@flyqie wasm 通过 wasm 运行时 运行在各种操作系统上，wasm 运行时 比 容器运行时资源消耗更少，wasi 是用来让 wasm 和 操作系统交互的各种接口调用
k8s 运行 wasm 有两者方法
一种是兼容 Wasm 的组件替换本机 Linux 容器运行时， 使用 krustlet 代替 kubelet ， （ krustlet 目前停止更新）
另一种解决方案是使用带有 Wasm 运行时的基本镜像，并手动调用编译后的二进制文件， 这种依然是依靠容器运行。

目前流行的几种 wasm 运行时 Wasmtime （ Rust ，JIT ）、WAVM （ C/C++，JIT ）、Wasmer （ Rust ，JIT ）、Wasm3 （ C ，解释型）、WAMR (C, 解释型)。
go 编译器 以及 tinygo 都支持编译为 wasm 指令集架构的文件

有便宜的硬件，但是一两百不见得可以拿下
intel 计算棒
Google Coral
国内的 NCS 仿制产品
模型仓库去 intel openvino 和 谷歌的网站上下，有专门的量化模型 fp-16, int8 这种

mysql 打入客户端 操作太神奇，你要调研几种嵌入式数据库， 而不是打包 mysql
比如 WCDB 、Firebird

这方面开发包含了多个方向，而不是一个方向，v2ex 上现在牛人基本越来越少，没有几个人会回复的。
一类是 kubernetes 开发
kubernetes 组件开发 一般在云边协同 和边缘云上很多
如果要运行在国产操作系统上，有的也需要对 kubernetes 源码修改。

一类是运维开发
涉及到 crd, 多集群管理和分发 以及备份，更高级的搞平台工程

一类是容器开发 门槛很高
要求懂 Linux 内核 和网络协议栈

@diagnostics
你嘴里还不是讲几个框架，你不会认为人家没有开源一些流式计算就没有吧。原来懂点框架的程序猿也会觉得自己牛逼， 你说的 apache spark 其中就已经有了替代。
DASK 以及 Ray 的分布式计算麻烦了解一下。
另外我告诉你一句， 你了解的也不过是过去的技术，不代表未来的技术栈。

说 java 不错的麻烦就不要谈神马性能了， 天天用 spring 全家桶的人根本不配谈性能， 和 cpp 持平基本没几个人能做到

java 的确是成熟的业务开发必备， 开发起来效率搞。降低程序员的门槛， 连代码都写得整齐划一，没有特点
如果你不是科班没问题，都是吃饭， 业务开发隔离了很多计算机知识本质就是企业的考虑，好控制人员和成本，缺你都有的是人。

@diagnostics 人家的项目至少在他的工作领域方面很不错， 你有神马，你还不是嘴炮。
另外你不会知道大数据现在已经也在变化吧， 这都是来自于谷歌的大数据论文。

面向工资编程，go 平均工资肯定是比 java 高的，这个在国外的各语言统计有表现。
大多数 javaer 基本都是依赖各种框架和库， 离开框架和库 属于什么都不会。
语言都要分领域的，java 适合的和 go 适合的领域不一样，过个 10 年，业务开发有可能会出现 go 程序员和 java 一样人多了。
现在不是 10 年前的市场，那是招聘基本是 curd 和 web 方面的人。

react native 和 flutter 都是做界面 UI 的， 如果 H5 没有问题， 切换这些没有意义。
关键组件用原生就可以了

建议分析是否需要跨端或在多个平台上构建应用程序，包括 iOS ，Android ，Web 和小程序等。

中间件不怎么用各种框架，都是想法设法减轻对第三方依赖的，这不是业务开发，中间件要想可控性强，就别用什么框架，一些通用的 bug 少的库可以用用

opencv 的 videocapture 已经对各种流协议以及摄像头做了高级封装， 直接在 videocapture 中写 rtsp url 地址就可以读出完整的图像，其他方式我尝试过的有 live555, 它是 c++ 专门处理 rtsp 的库需要你对视频处理有一定理解, ffmpeg 一些直接方式不推荐。
rtsp 包含 RTSP 控制指令以及 RTP 数据，协议不是直接编解码能解决的
视频编解码像摄像头很多用了 h265 来保证高压缩率。
yuv 是色彩空间，图像的格式，我们通常说的色彩空间还有 RGB, BGR, YCbCr 这些。

给内置类型添加是不行的，但是搞一个类模拟函数，给函数添加是可以的

class NamedFunction:
def __init__(self, name, f):
self.f = f
self.name = name

def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.f(*args, **kwargs)

def __str__(self):
return self.name


f = NamedFunction("lambda: 'blah'", lambda: 'blah')
print(f())
print(f)

在 Python 中，不能直接在 str 类型上添加自定义方法。但是，可以通过创建一个新的类来继承 str 类，并在新类中添加自定义方法。以下是一个示例：


class MyStr(str):
def my_custom_method(self):
# 在这里实现你的自定义方法
pass

# 使用自定义类
my_str = MyStr("Hello, world!")
my_str.my_custom_method()

或者修改 str 的 built-in 方法

一些常见对象的魔术方法
__len__, __getitem__, __contains__, __add__, __mul__, __mod__, __format__, __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __hash__, __repr__, __str__, __bytes__, __bool__, __int__, __float__, __complex__, __index__, __trunc__, __floor__, __ceil__, __round__, __enter__, __exit__, __new__, __init__, __del__, __call__, __getattr__, __setattr__, __delattr__, __dir__, __getattribute__, __setitem__, __delitem__, __iter__, __next__, __reversed__, __len__, __contains__, __add__, __mul__, __rmul__, __mod__, __format__, __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __hash__, __repr__, __str__, __bytes__, __bool__, __int__, __float__, __complex__, __index__, __trunc__, __floor__, __ceil__, __round__, __enter__, __exit__, __new__, __init__, __del__, __call__, __getattr__, __setattr__, __delattr__, __dir__, __getattribute__, __setitem__, __delitem__, __iter__, __next__, __reversed__, __contains__, __add__, __mul__, __rmul__, __mod__, __format__, __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __hash__, __repr__, __str__, __bytes__, __bool__, __int__, __float__, __complex__, __index__, __trunc__, __floor__, __ceil__, __round__, __enter__, __exit__, __new__, __init__, __del__, __call__, __getattr__, __setattr__, __delattr__, __dir__, __getattribute__, __setitem__, __delitem__, __iter__, __next__, __reversed__, __len__,

容器网络是 linux 的特性，linux 没有/dev/tcp

另外容器网络是在命名空间中的

无 shell 或工具的 pod 调试就是 nsenter

这个是 python 通用的省内存技巧，有一定参考意义， 没有 cython 和 pypy 效果好。

@nothingistrue 有点搞笑，那么多人都说了， 你怎么还这么头铁。tidb 是 newsql ， 其设计是在 google spanner F1 论文的实现 来对关系事务做支持。
tidb mysql 兼容的 mysql 传输的协议 和 sql 语法，而不是什么二开。
另外 tidb 设计理念就和 mysql 没有关系，
存储引擎层用 rust 写的 tikv, TiKV 的 KV 存储模型和 SQL 中的 Table 无关
查询层则是用 golang 写的。

你们的业务是 OLTP 为主， 仅仅是数据量的话，这些方案都不需要，直接建 mysql 分区表，数据量和并发、吞吐量不是一回事。
如果是面向用户的较高并发简单点就是 Sharding-JDBC ，不过依然会存在各种不兼容要修改代码的问题，分库分表的限制也是不少的。
分布式数据库也有很多种选择， 一般分为两类，一类是 NewSQL, 另一类是 PG-XC ，NewSQL 包含 oceanbase, tidb.

可以考虑一些 PG-XC 的数据库，是在传统关系型数据库，增加了切片集群，增加了协调节点，增加了全局时钟,性能比较稳定，也比较接近分库分表。
一般有如下几个
腾讯的 TBase
华为的 GuassDB 300

无论是深入了解原理还是深度二次开发都必然是 Go