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2020-08-05 11:07:59 +08:00
回复了 GrapeCityChina 创建的主题 Node.js Node.js 和 Python 之间如何进行选择?
在 V2 上发这种入门级别的对比文可能会被喷惨,楼主保重。。。

如果希望讲技术差异,可以遵循 STAR 法则,讲具体的例子,这样更客观一些。
2020-08-05 10:39:57 +08:00
回复了 BruceXHe 创建的主题 Vue.js 关于前端 token 安全问题
前端环境应始终是不受信任的,所以任何敏感信息不要放在前端。

完全不清楚你的 Token 是用来做什么的,为什么不用账号密码反而用 cleintid 和 clientkey,Token 和 clientid/clientkey 到底是什么关系,这些需求背景你得讲清楚,大家详细了解到你想做什么才能帮到你。

如果只是希望在前端存一个东西,且不希望别人知道内容,但同时希望服务端能知道内容,可以用非对称加密,加密后把密文存在前端,服务端解密后读取内容。但这个很可能不适用于你的安全场景,因为获取 Token 不需要知道密文的原文,只需要把密文发给服务端就可以拿到 Token 了。
2020-08-05 10:30:47 +08:00
回复了 kisshere 创建的主题 程序员 一直用 Win,为了所谓的触摸板买 Macbook 值得吗?
没有强需求的话建议不要换平台,Mac 的触摸板是好用,但是如果你的工作不是重度依赖触摸板的话没必要因为这个换平台。因为长期用鼠标和笔记本的键盘,我有手腕疼痛,触控板对于我来说会加重手腕疼痛(因为手腕长时间吃力),所以至今为止用了很多年轨迹球,多桌面切换也是通过外接键盘的快捷键来实现的,除了拿电脑去会议室的场景,很少用触控板了。

我在 Mac 上的强需求一是 MacOS 的开发工具兼容性,二是续航,Mac 在这两个方面在 2016 年的时候是杀手级别的。

但如今除了底层开发以外,Windows 上的 WSL 也已经非常好用了,想在 WSL 上跑图形 Linux 软件可以参考这个:
https://github.com/libook/WSL-GUI

新款 XPS 据说续航也非常强,我觉得综合来看和 Mac 可以平起平坐,现在苹果的创新几近枯竭,差距已经远没有以前那么夸张了。

当然如果你经济条件比较好,愿意做新的尝试,也可以用一用 Mac 。
2020-08-05 10:14:07 +08:00
回复了 dehualiddell2 创建的主题 程序员 为什么这么多人把 data 读成 date?
https://github.com/shimohq/chinese-programmer-wrong-pronunciation

英语发音其实没有真正的标准,不同口音可能听起来很不一样,当然最好的是跟各个口音的人用他们的口音交流,但即便是学会一种地道的口音都很难。。。

语言是用来交流的,只要互相能听懂就行了,但如果因为发音错误导致了误解,相互探讨一下发音问题也是可以的。
2020-08-04 13:35:07 +08:00
回复了 vertigo 创建的主题 程序员 服务端复杂项目超长代码该如何组织呢?
出现问题或确定会出现问题的时候再考虑优化,把精力放在当下最重要的事情,如果实在没有事情可做,就对自己的系统做压力测试、可用性测试、边界测试,提前发现些问题,再根据问题的影响排优先级,从高优先级的问题开始解决优化。

如果代码可读性上有问题,就适当调整代码结构、增加注释,少用些奇淫技巧,少偷懒。
2020-08-04 11:17:48 +08:00
回复了 gdtdpt 创建的主题 问与答 想问一下 ElasticSearch 作为大数据数据库的可能性
ES 和传统意义上的业务数据库不同,它其实是个搜索引擎,存储功能只是其为了更好提供搜索功能而包含的附属功能,但在实时性和一致性方面远不如业务数据库。

比如 ES 写入数据后不能马上被查询出来变化,必须等 ES 的刷新周期对索引完成刷新后才能搜索出来变化,实时业务上通常无法接受这种不一致。比如用户一开始有 100 元钱,买了产品后向 ES 请求扣除 80 元钱,紧接着用户查询余额就还是 100 元,于是用户可能又购买了一次 80 元的产品。如果硬上 ES,肯定要做大量的工作在最终一致性上。

那么 ES 的用武之地在哪呢?全文检索。
举个例子,比如你有一个查询表单,里面有 20 个字段,功能需求是用户只需要至少给定任意多于等于 1 个字段就可以进行查询,如果使用业务数据库的话,查询性能完全依赖于索引的设计,但是对于上述功能需求来说,由于用户可能使用任意字段的组合来进行查询,20 个字段就需要设置从 C1,20 到 C20,20 的所有组合的和这么多的索引,由于多数数据库都是索引越多写性能越差,所以基本不可能使用索引来达到最佳优化。
ES 以其特殊的数据结构和查询算法能够非常轻松地解决这种问题。

所以看你们的使用场景是怎样的,对数据实时性是否有要求(只要是不查最新数据的场景都是可以的),如果仅仅是看重 ES 的横向扩展能力,虽然 ES 这方面做得确实很棒,但放弃其他指标的代价有点大,而且其他业务数据库合理配置也能达到同样的效果。
如果是清洗数据的需求(比如对数据格式进行转化或计算,再灌入数据仓库或业务数据库),可以考虑一些 ETL 方案。

最后就是也可以考虑业务数据库和 ES 同时使用,数据以业务数据库为主,复制一份放在 ES 里,根据查询需求的不同可以在不同的地方查询,当然肯定是需要确保 ES 和业务库的最终一致。
AMD 盒装自带散热器据说不错,所以玄冰 400 可以先不买,看看发热情况。
以后可以考虑再添置烘干机和洗碗机,个人使用觉得极大提升了生活品质。

电视本身就是比较贵重的电器,国产电视很多是走低价带广告路线的(看国内什么时候能完善监管吧),无广告的一般价格都比较高,看自己需求。

空调,一开始选了海尔,结果购物体验很差(预料中),经历了退货风波;后来换了美的,感觉所在地的售后服务不错,一级能效的也不贵。另外海尔和美的的空调基本上就是那几个模型,只是外观和附加功能可能有细微差别,所以基本上就按照匹数、能效确定了之后性能上不会有多大差别,其他的就看尺寸、功能、外观和价格了,需要说明的是一定要确定安装的地方尺寸足够,因为空调在本身尺寸基础上还要有一定的安装空间。

电视、冰箱、洗衣机我买的是进口货,一方面有明确需求,另一方面预算充足。

新房要想能住,最基本的洗衣机、热水器、冰箱是一定要有的,其次夏天需要空调,然后电视如果没有硬需求的话在预算不充足的时候可以延后。如果做饭的话前期也要考虑烟机和灶具(因为咨询线上销售的型号而受到了门店的歧视,“老板”果然店大)

热水器我个人对比了一下海尔和美的(史密斯太贵了),感觉海尔溢价过多,最终选了美的。
2020-07-30 15:49:10 +08:00
回复了 337136897 创建的主题 问与答 未来几年真的有必要买房吗?
每个人有自己的选择,我说一下我的原因吧:
租房年年涨价年年搬,偶尔房东耍流氓卖房想提前收回(为了更容易卖),或者管家闯进来拍拍照啥的;
产检,以及小孩各种保健检查、上学和社交都大大提升了搬家的难度。

当然你如果租房租得很爽,也不打算生孩子,没必要买房。

贷款还 25 年,每个月还贷额度不能高于你申请贷款的时候的收入的一半,随着个人职业生涯的发展,你工资总不会一直不变吧,要是预期还不上人家银行也不会贷给你。剩下的就是保持健康、不失业。

有需求买就好了,没需求就不买。建议投机和需求分开,要投机就别想需求的事情,有需求就别老想着投机。
按照实际情况合理规划。
2020-07-30 09:25:42 +08:00
回复了 alex321 创建的主题 奇思妙想 日常生活中,有啥设计得好和不好的产品?
“账号不存在则自动注册”
2020-07-28 15:01:21 +08:00
回复了 libook 创建的主题 分享创造 在 WSL 中运行 GUI(如 IDEA)
@devcat 其实想想,是不是没必要整个 Desktop 都搞出来,Windows 上的 X Server 有一种模式是无缝的,就是让 X 程序界面像普通 Windows 窗口界面一样和其他 Windows 窗口混在一起用。
2020-07-28 10:18:28 +08:00
回复了 tctc4869 创建的主题 程序员 造过轮子的程序员们,你们创造过多少个轮子?
通常用第三方的轮子觉得有问题或满足不了需求会提 Pull Request,如果第三方轮子实现不了,或是阿里系的轮子,或没有对应的第三方轮子就自己造。

一个原则是:社区维护的轮子因为经受了更多的检验,通常比自己造的稳定、高效。

所以到现在自己造的轮子屈指可数,但是 Fork 和 Pull Request 比较多。
2020-07-22 19:09:29 +08:00
回复了 maxxfire 创建的主题 程序员 搞软件架构,是不是绕不开 Java ?
补充一下,当前技术是多元化发展的,而且在诸如云原生等概念的推广下,系统的非业务部分逐渐被各种中间件、基础设施来实现,如横向扩展、通信可靠性、服务容灾、削峰填谷、优雅降级、灰度发布等等,让代码更专注与业务逻辑,以提高企业变现能力。
2020-07-22 18:58:00 +08:00
回复了 maxxfire 创建的主题 程序员 搞软件架构,是不是绕不开 Java ?
如果一个架构师说架构只能用 Java 做,那基本上说明这个人还没有成为真正的架构师。

架构师的工作中有一项叫做技术选型,需要架构师具备广泛的知识储备,以及可靠的技术雷达,当遇到一项需求的时候,能够合理分析,选择适合需求的技术来实现。

所以当今只要是上了一定规模的系统,都是由多种技术栈组合而成的,举个例子:某企业业务逻辑部分用 Java,高性能组件用 C++,微服务是 Go,API 网关是 Node.js ,大数据分析是 Scala 和 Python 。物尽其用。

技术都是工具,虽然每个工具的功能都比较丰富,但是工具总是有其擅长的领域,所以得从实际需求出发,合理选择技术。

除了需求本身的特性以外,架构师还要考虑现有的技术包袱、人员的能力、管理成本以及未来的规划,比如如果团队里综合最熟练的只有 Java,而且用 Java 也不会带来高成本或高风险问题,那也是可以考虑整体全用 Java 的。

架构其实就是解决问题的思路,比如说 MVC,并不是特指的只能用 Java 来实现的架构,而是一种通过将系统抽象成 Model 、View 、Controller 三层来实现一种动态的程序设计,使后续对程序的修改和扩展简化。需要说明的是,MVC 是 1978 年提出的,而 Java 是 1995 年发行的。

所以可以说 Java 以其悠长的历史、广大的社区、丰富的案例储备,能让人了解到和学习各种架构。但是也并不是说离了 Java 就没法谈架构了,你看,前端工程师近几年也在架构上玩得 66 的(阿里云已经实现前端微服务架构了,用于解决云控制台大量模块和技术栈混合的问题)。
2020-07-22 17:43:30 +08:00
回复了 pabno 创建的主题 程序员 现在还有用 cookies 吗
不管用啥,最重要的是防止凭据被伪造,不加密、弱加密不管用什么技术都有安全风险。

Token 的优势在于不依赖浏览器标准,任何非浏览器客户端也可以轻松使用,比如 App 端,处理 Cookie 的时候复杂度往往比较高,用 token 简单明了。

Cookie 的优势在于有浏览器标准的支持,很多功能不需要自己实现,只要浏览器按照标准设计,就能直接使用 Cookie 的特性。

Token 本身不包括存储技术,客户端希望保持会话的话是需要自己提供机制来存储 Token 的,在浏览器端可以用 Web Storage 来存储,在 App 端可以直接存在本地数据库或文件里。

传输方式上:Cookie 是封装好的、在 Header 里传输的方式; Token 可以自己封装用 Header 里的某字段来传,也可以直接在 URL 里传,比较灵活。

然后因为 Cookie 广泛用于用户数据追踪的技术,所以国际上通常要求在用户同意的情况下使用 Cookie 。
2020-07-20 18:45:39 +08:00
回复了 AlghaPorthos 创建的主题 Raspberry Pi 树莓派能干嘛?
4 没用过,不知道性能是否提升到足够用于更多用途了。

个人基于 3B 的使用体验来看:尝试过 Nas 、办公电脑、电视盒子等,性能完全达不到使用需求;觉得还是只适合 RetroPie 和 GPIO 开发这两个用途,服务器方面只适用于极度轻量级以及对 ARM 兼容好的场景。

建议有需求再入,而不是入了再想找点什么需求,更别说大多认为有需求而入了树莓派之后最终还是很快吃灰。
2020-07-17 15:42:59 +08:00
回复了 evilStart 创建的主题 JavaScript 有人用 JavaScript 的# 来创建私有变量么?
我们在用,不过确实用得不多,主要是因为将成员私有化这个需求本身就比较少出现,而且利用局部变量往往也可以达到私有化的效果(比如闭包)。

这个就是个特性而已,没有需求就不用,有需求能想起来用就行。
2020-07-17 15:11:21 +08:00
回复了 Sonia96 创建的主题 求职 化学自学转行,求各位批改简历!
数据分析是数据科学家还是大数据开发。

数据科学家应该不属于 CS 领域,而是属于统计、管理、经济的综合体,主要是研究如何收集数据、使用数据、解读数据,比如如何将数据作为工具来指导企业业务快速发展。

大数据开发其实是更偏向于系统工程的,要熟悉各种大数据基础设施,以及懂得如何选型搭配来支撑业务的使用。

算法是 CS 领域的,但若要做算法相关的工作,读 Paper 以及刷算法题(实践)是很重要的,你应聘一个算法相关岗位,最起码得有拿得出手的数据,比如解决了多少 LeetCode 上什么难度的算法题。

然后看你的简历,里面很多是 AI 相关的学习经历,所以说你的真实目标其实是 AI ?
AI 其实比算法要求要高,因为算法目前已经是很成熟的学科了,但是 AI 学科目前还是在发展过程中,虽然社会上这个是个火热的技术,但实际上远没有达到成熟、广泛应用的程度,所以当前有可能 AI 相关的招聘会倾向于有相应教育背景或从业经验的人(这是个要想成功,门槛就得高的方向)。

简历的内容要和你的求职意愿相符,所以既然希望做数据分析和算法,就应该把 AI 、化学等无关的东西去掉,充分体现数据分析和算法相关的学习和实践经验,应用 STAR 法则来加以描述。

门槛最低的是软件开发,只要学习相应的语言、库、框架,能实现一些功能,就可以上岗做些简单的工作了。虽然门槛低,但天花板高,竞争也最激烈(外面的人想进来,里面的人想出去)。
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