發(fā)簡信
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智能產品開發(fā)方案開發(fā)<br>區(qū)塊鏈技術應用系統(tǒng)開發(fā)<br>APP開發(fā)
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一只長大很久但還沒有二夠的家伙
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你所知道的LInux（二）——為你打開一扇X視窗
大家好兰吟，我是無用掛件，本期將為大家介紹一波有關Xwindow的基礎知識茂翔。 先祭出上期問題解答：“你SSH到你的Linux服務器混蔼，嗯，然后順理成章地startx…等等珊燎，這時你的...
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大道至簡，選擇堅持卓箫，厚積薄發(fā)<br>
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首先弯洗，無論是哪方面的程序員，都要大量的投資算法和數據結構逢勾。因為這是你的基本技能牡整，就像棋手需要知道每個棋子的走法一樣。在算法學習的過程中溺拱，你繞不過的就是衡量算法的效率逃贝，也就不可避免的學習Big O的知識。Big O迫摔，需要你了解函數和極限的一些知識沐扳，比如說，f(n) = O(g(n))是這樣定義的句占，當n足夠大的時候沪摄，你總可以找到一個常數c，使得c * f(n) >g(n)纱烘。除了效率杨拐，還有如何證明算法的正確性。這就要求掌握一些證明方法擂啥，比如反正法哄陶，遞推歸納法。 其次啤它，如果你遇到了性能方面的問題奕筐，需要降低延遲，增加吞吐的時候变骡，你很有可能需要去設計高性能的隊列系統(tǒng)离赫，這時排隊論的知識就顯得尤為重要了。排隊論要學好塌碌，概率論是基石渊胸。隊列在計算機系統(tǒng)中隨處可見，操作系統(tǒng)中的進程調度問題台妆，基于隊列解藕生產者消費者的架構問題等等翎猛。 接下來如果你對離散優(yōu)化問題感興趣，如說背包問題接剩，旅行者問題切厘，當你需要優(yōu)化一個目標函數的時候，你往往會用到梯度下降法懊缺，而理解梯度下降法疫稿，對微積分要有很好的理解。更不用說在人工智能，機器學習領域遗座，到處都得優(yōu)化目標函數舀凛，降低預測誤差，想走的遠途蒋，是必須要有數學基礎的猛遍。 然后再說一下，線性代數号坡，特別是在人工智能里面懊烤，很多基本的模型都是線性的，你會隨處看到矩陣的用處筋帖，單純的只知道矩陣如何相乘是遠遠不夠的奸晴，要理解的跟深入，矩陣是一個函數日麸，用來轉換矢量，既然是函數逮光，就會具有很多函數的特點代箭。 分布式系統(tǒng)中的鼻祖級論文，Lamport的時間涕刚，時鐘嗡综，和事件的順序，據他所說是他從相對論中的時間和空間的關系中得到的靈感杜漠。由此可見极景，不僅是數學，物理也很重要驾茴。
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操作系統(tǒng)
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程序員大部分時間都是在“應用”，然而很少有時間去專研“原理”峡捡，特別是計算機系統(tǒng)基本的工作原理击碗，這是在很長時間內都不會過時的知識，換句話說们拙，如果能掌握它稍途，就可以有很大的“復利效應”。所以砚婆，本專欄的寫作風格是清晰械拍，通俗，希望能幫助程序員能對計算機理解的更加透徹，同時也歡迎大家的投稿殊者。
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/(ㄒoㄒ)/~~
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包括系統(tǒng)配置內的一些技術
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操作系統(tǒng)內核原理共屈，系統(tǒng)性能分析與優(yōu)化，DTrace/bcc/gdb/SystemTap等動態(tài)追蹤技術党窜，OpenCensus/OpenTracing 等分布式追蹤系統(tǒng)拗引。資源池：https://t.zsxq.com/QzRZrRj
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