成果是自己获得内部晋升的必要条件之一。同时培养长远的业务眼光,提出有见解性的业务意见。向同

【精品】k8s的CKA考题17道解析

目标一:记住命令关键单词第4道题:scalereplicas第5道题:cordon、uncordon、drain第8道题:target-port目标二:完成操作要求NoSchedule查看工作节点的健康状态,确定集群中有多少节点为Ready状态,并且去除包含NoSchedule污点的节点。之后将数字写到/opt/replicas/replicas.txt解释:命令1结果显示三条,命令2结果显示一条,做减法之后得到本题答案二。logs监控pod的日志,监控名为loadbalancer-7bd5db9d66-57xdl的Pod的日志,过滤出含有unable-access-website信息的行,后

大模型冷思考:企业“可控”价值创造空间还有多少?

文|智能相对论作者|叶远风毫无疑问,大模型热潮正一浪高过一浪。在发展进程上,从最开始的技术比拼到现在已开始全面强调商业价值变现,百度、科大讯飞等厂商都喊出类似“不能落地的大模型没有意义”等口号。在模型类型上,除了百度文心大模型、讯飞星火认知大模型、阿里通义千问大模型等通用大模型,医药研发、金融等垂直大模型正积极涌现。几个月前,新华三集团在业内首提“私域大模型”概念,并发布融合了行业属性及地域属性的私域大模型——“百业灵犀”LinSeer,为行业增添了企业落地大模型的创新类型。而在更直接的数字上,截止到2023年10月初,国内仅公开的大模型数量已达238个,百模大战正在升级千模大战。……接近一年

[rancher] rancher部署和使用的一些思考

最近因为工作需要,学习调研rancher的使用k8s作为主流微服务部署的基础,已经逐渐在工作中普及。但是k8sdashboard用于生产管理,还是有所欠缺:我们需要一个k8s之上的管理平台。经过调研,目前rancher已经迭代开发至v2.8版本,有很好的社区基础和公司技术支持,决定深入研究下部署初始创建一台ubuntu22.04虚拟机,安装docker(版本20.10.x)。之前我提到过k8s1.24之后不再兼容docker,但是rancher(v2.7)仅仅是利用docker启动rancher镜像,容器启动后在容器内部启动k3s支撑local集群。所以如果在宿主机器上使用dockerps命令

人工智能与自然语言处理的哲学思考

作者:禅与计算机程序设计艺术《人工智能与自然语言处理的哲学思考》引言1.1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,人工智能作为一项新兴技术,逐渐成为了人们关注的焦点。人工智能的应用涉及到众多领域,其中自然语言处理(NLP)是其中的一个重要分支。自然语言处理主要涉及语音识别、语义分析、机器翻译、文本分类、信息抽取等内容,旨在让计算机理解和处理自然语言。1.2.文章目的本文旨在从哲学角度探讨人工智能与自然语言处理技术的发展,以及自然语言处理技术在现实生活中的应用。文章将介绍自然语言处理技术的基本原理、实现步骤、优化与改进以及未来发展趋势和挑战。1.3.目标受众本文主要面向对人工智能与自然语言处理感兴趣的

mongodb - 重新思考 MongoDB 的关系型多对多关系

我刚刚开始使用MongoidORMforMongoDB的新Rails3项目。只有一件事我无法理解,那就是如何有效地建立多对多关系。现在我很有可能错误地解决了这个问题,但据我所知,我的项目中至少有两个容器需要多对多关系。我更愿意将这两个模型都视为“一流”模型,并为每个模型分配自己的容器。这是我能想到的构建多对多关系的最简单方法://Javascriptpseudomodeling//--------------------Apps{app:{_id:"app1",name:"A",event_ids:["event1","event2"]}}{app:{_id:"app2",name:"

C++ 动态规划 DP教程 (一)思考过程(*/ω\*)

动态规划是一种思维方法,大家首先要做的就是接受这种思维方法,认同他,然后再去运用它解决新问题。动态规划是用递推的思路去解决问题。首先确定问题做一件什么事情?对这件事情分步完成,分成很多步。如果我们把整件事称为原问题,那么原问题去掉最后一步后,剩下的问题就称为子问题。子问题和原问题是同性质的问题,子问题被原问题包含,原问题是在子问题的基础上推进一步得到的,所以用递推去求解。子问题推进一步,得到原问题。哪些量在变化。这些变化的量用变量表示出来就是问题的状态。子问题推进一步,这一步做了什么,就是决策。每一步的决策连续起来,就是做整件事的一个方案。我们来看一道例题吧!ヾ(o・ω・)ノ例1:组合问题,从

对国内IT行业现状的思考

最近持续半年的国内IT行业大裁员想必都大家听说了。正好就和朋友谈到这里,找了几个点聊一聊自己的思考。实际上这波疫情和政策只是催化剂,先回顾一下现状,从具体的商业生态来看,大概是下面这样。先说国内的ToB吧,云计算,云服务,各种容器,其实还是互联网的支柱,这些解决方案都很明确了,用过腾讯云阿里云的都知道,很多套餐和服务都是类似的。至于说企业软件,这是唯一脱离互联网的,因而这波受到冲击也很少,留了一些岗位,问题在于企业软件的发展几乎只和销售还有老板们之间的关系有关,它是非常In-house和非工业化的,行业的人更多要做的事情就是竞标下来,然后快点把要求的功能做好,可能会有一些Leader能真正寻求