hirender（人工智能需要什么服务器）
人工智能需要什么服务器，hirender？
Hirender S3是一款基于Arm架构的服务器，以下是其配置信息：
- 处理器：64核心Arm Neoverse N1处理器，主频2.8GHz
- 内存：8通道DDR4 ECC内存，最大支持1TB内存容量
- 存储：12个SATA/SAS/NVMe混合驱动器槽位，支持2.5英寸和3.5英寸硬盘
- 网络：双端口万兆网卡和10GBase-T网络接口
- 扩展插槽：PCIe 4.0 x16插槽和PCIe 4.0 x8插槽
- 其他特性：多重RAID级别支持、IPMI管理、可热拔插电源等
Hirender S3适用于需要高密度数据中心存储和计算能力的场景，例如云计算、AI模型训练等。作为一款服务器产品，其价格较为昂贵，但可以提供强大的计算性能和可靠性。
为什么那么多公司不用？
你们争论这个是活在上个世纪吗？没错vb打败了delphi，赢在对系统内部的支持上，delphi这么特立独行的开发工具失败了！这是应用程序，后来应用程序需要跑在网络上才有得.net,他的前身是com+,主要解决缓存池和效率问题，但java在90年代面向的就是网络问题解决后端服务，.net始终坚持跑在winserver上，winserver的病毒多，运营代价大，强制升级等都是令人头痛的。java只是没有更好的解决方案下不得已的工具。调过.com事务组建的人就知道微软的处理是多么令人头痛。微软还想跟oracle一样搞一个技术壁垒，让掌握微软开发体系的人工资受到保护，所以才有那么多的经验光盘，内部资料，内部dell，其实这些工作不都是该消除的吗？就应该简单好用！随网页功能的增强html4.0以后，php做后端和前段都要比java运行效率上更高，java是被自己的框架搞死的,目前后端的明星早是nodjs，原生支持前后端本身就是js脚本，改着快，上线快，加上内存数据库效率甩java几条街，成本低几条街。程序猿们别跟我争，只要你乖给你买条丐，编程近三十年了，不要着迷任何语言，他们只是工具和时代的产物，谁还记得pascal,在俄罗斯的一款战旗游戏里将pascal引擎变成java和.net类似的脚本语言，偶尔发现感慨万分，想起老师命令我上黑板用pascal写出排序的三种算法，现在还有黑板吗？都换电子黑板了吧……
能不能用Python弄个人工智能来写C？
现在已经有很多工具能通过人工智能的方式去辅助我们更快地写代码，虽然离完全自主的编写代码还差很远，但是已经能帮助开发者更高效的完成开发任务，下面为大家简单介绍一下。
一、GitHub CopilotGitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。GitHub Copilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段通过单元测试方法名生成单元测试及Mock数据。GitHub Copilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码搜索：不支持二、TabNineTabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：不支持三、阿里云Cosy阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJ IDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHub Copilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆四、Kite说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练Kite也提供了Python官方文档搜索功能支持Python API的官方文档及少量示例Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的Python API官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆五、Codota除了Kite，业界另一个涉足最早涉足该领域的工具是Codota，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个Jetbrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。Codota提供了代码补全功能，在Java语言上效果比较好基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全Codota提供了IDE内的代码示例搜索功能（支持Java、JavaScript）支持搜索引用了指定API的代码示例在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆六、微软IntelliCode要说做开发工具哪家强，那肯定是微软最厉害，上面提到的GitHub Copilot使用的GPT-3模型，其研究组织OpenAI也是受微软10亿美元投资的，所以Copilot也有微软的功劳。微软自己开发的另一款工具IntelliCode，在2018年7月发布，支持C#、C++、Java、Python、SQL Server、TypeScript/JavaScript、XAML，并且在2021年初发布Visual Studio IntelliCode Insiders插件。跟其他众多补全工具一样，提供了代码智能补全的能力，目前支持VSCode以及Visual Studio。效果较好的语言：C#、C++IntelliCode提供了单API的代码智能补全，跟IDE自带补全类似，但是在排序上有所优化适配企业/私有代码（只支持C++、C#）支持离线模式在Java语言上与IDE自带的补全结果区别不大。IntelliCode能对IDE自带补全结果进行排序优化，但是支持的场景比较少，并不是所有补全都能提供排序优化，目前体验下来仅局限于方法调用的代码。整体体验下来，感觉IntelliCode在Java语言上实用性不强，基本上没有体感；在Python语言上至少在VSCode上还是比较方便的，适合不喜欢长序列/片段级代码补全工具的开发者。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆七、AIXcoderAIXcoder从天眼查了解到其成立于2017年，根据官网主页的信息，它也采用了深度学习的技术，并且对模型进行了压缩，以便于提升用户下载模型的速度，减少用户本地CPU的开销。AIXcoder提供了对用户本地代码库学习的工具，但是免费版有次数限制，而且学习本地代码库的时候电脑会比较卡。让我有点疑惑的是，AIXcoder官网主页视频中演示了IDE内的代码搜索功能，但是在实际插件中只提供了一个跳转到浏览器中的按钮，并不能在IDE内直接搜索（难道是需要付费的？）。目前发布了Jetbrains及VSCode插件，主要支持Java、Python、C/C++、JavaScript、Typescript、Go、PHP等语言。AIXcoder提供的代码智能补全与Kite比较相似，都会对IDE自带的补全结果进行排序优化，只是AIXcoder在Java上效果好一些，支持以下特性：远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，速度更快一点，卡顿感会减少离线模式，会把模型下载到本地官方主页的演示视频说是支持IDE内的代码搜索，但是我安装插件后发现只能跳转到网页端的搜索页面上，无法在IDE内搜索，难道这块功能是需要收费的？总的来说AIXcoder在刚发布的时候还是很不错的，但是最近发布了太多同类工具，AIXcoder的代码补全体验相比其他工具算不上出彩，希望AIXcoder能继续提升。个人体验评价语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：IDE内不支持目前的代码补全工具，亦或是智能编码辅助工具，是对IDE自带补全能力的扩展，而不是替代，从这些工具中我们能切实的感受到AI带来的生产力，AI不再只存在于论文中，或许不久的将来，AI真的能自动写代码了呢？如果是针对问题中的C++代码，建议使用IntelliCode；如果是Java开发建议使用GitHub Copilot、阿里云Cosy、TabNine，希望我的回答能帮到你。开发软件的工具有哪些？
在我认识的所有程序员里，每个人几乎都有专属于自己的常用工具和相关资源，今天给大家奉上数十个程序员硬核工具，我相信这里总有一款工具是属于你的！
程序员生产力工具大全如下：1. Idea-Intellij IDEA (java 编程语言 开发的集成环境)
业界排名第一的java开发工具，非常非常好用，如果还在用eclipse的朋友，赶紧来体验一把，你一定会爱上她的。2. SecureCRT (SSH终端仿真程序)
SecureCRT是一款终端仿真程序，支持SSH（SSH1和SSH2）以及Telnet和rlogin协议。SecureCRT用于连接运行包括Windows、UNIX和VMS在内的远程系统的理想工具。3. Termius (全平台的远程终端)
termius是一款全平台的远程终端，Termius不仅涵盖了Windows、Linux、OSX，还变态得支持Android和iOS（以后在地铁、公交上都可以随时拿出手机来排查线上问题啦，还真是广大程序员的福音呢。4. Google Chrome (谷歌浏览器)
Google Chrome是一款由Google公司开发的网页浏览器，该浏览器基于其他开源软件撰写，包括WebKit，目标是提升稳定性、速度和安全性，并创造出简单且有效率的使用者界面。5. iTerm (为Mac OS X编写的终端仿真程序)
iTerm是一个为Mac OS X编写的，功能齐全的终端仿真程序；目标是在为用户提供OS X下最佳的命令行体验；字母i代表了本地苹果的外观和风格的程序界面，并把重点放在完整的国际支持； 它合并由两个项目， CTerminal和TerminalX ，而这两者都是基于JTerminal项目；该软件非常有实用和易用性。6. Visual Studio Code (简称“VS Code”,编写现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器）
重新定义和优化了代码编辑,以便生成和调试新式 Web 应用程序和云应用程序。也是著名的文本编辑器，它是轻量级的,vSCode的一大特点就是你可以通过多种方式来调整设置,而且Vim可以和VScode集成在一起，它还带有一个集成终端，可用的扩展太多，使开发人员的工作变得更加轻松。我最喜欢的一些扩展是AWS Toolkit, ESLint,Live Server, Live Share, Prettier-代码格式化程序，YAML,Live Sass编译器，Docker等。7. VMware Fusion & VMware workstation (为计算机开发的虚拟机管理程序)
是在计算机上无缝运行 Windows 的最佳方式，可确保 Windows 应用程序在计算机上实现无缝运行可以在基于 Intel 的计算机上无缝运行 Windows、Linux 以及其他 PC等多个操作系统，进而构建、测试或演示软件。8. Navicat Premium (数据库管理工具)
Navicat premium是一款数据库管理工具,是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。9. Postman (api调试工具)
简单来说，四个词，简单、实用、大方、美观！postman这款网页调试工具的windows客户端，功能强大的HTTP调试与模拟插件。使用Postman可以进行API开发、请求、调试,除了它，还可以使用lnsomnia和Insomnia Designer作为API文档。10. RedisDesktopManager (一款可视化 redis管理工具 )
Redis Desktop Manager是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具，也被称作Redis可视化工具，Redis Desktop Manager官方版是一款开源软件，支持通过SSH Tunnel连接，支持windows、mac等多平台。11. Dash (基于MAC的 API文档浏览器和代码片段管理器)
“开发者不可或缺的杰作。”Dash 可让您的 Mac 即时离线访问 200 多个 API 文档集。立刻搜索离线文件集200层+的API ，100+备忘单和 href="">更多 功能。您甚至可以"">生成自己的文档集 或 href="">请求 包含href="">文档集 。12. Fiddler & Wireshark (http抓包工具)
Fiddler和Wireshark都是进行抓包的工具:所谓抓包就是将网络传输发送与接收的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作,也用来检查网络安全。作为开发者，经常想调试一下http请求发送的数据的详情，那么可以使用这2款软件。用抓包工具wireshark的人相对来说更多一些。13. HBuilder X (HTML5的Web开发工具)
当前最快的HTML开发工具,强大的代码助手帮你快速完成开发,最全的语法库和浏览器兼容性数据让浏览器碎片化不再头痛。作为HBuilder下一代的全新编辑器，HBuilderX被定位为ide和编辑器的完美结合，除了对某种语言的语法分析、提示、转到定义、调试，同时加强了对通用文本处理能力，界面更加清爽，拥有比上一代更加有效的快捷键体系。14. MobaXterm (远程终端控制软件,集串口,SSH远程登录和FTP传输三合一的工具)
多功能终端MobaXterm Professional Edition 是一款豪华、全功能的终端软件。MobaXterm带来了所有必要的Unix命令到Windows桌面，在开箱单便携式exe文件。MobaXterm允许您启动远程会话。远程shell，MobaXterm远比Putty好用，您可以选择创建SSH，远程登录，Rlogin，RDP，VNC，XDMCP，FTP，SFTP或串行会话。15. Sublime Text (跨平台代码编辑器)
http://www.sublimetext.cn/Sublime Text 是一款用于代码、标记和散文的精致文本编辑器。Sublime Text 中文网致力于为广大国内开发者提供详尽的中文文档、使用说明等,助力开发者快速掌握这个编辑器。16.webstorm (专业的HTML编辑工具)
web开发的必备的一款开发神器，比如写js、页面、css，那么这款软件用起来非常顺手。此软件和idea出自于同一家公司，这家公司做了很多异常好用的软件，基本上你需要的各种开发相关的IDE，这家公司都生产。可以说是“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”。新版对JavaScript，TypeScript和CSS支持更好，改进了Vue.js的体验，并为Jest集成增加了新功能。17.Xshell (功能强大的终端模拟器)
linux原创控制软件，完全免费且非常稳定的 SSH 客户端 ，支持多种远程协议，提供了很多特色与高级功能，简体中文界面也让你轻松管理远程服务器。 Xshell 的 Screen 会话不闪屏，而且可以回滚；Script 的执行顺序可以调整；可以同时发送指令到多个 session；支持布局切换等。18. SwitchHosts (修改Hosts文件的工具)
这是用于在多个HOSTS之间进行切换。可在公用hosts文件 、当前系统hosts、本地方案和在线方案间进行切换。作为一名开发人员，经常需要修改本地host，你还是通过修改host文件来操作的么？那样太慢了，这里建议大家使用switchhosts这款软件，可以快速修改本地host，非常好用。其他工具：
1. CodeIf(智能命名) ： https://unbug.github.io/codelf
大部分开发者都或多或少遇到过变量命名的烦恼，如果命名不规范，不仅会影响开发的效率，而且对后面维护的同学来说也是一个不小的挑战，因为他要去揣摩你这个变量的含义。随着项目越来越复杂，变量和函数数量越来越多，虽然每个编程语言都有各种命名规范，但是也不能解决所有的问题。“计算机科学里两件最难的事：缓存失效和命名。” Codelf通过搜索在线开源平台Github, Bitbucket, Google Code, Codeplex, Sourceforge, Fedora Project的项目源码，帮开发者从中找出已有的匹配关键字的变量名，从而帮助为变量名苦恼的开发者命名。这个搜索服务支持直接搜索中文。同时可以在自己用的编辑器里安装插件，支持 VS Code、Atom、Sublime Text 和 Chrome。2. DocsChina-印记中文 ： https://www.docschina.org
这是一个前端中文文档合集，进入网站可以看到开发中经常使用的前端中文文档。如果你的英文实在不怎么好，还在为找中文文档而烦恼，这里将是你非常好的选择。记得放到自己的浏览器收藏夹里哦！3. any-rule(正则表达大全)： http://github.com/any86/any-rule
any-rule 维护了一个常用正则表达式合集，并且本身是一个支持 Web/VS Code/idea/Alfred Workflow 多平台的正则表达式工具。4. tool.lu(在线工具)： https://tool.lu
程序员总是有很多小工具要使用，比如图片、Base64编码、Markdown编辑器时间戳转换，进制转换等，在线运行各种语言代码。这个网站包含了太多程序员需要用到的小工具了。比如你想运行点JAVA代码，又不想麻烦的在系统中安装JAVA环境，可以使用里边的在线运行代码工具，然后选择JAVA,写点JAVA代码就可以直接运行了。5. Baomitu(前端静态源库)： https://cdn.baomitu.com
这个静态资源库是支持HTTP/2的CDN服务，有了它，如果你是自己的小型项目或者是做测试就不用下载任何的代码库，直接粘贴地址过来用就可以，因为是国内的CDN库，速度还非常的快。6. Typora-Markdown(编写工具)：https://www.typora.io
一款实用的 Markdown 编写工具，所见即所得，用Markdown编写文章是一个程序员的标准配置，也就是标配。现在有很多在线工具都支持Markdown，什么有道云笔记、雀语，、印象笔记等。这种简单的界面，沉浸式的编写，清晰的大纲，它就像一件称手的兵器，让你一旦拥有就爱不释手。7. Snipaste (简单便捷的截图软件)：https://zh.snipaste.com/download.html
一款免费的桌面截图软件，功能强大，使用方便，支持任何屏幕位置截图，支持窗口截图，支持快捷方式截图。您可通过截取贴图，使两张图合并为一张图，还能调整截图文字图像等等，是一款非常强大的贴图软件，喜欢此款贴图软件的朋友不要错过。8. Captura (最好用的开源录屏、gif动态图片制作工具)
官网：https://captura.updatestar.com/github：https://github.com/MathewSachin/Captura通过这款工具可以帮助你轻松录制各种视频。支持全屏录制、区域录制两种方式，全屏录制可以录制全部的电脑屏幕，将电脑屏幕上所有的动态都录制下来,该软件还拥有视频编解码器，可以对视频进行解码，支持mp4、avi、GIF、webm等格式，可以满足一般的解码需要。还支持屏幕截图、剪贴板，简单的图像编辑等功能，是一款非常好用的屏幕录像工具。9. 向日葵 (远程控制软件): https://sunlogin.oray.com/
向日葵远程控制是一款提供远程控制服务的软件。向日葵远程控制支持主流操作系统Windows、Linux、Mac、Android、iOS跨平台协同操作，在任何可连入互联网的地点，都可以轻松访问和控制安装了向日葵远程控制客户端的设备。整个远控过程，可通过浏览器直接进行，无需再安装软件。10. Everything (本地文件检索工具):http://www.voidtools.com/support/everything/
由voidef="">tools 开发的一款文件搜索工具，这款软件是基于名称实时定位文件和目录。Everthing功能强大，体积小巧，第一次安装使用时会建立一个索引数据库，将所有文件和文件夹的名称导入其中，后续使用能够以极快的速度快速搜索，查找到你所需要的文件。11. StarUML (UML画图工具)
画uml图的一款神器，类图、时序图、流程图、状态图等等，都可以用这款工具轻松应对。12. uTools (生产力工具集):https://u.tools/
一个极简、插件化、跨平台的现代化桌面软件。通过自由选配丰富的插件,打造你得心应手的工具集合。这个工具，我只能说他是一款神奇，太牛逼，这款工具中汇集了很多好用的工具，可以通过这款工具秒开电脑上的各种软件。搜索资源网站工具：
1.Bing
Bing 国际版：https://cn.bing.com/感觉比某度要好用多了。2.DuckDuckGo
DuckDuckGo：https://duckduckgo.com/从官网的介绍来看这个搜索引擎不收集用户信息，而且没有广告。3.Stack Overflow
Stack Overflow：https://stackoverflow.com/我们如果常用 Google，很多技术问题的答案就在这个网站上，如果你无法使用 Google 可以在这个网站上直接检索就好了。4.Gitlogs
Gitlogs：https://www.gitlogs.com/Gitlogs 是专门针对 GitHub 项目的搜索引擎，我们通过他可以快速找到想要项目。5.jiumo search
文档搜索引擎 jiumo search 鸠摩搜书：https://www.jiumodiary.com/可以用来找一些技术文档手册，很多在百度网盘里。6.Ebooke
Ebooke：https://ebookee.org/Ebookee 是一个基于互联网并提供免费电子图书下载的搜索引擎网站。7.Iconfinder
图标搜索：https://www.iconfinder.com/用来查找 logo 图片。8.TinEye
TinEye：https://www.tineye.com用图片来检索图片，我们可以上传图片或输入图片的 URL 来检索。9.SemanticScholar
SemanticScholar：https://www.semanticscholar.org/SemanticScholar 是一个免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。10.LibreStock
LibreStock：https://librestock.com/LibreStock 上可以检索一些优质的高清图片。http://11.CC Search
CC Search：https://ccsearch.creativecommons.org/CC Search 上搜索到的图片资源都是无版权的，我们可以免费的使用。12.Pexels
Pexels：https://www.pexels.com/高质量的图片网站，可以免费使用。13.Unsplash
Unsplash：https://unsplash.com/免费高清素材网站。14.The App Store
The App Store：https://theappstore.org/The App Store 是一个针对苹果手机、iPad、Mac 设备的应用搜索工具。在线画图工具：
• 在线画图工具ProcessOn：https://www.processon.com/• 在线画图工具http://draw.io：https://app.diagrams.net/• 在线思维导图工具：http://www.mindline.cn/webapp• PlantUML在线编辑器：http://haha98k.com/在线开发辅助工具：
日常开发经常会用到一些辅助工具我总结为8大类，包括：编解码工具、转换工具、正则工具、编译工具、网络工具、格式化工具、可视化工具、在线生成器、以及其他工具等等。具体列表如下:在线编码工具：
BASE64编解码工具：https://base64.supfree.net/• MD5编码工具：https://www.zxgj.cn/g/md5• AES/DES加解密：http://www.fly63.com/tool/cipher/• JWT解码工具：http://jwt.calebb.net/• ASCII编解码工具：https://www.matools.com/code-convert-ascii• Unicode编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/unicode• UTF-8编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/utf8• 字符串编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/enstring• URL编解码工具：http://tool.chinaz.com/tools/urlencode.aspx?jdfwkey=lbixz1在线转换工具：
在线ASCII码对照表：http://www.fly63.com/tool/ascii/• 通用进制转换工具：https://www.zxgj.cn/g/jinzhi• 在线浮点数十进制转换：http://www.binaryconvert.com/• RGB颜色转换：https://www.zxgj.cn/g/yansezhi• 时间戳转换工具：https://www.zxgj.cn/g/unix• 计量单位换算工具：http://www.fly63.com/tool/unitable/• 在线JSON解析：http://www.json.cn/• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/• SQL压缩/格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/sqlformat• JSON和XML在线转换：https://www.zxgj.cn/g/jsonxml• JSON/YAML在线转换：http://www.fly63.com/tool/jsonyaml/• 人民币大小写转换工具：http://www.fly63.com/tool/renmingbi/正则表达式工具：
正则表达式调试工具：https://regexr.com/• 正则表达式可视化工具：https://jex.im/regulex/网络工具：
IP地址归属地查询：https://www.ip138.com/• IP地址查询：https://www.ipip.net/ip.html• HTTP在线接口测试工具：http://www.fly63.com/php/http/在线编译运行工具：
C#在线编译运行：https://rextester.com/• C/C++在线编译调试：https://www.onlinegdb.com/• 在线编译工具套装：https://c.runoob.com/可视化/格式化工具：
在线前端编辑器: https://codepen.io/• 在线数据可视化：https://flourish.studio/• 在线JSON解析：http://www.json.cn/• 在线CSS代码可视化工具：https://enjoycss.com/• XML格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/xmlformat• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/• SQL压缩/格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/sqlformat• JSON和XML在线转换：https://www.zxgj.cn/g/jsonxml• JSON/YAML在线转换：http://www.fly63.com/tool/jsonyaml/在线生成器：
UUID在线生成器：https://www.zxgj.cn/g/uuid• 随机数生成器：https://www.zxgj.cn/g/suijishu其他常用工具：
在线Nginx配置工具：https://nginxconfig.io/• 在线对比工具：http://www.fly63.com/tool/textdiff/• 在线Chrome浏览器插件：https://www.crx4chrome.com/• 在线接口文档管理工具：http://www.docway.net/在线素材工具：
如果你写文章，或者做视频，那就一定少不了要找素材，包括各种图片、背景、emoji表情、表情包、壁纸、视频、gif图等等。• 免费透明背景图片素材：http://pngimg.com/• Emoji表情搜索：https://emoji.svend.cc/• Emoji表情包下载：https://emojiisland.com/• open source icons：https://feathericons.com/• 表情包在线网站：https://fabiaoqing.com/• 免费PNG图片库：https://pluspng.com/• ICON图标在线下载：https://www.iconfinder.com/• 极简壁纸：https://bz.zzzmh.cn/• Wallpaper Abyss壁纸：https://wall.alphacoders.com• Pixabay图片素材库：https://pixabay.com/zh/• Unsplash图片素材库：https://unsplash.com• Pexels图片素材库：http://www.pexels.com• NASA图片视频素材库：https://images.nasa.gov设计制作类工具：
对于那些文章创作者和视频创作者而言，设计封面，做海报，设计LOGO，图片美化等等基本也是刚需。这样大概率日常会用到一些简易好上手的在线设计制作类工具，比如在线P图、音/视频轻量化剪辑、logo制作、海报设计制作、图片美化、在线图片转换或生成等等。• 在线PS：https://www.uupoop.com/• 在线音频剪辑：https://www.weixinsyt.com/• 在线视频剪辑：https://www.kapwing.com/• 免费logo在线制作：http://www.uugai.com/• 艺术字体在线生成：https://www.qt86.com/• 在线表格转换工具: https://tableconvert.com/• 在线海报设计工具: https://www.designcap.com/• 图片智能放大工具：https://bigjpg.com/• 二维码美化器：https://mh.cli.im/• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/• 在线抠图工具：https://www.remove.bg/zh• ICO图标在线生成：http://www.fly63.com/php/ico/• SVG转PNG工具：http://www.fly63.com/tool/svg2img/• 视频转GIF工具：http://www.fly63.com/tool/giftxt/• 二维码在线生成器：http://www.fly63.com/tool/ewm/• 二维码在线解码：http://www.fly63.com/php/decoder/写辅助工具：
写文章的过程中经常会用到和写作相关的辅助工具，比方说：字数统计工具、Markdown格式的文章排版工具、图床网站、代码截图工具等等，所以下面这些在线工具就能很好地满足我的需求。• 在线字数统计：https://www.eteste.com/• mdnice markdown排版工具：https://mdnice.com/• md2all markdown排版工具：http://md.aclickall.com/• 在线图床神器：https://picx.xpoet.cn/• 在线免费图床：https://sm.ms/• 图壳图床：https://imgkr.com/• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/• 在线短链接工具：https://urlify.cn/• 在线文本替换：http://www.fly63.com/tool/textreplace/在线办公工具：
部分在线工具主要用来处理一些和文档以及文稿相关的事情，经常用到的比如：在线的全套pdf处理和转换工具、各种各样多媒体文件间的相互转换工具、在线识别工具、在线压缩工具等等。• pdf在线处理工具1：https://smallpdf.com/cn/pdf-tools• pdf在线处理工具2：https://tools.pdf24.org/zh/• pdf转word在线工具：https://www.pdftoword.com/• 在线多媒体转换器合集：https://cn.office-converter.com/• 在线文字识别工具：https://ocr.wdku.net/• 在线文件压缩工具：https://docsmall.com/文档笔记工具：
好记性不如烂笔头，作为一个学习者，我觉得记笔记是必不可少的步骤。当然现在基本都做电子笔记和电子文档比较多。现如今各式各样优秀的文档工具和笔记软件鳞次栉比，好用的也有很多，整理成如下列表，这东西各有长处，使用哪个最合意还得看个人习惯和需求了。• 印象笔记：https://www.yinxiang.com/• 有道笔记：https://note.youdao.com/• OneNote：https://www.onenote.com/• 幕布：https://mubu.com/• 为知笔记：https://www.wiz.cn/• 石墨文档：https://shimo.im/• Simplenote：https://simplenote.com/• 语雀：https://www.yuque.com/编程学习网：
• 哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/• C语言网：https://www.dotcpp.com/• cppreference：http://zh.cppreference.com/• 中国大学MOOC：https://www.icourse163.org/• 牛客网：http://www.nowcoder.com• 网易公开课：http://open.163.com• CodeGym：https://codegym.cc/• BeginnersBook：https://beginnersbook.com/• JavaSED：http://www.javased.com/• codecademy：https://www.codecademy.com/• Coursera：https://www.coursera.org/• StackOverFlow：https://stackoverflow.com/• LeetCode：https://leetcode-cn.com/• LintCode：https://www.lintcode.com/在线教程文档：
这部分主要集中了在做开发过程中随手参考所要用到的几乎所有在线教程和官方文档，有中文版文档的基本都优先列出来了，但更多时候是英文的官方文档。• Git中文教程：https://git-scm.com/book/zh/v2• SVN中文手册：http://svnbook.red-bean.com/nightly/zh/index.html• jQuery API中文文档：https://jquery.cuishifeng.cn/• Nginx中文文档：https://www.nginx.cn/doc/index.html• Kafka中文文档：https://kafka.apachecn.org/• Mybatis中文文档：https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html• 微信小程序官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/• Nodejs中文教程文档：http://nodejs.cn/learn• Apache Web Server文档：http://httpd.apache.org/docs/• Spring文档中文版：https://www.springcloud.cc/spring-reference.html• Golang标准库文档中文版：https://studygolang.com/pkgdoc• Java 8官方文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/index.html• Maven官方文档：http://maven.apache.org/guides/• Tomcat 8官方文档：http://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/index.html• Spring Boot官方文档：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/htmlsingle/• RabbitMQ官方文档：https://www.rabbitmq.com/documentation.html• RocketMQ官方文档：http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/• Dubbo中文文档：https://dubbo.apache.org/zh/docs/• Netty官方文档：https://netty.io/wiki/index.html• Elasticsearch官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html• Spring Cloud官方文档：https://spring.io/projects/spring-cloud• Docker官方文档：https://docs.docker.com/get-started/• kubernetes中文文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/• thymeleaf官方文档：https://www.thymeleaf.org/documentation.html• Vue.js中文文档：https://cn.vuejs.org/v2/guide/• React.js官方文档：https://reactjs.org/docs/getting-started.html• Jenkins中文文档：https://www.jenkins.io/zh/doc/华为云平台：
高效易用的低代码aPaaS平台-应用魔方AppCube：https://www.huaweicloud.com/product/appcube.html集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的软件开发平台-软件开发平台 DevCloud：https://www.huaweicloud.com/devcloud/以上内容分享自华为云社区《吐血整理：程序员都在用什么工具？》，作者： 考过IE励志当攻城狮 ，部分内容整理自互联网~
该如何学习大数据知识？
我们身处一个“技术爆炸”和“共享、开源”的时代，先进技术的更新迭代速率超过了历史上任何一个时期，而且这些技术也不再闭塞，人人都可以接触并学习。终身学习已经是我们每个人不得不面对的问题，这一点在大数据/人工智能领域体现的尤为明显：层出不穷的新技术，一方面为我们带来了便利，但同时也使我们面临难以高效学习和选择的窘境。因此，在这样的时代背景下学习大数据知识，需要有相适应的逻辑和方法。
本文试图帮助各位读者用好各类“共享、开源”的学习工具以及学习渠道，躲过各类新手容易误入的“深坑”，以最小时间成本和经济成本，优质地完成目标技术的学习和掌握。
本文首先分析了时代背景，继而对目前大数据领域的人才梯队进行了划分，最后给出了大数据/人工智能人才从菜鸟到高手的进阶指南。
一、背景铺垫
“技术爆炸”以及“共享开源”是这个时代最有特色的标签，笔者认为二者是互为因果且紧密联系的，首先在“技术爆炸”的时代，对于走在技术发展最前沿的研究团队来说，“技术变现”的最好手段就是“共享开源”。反观互联网、移动互联发展成熟之前，信息是十分闭塞的，某项技术创新一旦出现就需要第一时间注册专利，技术需要靠政府来保护，而技术变现的唯一途径就是出卖专利或者组织生产形成产品。
现如今互联网及移动互联已经发展的十分成熟，新的信息会以极低的成本在极短的时间内传遍世界的每个角落，所以处在技术前沿的研究团队仅需要在第一时间将自己的工作成果上传到“arxiv”或者“github”之类中立的共享、开源网站，便会立即得到全球舆论的共同保护，这样的力度要远远强于某个国家的专利保护。
随后，只要新技术确有应用价值或者学术价值，那么各类资本巨头、科技大鳄以及相关的各类组织便会排着队上门送出丰厚的offer，对于前沿团队来说，技术变现的时间点要远远早于技术产品化的时间点。
其次，因为“技术爆炸”总有新的技术等待着前沿团队去研究发现，所以前沿团队保持领先的最好方法不是捂着现有成果不放，而是尽快“共享开源”实现变现，然后投入到新的研究工作中。
最后，“共享开源”也在很大程度上促进了“技术爆炸”，无论任何技术、科技的长足发展都需要一个庞大人才体系来支撑，反观历史上的各个时期，分享知识、培养人才的渠道主要是“学校”，这一渠道不但形式单一而且往往具备相当的门槛，会将相当一部分“有志青年”挡在门外。
而在如今这个时代，知识传播最快速的渠道是互联网，由于“共享开源”，世界上最优质的教育资源以及最先进的学术、技术理念忽然间没有了任何门槛，面向全部个体无差别开放，结果就是只要某一技术、科技领域有了很大的突破并具备广阔的应用前景（如大数据、人工智能），那么相应的人才梯队会在短时间内自动补齐跟上。
站在大数据学术前沿的研究团队只需要一往无前地开拓疆域，其后的人才梯队随即会自动开展“新技术论证”及“技术产品化”等“保障”工作，保障这一技术领域及相关行业的健康发展，来进一步促进资源向金字塔尖的前沿团队汇聚，支撑其开拓工作。
我们将上文提到的人才梯队划分为：菜鸟筑基、初入江湖、登堂入室以及华山论剑四个等级：
菜鸟筑基：本阶段的人才以大数据基础理论的学习为主，尚不能胜任真实的项目或者工作；
初入江湖：本阶段的人才已经具备了初步的大数据实践的能力，建议通过实践（做项目、打比赛等）来更好地带动学习；
登堂入室：本阶段的人才需具备大数据科研论文的调研、阅读和理解能力，能够成功地将论文中的算法进行复现；
华山论剑：本阶段的人才能够独立地开展大数据新技术的研究工作，具有发表原创性论文的能力。
下文将针对处于不同阶段的大数据人才，给出不同的修炼、升级建议。
二、菜鸟筑基
1. 最好的资源往往是公开的
读过背景铺垫后相信已经不需笔者再解释为什么最好的资源往往是公开的，在此直接给出一些获取高质量资源的渠道。首先推荐国外的三个网站，分别是“Coursera”、“Arxiv”以及“Github”。
Coursera是全球顶尖的在线学习网站，由业内极具学术造诣及分享精神的大咖创办。Coursera上的课程相对比较基础，应该是“小白”起飞最好的平台，在这里推荐吴恩达（Andrew Ng）开设的“机器学习”以及“深度学习”。对于国内学生来说最大的问题可能就是英语了，在这里需要明确一点，如果各位想要成为真正的高手，那么英语是永远绕不过去的坎，业内最新、最好的资料无一例外都是英文，即便是来自国内的顶尖高手在发论文时都不会选择用中文。
其实对于绝大多数人，英语并不应该被当作一门“学科”来学习，而应该被当作“工具”来用。具体的做法也没有捷径，就是看到不懂的单词立即查，单词不用刻意去记忆，下次遇到不会就再查一次，一切以快速弄懂句子含义为目标。
Arxiv以及Github是各位读者未来会特别常用的两个网站/工具，Arxiv上有最新最全的共享论文，论文中会对各类算法进行详尽的阐释，Github上有最新最好的开源代码，这些代码往往是对某种算法的实现，具体的使用方法网上有许多教程，在此不做展开。
读者可以简单的理解为Arxiv是修炼内功的地方，而Github是修炼外功的地方。只练内功不练外功是无法解决实际问题的，但只练外功不练内功又往往毫无威力，一定要内外兼修。最后再向大家介绍一个神奇的网站名叫“gitxiv”，会帮助各位找到论文与代码的对应关系。
2. 不要看书、不要看书、不要看书
一门学科怎么入门呢？菜鸟在面对这个问题时，最容易踩入的“深坑”就是找一本权威的书来从头学起，一旦踏入此坑，轻则荒废自己数周时间，重则对某一门学科彻底失望终生。首先好书本来就不多，往往可遇不可求。其次即便遇到好书，为了保证学术性，书中用语往往“严谨”但难懂，且会从学科的早期历史为读者打下“坚实基础”，讲到最近的技术手段时又戛然而止。最后，就算读者倾尽数月之功力，坚持读完了，笔者可以用血淋林的亲身实践告诉你，书中前半部分的内容一般人肯定会忘的。
当然也有特殊情况，如果各位已经确定了自己的研究方向，并且有高人/导师指点，给出了相应领域内必读好书的名录，这一类书还是值得一看的。不过在看的时候也要注意，不要纠结于某些细节问题，看不懂的地方可以先记下来，这类细节往往会在各位后面实践过程中的具体场景下恍然大悟。
正确的做法一句话就可以概括，好书是用来查的而不是用来啃的，什么时候来查呢？下文会逐步解答。
3. 找对好基友，连滚带爬往前走
现在已经不是一个单打独斗，凭着跌落断崖后找到一本秘籍闭关几年就能横扫天下的时代了，无论是像Hinton（推翻了BP算法的BP算法之父）这样的泰斗，还是像何凯明（发best paper像一般人发paper一样容易的神奇学霸）这样的新秀，都处在各自非常靠谱的团队中与小伙伴们共同探索。好基友不需要多，有一两个真正靠谱的就已经足够，至于队友的重要性后文会慢慢阐释。
菜鸟筑基这部分最后要给出的建议就是，千万不要在这个阶段停留太久，不要等“准备好了”再去着手实践，因为这里的“准备好了”往往包含菜鸟的不自信，不去进一步提升自己是永远准备不“好”的。一般情况下，想做“计算机视觉”或者“自然语言处理”等偏AI方向的同学在完成吴恩达的《深度学习》课程后，想做“数据挖掘”的同学在完成吴恩达的《机器学习》课程后，就可以选择相应的实践项目准备进入下一阶段了。
那么我们该选择什么实践手段呢？最佳的情况是有大神带队做真实项目，但是这样的机会往往可遇而不可求，在此不展开讨论。普罗大众型的办法是参加一个大数据比赛项目，现在国内的“阿里天池”以及国外的“Kaggle”都是开放式的大数据比赛平台，平台上会有各种组织发布的各类真实项目供大家实践、比赛。读到这里各位心里可能还存有很大的疑问：“就算学会了基本课程，在没有人带的情况下能上手实践吗？”，下文将陆续回答如何“连滚带爬”的进行实践。
三、初入江湖
1. 找到一个最高的baseline
这里的“baseline”可以理解为前人已经做出成果，当自己恰好需要去做相同工作时的参照。对于上文提到的情况，如果有大神带队进行实践的话，那么带队大神此前的实践经验就成为了全体小队成员的“baseline”。那对于没有“大神”资源的广大读者是否有更通用的解决办法呢？答案是肯定的。如果读者目前对于一类问题无从下手，例如刚刚学完“深度学习”的课程，但是不知道如何去做“自然语言处理”类的项目，最好的办法是利用好国内的“万方”以及“知网”这样的论文查询平台，去查询相关领域国内普通高校的学位论文，这样的论文绝大部分都是中文并且会在论文中介绍大量的基础背景知识，正好满足了我们的需求。
如果是对某一技术方的特定知识点不明所以，例如在做“自然语言处理”方向的项目，但却不太了解“LSTM”，则可以利用好国内的诸如“知乎”、“简书”以及“CSDN”这类的知识分享网站，只要不是太新的理论，都可以找到相应的博文或者解答。使用上述两类渠道的共同技巧是，多搜几篇文章对比着看。同一个概念或者技术，一篇文章很难全面描述清楚，并且由于文章作者不同，解释问题的出发点也不尽相同，所以如果各位遇到看不懂某篇文章的情况时，不用急躁，接着看下一篇文章就好。另外，前文提到的“好书”在这里就可以用来查了，读者会发现原来想记都记不住的知识点，只要“查”完并且“用”过，那么一般想忘都忘不掉。
这里对baseline所谓“高”的定义是，越接近学术前沿，实践效果越好，就认为越“高”。一般情况下，可参照的成果越“高”，中文文献就越少。
文章写到这里不知是否回答了上一章节提出的疑问，上一章节提到的“连滚带爬”指的就是我们在选定某一实践方向后，根据实践的最终成果再回过头来对我们的相关知识进行“查漏补缺”的过程。这样的学习过程，目标性更强，参与者完全有针对性的去学习，学到的东西可以立即实践，从而避免“学过就忘”的尴尬。
2. 合理追求quick win
笔者曾经仔细地研究过为什么女生逛街会“不知疲倦”，得到的答案是，女生每逛一家店铺，看看店铺中的鞋子/衣服/包包就能得到一定的兴奋点，在得到一个兴奋点后就想着直奔下一个兴奋点。类比到我们做项目/打比赛的过程中，我们需要为自己的团队设置这样的“兴奋点”，让团队成员都能够享受到“quick win”的快感，来支持大家继续推进。
而取得“quick win”的关键是要将手中的工作/任务合理划分成若干“稍微努力一下就能达到”的子任务，这中间的细节过于复杂，在此就不展开讨论。一个teamleader需要做的最重要的事，就是帮助团队合理划分任务而不断取得“quick win”，一个人只要具备这样的能力，无论技术高低都能够团结一批志同道合的小伙伴。
3. 你最大的动力往往来自DDL（Deadline）
有那么一句成功学的佳句是“每天叫醒我的不是闹钟而是梦想”，这句话听起来很励志，但对于90%的人来说就是胡扯，我们回首望去发现每天叫醒我们的往往是“上班迟到后被扣的工资”或者是“晚到实验室后老板的杀气”，这就是现实，听起来很残酷但是我们完全可以利用好它。具体到我们的升级以及项目推进中，能让我们不断向前的最大动力往往是“在DDL前无法完成任务后小伙伴们的鄙视”以及“完成quick win后带来的成就感”。
做好这一点除了上一小节提到的要合理划分任务之外，最重要的就是有一个靠谱的teamleader不断的进行推进（push），每到既定节点后雷打不动的推进。最后要啰嗦一句，根据马斯洛需求层次理论，梦想应该属于模型顶层的“自我实现需求”，如果一个人可以被“梦想”叫醒，那么这个人的其他需求应该已经被很好的满足了，所以我在这里真诚的祝福大家终有一天可以在早晨被自己的“梦想”叫醒。
四、登堂入室及华山论剑
如果有一天各位发现自己在工作实践中，需要不断地关注最前沿的论文，并且需要不断地尝试复现论文中的算法来用于实践，那么要恭喜各位已经跨入了大数据/人工智能领域高手的行列了。登堂入室与华山论剑两个阶段的区分不是特别明显，因为论文读得多了，总会有些自己的新想法，这些想法经过实验验证后就可以去发论文。反过来，即便你发表过前沿论文也还是需要继续跟进其他论文。
1. 朋友圈决定了你人生的高度
在这一小节的开始，笔者首先要端出一碗毒鸡汤，即便是在这个“开源、共享”的时代，学术/技术资源的分布还是极度不平均的，并且这样的不平均会越来越明显。究其原因有两个，第一个原因可以援引在清华17级研究生开学典礼上某校领导的一句话来阐释----“最有效果的研究手段就是与相当水平的同行当面交流”，翻译一下就是高手越多的地方就越容易产生高手，这会导致高端人才分布的越发不平均。
另外，做学术前沿研究的经济成本是很高的，国内某顶尖AI公司全球研发工作一个月的电费开销就能达到千万级别。即使是普通的AI项目，服务器、GPU的成本也会导致普通的研究人员根本无法找到充足的经费来支持自己的研究。
喝完毒鸡汤也要来一些正能量，虽然资源分布不平均了，但人才通道仍然是开放的，只不过门槛越来越高而已，我身边就有毕业四五年后，也能够一边工作一边复习考上清华研究生，最终接触到前沿科学研究的例子。数据派就是一个汇聚了清华顶尖大数据/人工智能资源的开放组织，有心的小伙伴可以点击“阅读原文”加入组织~（主编现在可以把刀放下了，这波广告打的笔者自己也有些猝不及防）
2. 选择永远比努力更重要
这个标题听起来又像是一碗“毒鸡汤”，但这就是血淋林的生活带给笔者的经验。笔者见过某个算法团队自己闷头搞了几个月研究毫无进展，经过大神点播后一个月内完工的情况。
下面举一个更戏剧性的例子，自然语言处理曾经在20世纪70年代左右有过界限分明的两个学派之间的激烈交锋，一拨是希望通过语法规则来做语音识别的“规则派”，另一拨是基于统计方法的“统计派”，这两拨从事相同领域研究的学者竟然分别召开自己的学术会议，即便出席同一大会竟然也要分场开小会。
到了20世纪90年代“统计派”的识别率已经达到了90%以上，而“规则派”仅有不到70%，胜负已分（吴军老师的《数学之美》一书中对这段历史进行了详尽有趣的阐述）。但试问如果有一名博士生在20世纪70年代将自己学术方向定为“规则派”，到了20世纪90年代的时候他该做何感想？
到了“登堂入室”这个阶段之后，做好选择显得尤为重要，这样的选择不仅仅限于学术方向，也涵盖例如“做学术”还是“做产业”等等更广义的范围。一个可以参考的经验是，如果人生的重大决策失误，基本要用五年来挽回，大家要考虑清楚自己有几个这样的五年。
3. 唯一的限制往往是自己的妥协
看看本小节的标题，读者可能会觉得本文这下要以“毒鸡汤”收尾了。但其实在这里“妥协”并不是一个贬义词，笔者认为它起码是个中性词。从某种意义上讲，每个人最终都会达到某种“妥协”，而不妥协就意味着背后存在与现状不匹配的野心或者欲望，什么时候野心和欲望跟现实匹配了，也就一定会“妥协”。这就是华山论剑的秘密，每个能站在顶峰的人都必定抱着某种超乎常人的野心或者欲望，当然这里的野心或者欲望是广义的，也同样指对于学术的追求。
最后，“毒鸡汤”不负众望的要出现了，根据笔者的观察，每个人的“妥协点”并不是自己设定的，一般情况下自己也无法影响，所以每个人最终要走到的高度往往是确定的。
但从笔者的角度看来，并不觉得站在华山之巅就一定是好的，真正的“好”是能够坦然接受自己的“妥协点”，并且能够在自己的“妥协点”安安心心、高高兴兴的工作和生活下去，这才是最具智慧的选择。
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