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  • java工资多少 程序员薪资很高吗?

    万次阅读 2018-09-27 21:53:57
    北京程序员平均工资是12715 元,此...程序员的薪资都很高么,java程序员的薪资是多少呢?java新手工资一般多少? 程序猿在世人眼里已经成为高薪、为人忠诚的代名。然而,达内小编要说的是,不是所有的程序员工...

    北京程序员平均工资是12715 元,和此相差无几的是上海、深圳。达内是专业做精英程序员人才招聘的。据调查可知:在工作年限上,3-5年的工程师平均薪酬是20K上下。而 5年以后的工程师薪酬有了明显的上升,30K上下也是必须的。

    程序员的薪资都很高么,java程序员的薪资是多少呢?java新手工资一般多少?

    程序猿在世人眼里已经成为高薪、为人忠诚的代名词。然而,达内小编要说的是,不是所有的程序员工资都是一样的。世人所不知的是同为程序猿,薪资的差别还是很大的。

    众所周知,目前互联网行业是众多行业中薪资待遇最好的,包括程序员、运营、新媒体和这个行业周边的商务、销售等人员的工资,都是其他行业所不能比拟的。

    程序员问科比:你为什么这么成功?

    科比:你知道洛杉矶凌晨 4 点的样子吗?

    程序员:不知道,不过我知道凌晨 4 点的北京,一般那时候我还没睡,怎么了?

    科比:没,没什么......

    上面的段子说明了程序员加班的程度,有的人看到这一点就明了了。但这不是唯一的原因。

    所以,想成功就必须得付出努力

    就深圳来讲,Java程序员薪资水平一般如下:

    应届生:普通5K左右,能力强6K左右;

    1年工作经验:普通6K,能力强7K;

    2年工作经验:普通7-8K,能力强8-9K;

    3年工作经验:普通9-10K,能力强10-12K;

    3-5年:普通10-12K,能力强12-18K。

    5年以上:15K+,5年以上的开发,普通的18-30K,能力强的基本上能做架构师,那就是另一个薪资水平了。下面是达内为大家整理的首份关于程序员的技术与薪酬报告:

    1、5年工作经验的工程师最抢手

    北京程序员平均工资是12715 元,和此相差无几的是上海、深圳。达内是专业做精英程序员人才招聘的。据调查可知:在工作年限上,3-5年的工程师平均薪酬是20K上下。而 5年以后的工程师薪酬有了明显的上升,30K上下也是必须的。

    0

    2、大数据工程师最值钱

    大数据工程师和后端开发工程师及移动开发工程师是薪酬榜的前三名。居于榜首是大数据工程师。当然,优势才是王道,做擅长的事比做赚钱的事重要。

    3、运维工程师在细分工种薪酬最低

    运维工程师最悲催,无论在哪个城市工资都低。薪酬是平均薪酬的三分之二;测试工程师和游戏工程师薪酬表现也比较疲软。当然从未来往前看,现在给的薪水一定是廉价的,还要综合平台、资源、人脉、能力增值这些无形的东西做综合判断。

    4、融资到 B 轮和 D 轮的公司最豪爽

    融资到哪轮的公司,给工程师的薪资最高?D轮以绝对优势胜出,比较好理解在于一般融资到D轮的公司已经成为行业翘楚,高速发展。但是融资到B轮的公司给的薪酬也很高,这可能反映出国内创业公司的特点:终于拿到B轮了,逃过了A轮死,庆幸之余又有钱任性。

    5、程序员会8种语言刚刚好

    世人都对程序员有一个误区:会的语言越多,工资越高。实际上,达内专门做过调查,超过8种语言的,不一定能比得上那种4到5种语言的普通程序员。

    java工资多少,程序员薪资很高吗,你知道了吗?

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  • 2.learning rate 比较,又没有设置任何防止过拟合的机制 解决方法主要包括 1.简化模型,利用现有深度学习手段增加数据(翻转,平移,随机裁剪,imgaug) 2.利用 dropout层 3.利用正则化 2.你犯了错误:没有把...

    损失函数一直在下降,为什么识别率上不去。

    ----------------2021-01-08更新-----------------------

    0.学习率设置太高,一个epoch直接收敛,所以损失不会下降

    比如学利率一开始设置为1,因为下降太快,那么很有可能在一个epoch旧完全收敛。所以看到的validation数值并不下降,第一个epoch就已经处于谷底了。所以如果使用的是系统默认的学习率,最好检查下默认值是什么。

     

    -------------------旧---------------------------------------

    1.最常见的原因:过拟合

    过拟合值得单独开个章节。主要包括

    1.数据量小,网络复杂

    2.learning rate 比较高,又没有设置任何防止过拟合的机制

    解决方法主要包括

    1.简化模型,利用现有深度学习手段增加数据(翻转,平移,随机裁剪,imgaug)

    2.利用 dropout层

    3.利用正则化

    2.你犯了错误:没有把数据规格化

    图片的话,img/255是肯定的

    3.你犯了错误:没有在分验证集之前打乱数据

    因为validation_split操作不会为你shuffle数据,所以如果你的数据前一半标签全是1 ,后一半全是0,validation=0.5。恭喜你,你压根也分不对,你的validation准确率会一直为0.因为你拿所有的正样本训练,却想判断负样本。

    4.你犯了错误,数据和标签没有对上

    有可能再读取自定义的数据库的时候出现问题,导致数据与标注不对应。比如第一张图片用第十张的标注

    5.你的训练数据太少,validation数据太多,类别也太多

    比如4000张训练,1000张validation,300类,这显然就是不合理的。

    遇到这种情况,建议:

        1.使用别的大的数据集预训练

        2.使用DATA augment

        3.可以考虑迁移学习

     

    6.最好使用预训练的权重

    大多数流行的backone比如resnet都有再imagenet数据集上与训练过,那么使用这种权重,比起随即重新训练,显然要可靠不少注意调整学习率。

    7.网络结构有问题

    可以通过使用现在流行的网络(resnet,unet等)替入你的代码,如果结果没有问题,你的结果有问题那么肯定就是你网络结构出问题了。那么可以通过逐层注释掉排查究竟哪里出了问题

    7.1 网络最后一层没有使用正确的激活函数

    比如多类的应该使用softmax

    8.relu后面是softmax

    有一些说法是relu由于对于很大的数值直接复制,所以会对softmax产生不好的影响,从而输出不好的结果。所以可以使用tanh代替relu。

    9.batch normalization需要batch size至少16张

    https://mp.csdn.net/postedit/89456400

    由于做dense prediction图片通常比较大。所以一个batch一般都只有1-2张图片,不建议使用 BN。

    因为BN一般是16张图片以上一起跑。所以吧,如果是BN,那么请用多GPU,16以上的batch size。s

    另外keras TF1.x可能会出问题,https://github.com/keras-team/keras/pull/9965

    10.你犯了错误,你可能设置了一些参数是不可训练的

    在训练语句之前,检查以下你的trainable参数,是否设置了一些参数是不可训练的。这还可能导致你的输出只能是一个值,比如永远预测为标注0,因为你只有一点点的参数,而这并不是一个模型(比如只有100个参数是可以训练的,太简单了,无法模拟)。

     

    11.附送一个调参论文

    Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

    https://arxiv.org/abs/1812.01187

    NLP 独有错误 

    最傻的错误,比如train和val使用了不一样的字典,那效果能好才怪了。。。。

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  • Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,...所以,在Redis 6.0 推出之后,我想去了解下为什么采用多线程,现在采用的多线程以前版本有什么区别?为什么这么晚才使用多线程? Redis

    Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,前段时间Redis推出了6.0的版本,在新版本中采用了多线程模型。

    因为我们公司使用的内存数据库是自研的,按理说我对Redis的关注其实并不算多,但是因为Redis用的比较广泛,所以我需要了解一下这样方便我进行面试。

    总不能候选人用过Redis,但是我非要问人家阿里的Tair是怎么回事吧。

    所以,在Redis 6.0 推出之后,我想去了解下为什么采用多线程,现在采用的多线程和以前版本有什么区别?为什么这么晚才使用多线程?

    Redis不是已经采用了多路复用技术吗?不是号称很高的性能了吗?为啥还要采用多线程模型呢?

    本文就来分析下这些问题以及背后的思考。

    Redis为什么最开始被设计成单线程的?

    Redis作为一个成熟的分布式缓存框架,它由很多个模块组成,如网络请求模块、索引模块、存储模块、高可用集群支撑模块、数据操作模块等。

    很多人说Redis是单线程的,就认为Redis中所有模块的操作都是单线程的,其实这是不对的。

    我们所说的Redis单线程,指的是"其网络IO和键值对读写是由一个线程完成的",也就是说,Redis中只有网络请求模块和数据操作模块是单线程的。而其他的如持久化存储模块、集群支撑模块等是多线程的。

    所以说,Redis中并不是没有多线程模型的,早在Redis 4.0的时候就已经针对部分命令做了多线程化。

    那么,为什么网络操作模块和数据存储模块最初并没有使用多线程呢?

    这个问题的答案比较简单!因为:"没必要!"

    为什么没必要呢?我们先来说一下,什么情况下要使用多线程?

    多线程适用场景

    一个计算机程序在执行的过程中,主要需要进行两种操作分别是读写操作和计算操作。

    其中读写操作主要是涉及到的就是I/O操作,其中包括网络I/O和磁盘I/O。计算操作主要涉及到CPU。

    而多线程的目的,就是通过并发的方式来提升I/O的利用率和CPU的利用率。

    那么,Redis需不需要通过多线程的方式来提升提升I/O的利用率和CPU的利用率呢?

    首先,我们可以肯定的说,Redis不需要提升CPU利用率,因为Redis的操作基本都是基于内存的,CPU资源根本就不是Redis的性能瓶颈。

    所以,通过多线程技术来提升Redis的CPU利用率这一点是完全没必要的。

    那么,使用多线程技术来提升Redis的I/O利用率呢?是不是有必要呢?

    Redis确实是一个I/O操作密集的框架,他的数据操作过程中,会有大量的网络I/O和磁盘I/O的发生。要想提升Redis的性能,是一定要提升Redis的I/O利用率的,这一点毋庸置疑。

    但是,提升I/O利用率,并不是只有采用多线程技术这一条路可以走!

    多线程的弊端

    我们在很多文章中介绍过一些Java中的多线程技术,如内存模型、锁、CAS等,这些都是Java中提供的一些在多线程情况下保证线程安全的技术。

    线程安全:是编程中的术语,指某个函数、函数库在并发环境中被调用时,能够正确地处理多个线程之间的共享变量,使程序功能正确完成。

    和Java类似,所有支持多线程的编程语言或者框架,都不得不面对的一个问题,那就是如何解决多线程编程模式带来的共享资源的并发控制问题。

    虽然,采用多线程可以帮助我们提升CPU和I/O的利用率,但是多线程带来的并发问题也给这些语言和框架带来了更多的复杂性。而且,多线程模型中,多个线程的互相切换也会带来一定的性能开销。

    所以,在提升I/O利用率这个方面上,Redis并没有采用多线程技术,而是选择了多路复用 I/O技术。

    小结

    Redis并没有在网络请求模块和数据操作模块中使用多线程模型,主要是基于以下四个原因:

    • 1、Redis 操作基于内存,绝大多数操作的性能瓶颈不在 CPU
    • 2、使用单线程模型,可维护性更高,开发,调试和维护的成本更低
    • 3、单线程模型,避免了线程间切换带来的性能开销
    • 4、在单线程中使用多路复用 I/O技术也能提升Redis的I/O利用率

    还是要记住:Redis并不是完全单线程的,只是有关键的网络IO和键值对读写是由一个线程完成的。

    Redis的多路复用

    多路复用这个词,相信很多人都不陌生。我之前的很多文章中也够提到过这个词。

    其中在介绍Linux IO模型的时候我们提到过它、在介绍HTTP/2的原理的时候,我们也提到过他。

    那么,Redis的多路复用技术和我们之前介绍的又有什么区别呢?

    这里先讲讲Linux多路复用技术,就是多个进程的IO可以注册到同一个管道上,这个管道会统一和内核进行交互。当管道中的某一个请求需要的数据准备好之后,进程再把对应的数据拷贝到用户空间中。

    多看一遍上面这张图和上面那句话,后面可能还会用得到。

    也就是说,通过一个线程来处理多个IO流。

    IO多路复用在Linux下包括了三种,select、poll、epoll,抽象来看,他们功能是类似的,但具体细节各有不同。

    其实,Redis的IO多路复用程序的所有功能都是通过包装操作系统的IO多路复用函数库来实现的。每个IO多路复用函数库在Redis源码中都有对应的一个单独的文件。

    在Redis 中,每当一个套接字准备好执行连接应答、写入、读取、关闭等操作时,就会产生一个文件事件。因为一个服务器通常会连接多个套接字,所以多个文件事件有可能会并发地出现。

    一旦有请求到达,就会交给 Redis 线程处理,这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

    所以,Redis选择使用多路复用IO技术来提升I/O利用率。

    而之所以Redis能够有这么高的性能,不仅仅和采用多路复用技术和单线程有关,此外还有以下几个原因:

    • 1、完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速。

    • 2、数据结构简单,对数据操作也简单,如哈希表、跳表都有很高的性能。

    • 3、采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU

    • 4、使用多路I/O复用模型

    为什么Redis 6.0 引入多线程

    2020年5月份,Redis正式推出了6.0版本,这个版本中有很多重要的新特性,其中多线程特性引起了广泛关注。

    但是,需要提醒大家的是,Redis 6.0中的多线程,也只是针对处理网络请求过程采用了多线程,而数据的读写命令,仍然是单线程处理的。

    但是,不知道会不会有人有这样的疑问:

    Redis不是号称单线程也有很高的性能么?

    不是说多路复用技术已经大大的提升了IO利用率了么,为啥还需要多线程?

    主要是因为我们对Redis有着更高的要求。

    根据测算,Redis 将所有数据放在内存中,内存的响应时长大约为 100 纳秒,对于小数据包,Redis 服务器可以处理 80,000 到 100,000 QPS,这么高的对于 80% 的公司来说,单线程的 Redis 已经足够使用了。

    但随着越来越复杂的业务场景,有些公司动不动就上亿的交易量,因此需要更大的 QPS。

    为了提升QPS,很多公司的做法是部署Redis集群,并且尽可能提升Redis机器数。但是这种做法的资源消耗是巨大的。

    而经过分析,限制Redis的性能的主要瓶颈出现在网络IO的处理上,虽然之前采用了多路复用技术。但是我们前面也提到过,多路复用的IO模型本质上仍然是同步阻塞型IO模型

    下面是多路复用IO中select函数的处理过程:

    从上图我们可以看到,在多路复用的IO模型中,在处理网络请求时,调用 select (其他函数同理)的过程是阻塞的,也就是说这个过程会阻塞线程,如果并发量很高,此处可能会成为瓶颈。

    虽然现在很多服务器都是多个CPU核的,但是对于Redis来说,因为使用了单线程,在一次数据操作的过程中,有大量的CPU时间片是耗费在了网络IO的同步处理上的,并没有充分的发挥出多核的优势。

    如果能采用多线程,使得网络处理的请求并发进行,就可以大大的提升性能。多线程除了可以减少由于网络 I/O 等待造成的影响,还可以充分利用 CPU 的多核优势。

    所以,Redis 6.0采用多个IO线程来处理网络请求,网络请求的解析可以由其他线程完成,然后把解析后的请求交由主线程进行实际的内存读写。提升网络请求处理的并行度,进而提升整体性能。

    但是,Redis 的多 IO 线程只是用来处理网络请求的,对于读写命令,Redis 仍然使用单线程来处理。

    那么,在引入多线程之后,如何解决并发带来的线程安全问题呢?

    这就是为什么我们前面多次提到的"Redis 6.0的多线程只用来处理网络请求,而数据的读写还是单线程"的原因。

    Redis 6.0 只有在网络请求的接收和解析,以及请求后的数据通过网络返回给时,使用了多线程。而数据读写操作还是由单线程来完成的,所以,这样就不会出现并发问题了。

    参考资料:

    https://www.cnblogs.com/Zzbj/p/13531622.html https://xie.infoq.cn/article/b3816e9fe3ac77684b4f29348 https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd2a1c2 《极客时间:Redis核心技术与实战》

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    "自省"这个词,我一直都不太理解,好像很高深的样子.不过看了IBM上的Python 自省指南发现原来并不复杂.自省就是对对象作运行时检查,得到一些特别的信息而已.现在OO的很多概念都不明白,真不知道要搞个这么难解的名字干什么.不过自省是很有用的功能.

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