看到这篇文章还是比较感同身受的!
虽然个人运气比较好,工作的第一年,技术和业务都涉及了,做的事情也有组织保障,但个人一直也是存在危机感的,不管是时间是基本上满了,没时间学习与沉淀,还是天天开会,写代码,写业务......总感觉没有啥成长。
希望这篇文章也能给其他朋友带来感悟~
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JavaScript 一种动态类型、弱类型、基于原型的直译式脚本语言,内置支持类型。它的解释器被称为 JavaScript 引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在 HTML 网页上使用,用来给 HTML 网页增加动态功能。
Vim 是类 UNIX 系统文本编辑器 Vi 的加强版本,加入了更多特性来帮助编辑源代码。Vim 的部分增强功能包括文件比较(vimdiff)、语法高亮、全面的帮助系统、本地脚本(Vimscript)和便于选择的可视化模式。
小说是以刻画人物形象为中心,通过完整的故事情节和环境描写来反映社会生活的文学体裁。
ZooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是 Google 的 Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 HBase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
七牛云是国内领先的企业级公有云服务商,致力于打造以数据为核心的场景化 PaaS 服务。围绕富媒体场景,七牛先后推出了对象存储,融合 CDN 加速,数据通用处理,内容反垃圾服务,以及直播云服务等。
WebSocket 是 HTML5 中定义的一种新协议,它实现了浏览器与服务器之间的全双工通信(full-duplex)。
百度(Nasdaq:BIDU)是全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。2000 年 1 月由李彦宏创立于北京中关村,致力于向人们提供“简单,可依赖”的信息获取方式。“百度”二字源于中国宋朝词人辛弃疾的《青玉案·元夕》词句“众里寻他千百度”,象征着百度对中文信息检索技术的执著追求。
互联网运维工作,以服务为中心,以稳定、安全、高效为三个基本点,确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。
FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。
Java 是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言,是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年 5 月推出的。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性。
Gitea 是一个开源社区驱动的轻量级代码托管解决方案,后端采用 Go 编写,采用 MIT 许可证。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统所提供的分布式数据存储一样,HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。
让我们欢迎这对新人。哦,不好意思说错了,让我们欢迎这位新人!
新手上路,请谨慎驾驶!
Mobi.css is a lightweight, flexible CSS framework that focus on mobile.
确认过眼神后的灵魂连接,站在链在!
找到自己的位置,萌新烦恼少。
快应用 是基于手机硬件平台的新型应用形态;标准是由主流手机厂商组成的快应用联盟联合制定;快应用标准的诞生将在研发接口、能力接入、开发者服务等层面建设标准平台;以平台化的生态模式对个人开发者和企业开发者全品类开放。
星期六到星期天晚,实行五天工作制后,指每周的最后两天。再过几年可能就是三天了。
Oracle(甲骨文)公司,全称甲骨文股份有限公司(甲骨文软件系统有限公司),是全球最大的企业级软件公司,总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989 年正式进入中国市场。2013 年,甲骨文已超越 IBM,成为继 Microsoft 后全球第二大软件公司。
ngrok 是一个反向代理,通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。
Spring 是一个开源框架,是于 2003 年兴起的一个轻量级的 Java 开发框架,由 Rod Johnson 在其著作《Expert One-On-One J2EE Development and Design》中阐述的部分理念和原型衍生而来。它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构,分层架构允许使用者选择使用哪一个组件,同时为 JavaEE 应用程序开发提供集成的框架。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架。Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点;但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写 HDFS,因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。
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