如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？作者｜倪朋飞（微软资深工程师，Kubernetes项目维护者）来源｜极客时间《Linux性能优化实战》专栏CPU的性能指标那么多，CPU性能分析工具一抓一大把，换成实际的工作场景，该观察什么指标、选择哪个性能工具呢？不要担心，今天我就以多年的性能优化经验，为你总结出一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找。CPU性能指
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2020-12-24 12:09:55
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跨平台开发框架的大旗，究竟谁能扛起来？嘉宾｜方秋枋，腾讯微信客户端工程师整理｜QCon全球软件开发大会（广州站）项目组近年来，移动端上各种跨平台开发方案百花齐放，一方面是因为随着移动互联网的迅猛发展，纯原生开发无法满足业务快速增长的需求；另一方面，跨平台可以增加代码复用，降低开发成本。在移动终端设备的软硬件、操作系统、开发工具链和技术社区等日趋成熟的今天，众多开发者对“造轮子”跃跃欲试。从早期的P
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2020-12-24 12:08:57
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2012年7月入职华为做嵌入式开发，2014年4月离职华为，2014年7月找到一份创业公司的移动互联网产品经理的工作。这里具体分析一下从华为的工作体验，供其他在华为工作或是拿到华为offer的朋友参考。由于是做研发岗，从研发岗的角度分析。1、薪水：薪水目前是统一应届本科9K，研究生10K，博士12-14K左右;五险一金按工资标准交，年终奖分等级A/B+/B/C/D，每个等级内也有排名，A一般5-7
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2020-12-23 12:07:11
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整合自网络，观点仅代表作者个人观点。互联网向来流传嵌入式是大坑的说法，大部分人眼里的嵌入式：1、工资低的不像话，2、小学生干的活，3、学的要死要活的，付出很多，最后付出得不到回报，还不如趁早转互联网。据KerrWang表示，上述观点里面初看有那么一点道理，但是很多人从来就不想想，现在自称是嵌入式工程师的，有几个具有正儿八经的完整的知识体系的，大部分人眼中认为会玩点ARM，会点C语言，甚至连指针都用
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2020-12-23 12:06:15
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程序员书库（ID：CodingBook）猿妹编译链接：https://medium.com/mind-cafe/three-insightful-books-that-elevated-my-quality-of-life-37918c81845c当一些软件工程师看到一篇文章提到“高级”一词，往往就不想点开看了，的确，成为一名高级工程师需要大量的时间和经验，但只要你努力就可以成为一名出色的工程师，
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2020-12-22 13:09:09
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程序员书库（ID：CodingBook）编译书单来自：https://www.quora.com/As-a-software-engineer-what-are-some-books-that-changed-the-way-you-code/answers/188842337BrianYoder是Moffatt和Nichol的首席软件架构师，从1976年开始就担任软件工程师，自1994年以来就担
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2020-12-22 13:07:41
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来源：Pexels近几年软件行业日新月异，变化很多。其中，我最喜欢看到的变化就是公司不再期待软件开发人员有特定的学位，甚至没有学位都可以。不管对于个人还是企业，这都是一个很棒的消息。因为进入这个行业最重要的是这个人究竟能干些什么。如果申请人不能解决编程问题，那他是否有学士学位还是硕士学位并不重要。如果他们不理解MVC模式，那他们能否解释大O符号是什么也并不重要。亲身体验：我有一个计算机科学学位，在
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2020-12-22 12:46:15
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新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
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2020-12-22 12:43:42
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来源：Pexels作为一名机器学习工程师，我使用Python已经一年多了。最近出于兴趣，我也开始学习C++。接触C++后，才意识到Python是多么容易和直观。我对Python与其他语言的不同之处及其工作机制愈加好奇。于是，本文诞生。本篇文章将尝试讨论Python的内部工作机制。来源：PexelsPython最初是GuidoVanRossum在业余时开发的一个项目，于1991年首次发布。作为一门通
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2020-12-22 12:41:52
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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