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  • 写在前面为什么要聊体系化?最重要的一个原因是“卷”。假期和朋友聊天,说我们在搞“产品体系化解决方案”,究竟怎么搞呢?不知道。我说“你们不是才搞完产品领域化吗?怎么又搞新的?产品领域化有什么...

    写在前面

    为什么要聊体系化?最重要的一个原因是“卷”。

    假期和朋友聊天,说我们在搞“产品体系化解决方案”,究竟怎么搞呢?不知道。

    我说“你们不是才搞完产品领域化吗?怎么又搞新的?产品领域化有什么收益吗?”

    他说老板给到他的就是一个命题作文,“把咱们产品体系下的技术、系统、概念以体系化方式呈现,也就是“产品体系化””。

    之前的文章中我们提到过目标和问题的重要性,做任何事都要师出有名,所有的目标围绕于解决什么问题?或一个目标?体系化的背后究竟有什么痛点、难点?老板也没想明白,只是甩给了他这个命题作文。

    看这不是“内卷”了吗?

    大厂内卷的一个重要的参照物就是“开始输出概念了”,之前和阿里老员工聊,说:“你们阿里现在输出的概念比解决的问题多啊”,他说:“不输出概念怎么晋升?”。第一年ppt内容是“xxx数字化”第二年变成了“xxx数智化”,方案差不多,概念先占一个。

    卷也有卷的道理,如果你老板给你一个这样没有明确目标的命题作文你会怎么搞?不知道。

    但是尝试聊聊,说不定哪天用到了。

    体系化思维

    为什么需要体系化思维?

    日常工作中,我们面对的问题是散乱的、非结构化的,问题不够聚集,导致我们的解决问题的效率不高,产出也不够清晰。

    所以我们需要在工作中找到主线,将面对的问题有条理的梳理出来就非常重要。

    一般怎么梳理呢?

    可以针对复杂问题,列出关键要素和解决方法,将散乱无序的问题变得有逻辑可循。

    完整的体系化思维包括:明确目标、拆解问题、细化方案、执行落地、闭环总结、项目迭代等几个核心环节。

    通过以上体系化思维,可以帮助我们基于现状、问题、目标产出一套高效优化工作效率的框架思维。

    明确的目标是做好体系化的第一步,目标是全局动作的驱动力,展开的一些动作都是服务于这个目标。

    拆解问题可以帮助我们直面问题,直面解决过程。不仅着眼于目标,更多是带入解决问题的情境中去思考解决方案。

    细化方案是罗列出针对于每个问题的解决方案,方案的细化要保证具备极强的操作性和可衡量性,以便在方案落地过程中和后期评估方案的效果。

    执行落地是协调资源落地的过程,执行过程中沟通必不可少,良好的沟通可以更有力的推动工作开展,保持团队内信息高度一致,明确进度和人员定位,事半功倍。

    闭环总结可以从三方面展开:数据效果总结、方案流程总结、沟通执行总结。前两个是针对于工作过程的总结,重视处理专业问题的能力和方法。后者针对的是团队成员“人”的总结,重视个人发展和团队培养软实力。

    项目迭代是让项目进入新阶段、新高度的起点,在一个新的环境下重新回到第一个阶段,明确新的目标,开始新一轮的增长。

    所以体系化思维是一种整合全局业务流的思维,通过适当的分解工作内容,梳理工作环节之间的内在联系,搭建完善的体系化框架,来保障工作持续高效运行,创造价值。

    怎么将体系化和技术结合起来呢?

    体系化讲的是流程、分解、组织、搭建框架这些东西,那我们做技术过程中有哪些是需要分解、再组织、以框架方式整合的呢?

    尽管我们在工程实现之前分析时,有各种框架(Spring、MVC),采用了各种模式、模型(DDD、SOA、微服务)。但落地过程中避免不了业务逻辑分散在各个系统当中,出现各种跨module、跨服务的隐式耦合。这种分散势必造成应用架构的割裂,如果没有持续的重构与调整,最终会变得复杂臃肿。

    究竟什么原因导致这种情况的呢?

    尽管我们有各种工程框架、研发规范,但这种约束过于灵活,也更过于“技术化”。缺少以业务视角进行设计规范,也就导致了同样类似的方案最后实现上过于差异。

    早期项目开始之时,由于需求背景较为清晰,业务复杂度不高,系统、模块在设计与实现上有比较明晰的边界,随着业务的发展,系统冗杂了过多新业务代码、适配业务代码,而且每个阶段功能实现人的设计思维不同,同时系统架构缺少约束力,导致架构实现的复杂度变高,开始腐化。

    用曾经的架构来设计当前的业务场景,但可能引入大量额外的成本,丧失了原本设计的优势,后期需要做大量的减法。

    喜欢造轮子而不是持续对轮子重构,研发同学有洁癖“玄学”,编码风格各领风骚,往往对前人设计“重构”更来得快些。

    靠文档传承而非工具复用,很多新人说老人留下的文档太少了,建议提供标准、准确的需求文档及数据库设计详细er图,还有些团队为了搞“降本增效”,强推API DOC,然而并没有卵用,归根接地的问题在于,研发工程师没有“义务”去持续优化这个DOC,国外软件公司,如微软其实是有专门的api文档团队的,国内公司基本没有,所以在文档交接这块不要期望研发可以多做一步。

    为解决以上问题,就会想,在业务架构实现过程中,除了具体技术实现之外,有没有一些业务维度的普世价值观在业务架构设计领域或某个领域内,建立一套面向业务研发同学的“设计规约”呢?

    几个关键词:

    标准:统一业务设计框架,用标准化架构简化技术细节

    沉淀:从业务场景中持续沉淀积木、轮子、组件

    重构:持续重构积木,减少重复建设

    集成:基于业务服务编排引擎快速集成

    标准

    标准的本质在于减少细节,理想状态下,业务研发只需要关注于领域建模,但真实落地过程中不得不考虑很多通用技术的实现细节,比如供应链金融场景下应收账款流程:

    1. 领域建模:应收账款领域模型及其行为的设计

    2. 流程编排:流程模型的设计及发行流程的状态机设计

    3. 数据转换:领域模型 -> 数据模型及流程模型-> 数据模型的双向转换

    4. 并发控制:业务锁机制设计

    5. 业务幂等:流程中各业务环节的幂等控制

    6. 异常处理:异常捕捉,错误码约定

    7. 监控报警:摘要日志,异常日志,边界日志

    8. 其他

    看下来,除了“领域建模”之外都是和基本的业务无关的,但同时也是不可或缺的。所以需要一套标准化的框架方案,以统一的规范解决掉业务无关的大量细节,让业务研发同学专注“领域建模”。

    沉淀

    沉淀的本质在于能力复用,能力复用不局限于形式和粒度,以降低技术成本为核心,提高业务扩展性,就可以看做是满足了沉淀的目标。所有沉淀下来的东西都可以作为组件为后期复用。

    沉淀的组件包括:技术类、业务类、平台类。

    技术类:

    1. 工程规范:约束编码规范和边界接口定义风格,日志打印、异常处理、仓储行为、状态机等。

    2. 读写分离:屏蔽交易类需求与查询类需求对接数据库模型的差异,降低设计复杂度、提高查询性能和灵活性。

    业务类:

    1. 网银核身:提高网银核身签名在不同业务流程中的扩展性

    2. 合约上链:提高智能合约对接在不同业务流程中的扩展性

    平台类:

    1. 配置中心:灵活定义和管理业务流程需要的各类配置项

    2. 产品中心:平台功能打包和隔离,实现业务流程全局视图

    重构

    重构的本质在于持续优化,我们基于历史的业务理解沉淀下业务需求,但很难直接适用于新的业务场景下。这也是后来人很难复用千人设计出来轮子的原因。这也是很多团队说在做沉淀,但可以在横向复用或持续输出的可复用的轮子少之又少,看起来没有完美的解法,但我们对于一个好的可复用的轮子是有标准的。

    集成

    集成的本质在于灵活搭建,为保障标准化的落地,有了可复用的轮子之外,还需要有灵活的粘合剂,这样才能真正实现灵活、快速的搭建与调整。

    在很多业务场景下,业务需求主要体现为支持各种各样的业务流程,为简化积木搭建,灵活复用底层能力,可以设计面向业务的服务编排引擎:

    1. 标准化:遵循设计规约,将业务无关的通用技术细节屏蔽

    2. 插件化:对轮子友好,可持续沉淀和复用新能力

    3. 业务化:面向业务,有业务描述能力的流程编排

    4. 配置化:通过配置即可完成流程编排,最好可以做到可视化编排

    产品

    技术是服务于业务的,为实现全流程承接,我们需要业务大图。以轮子+粘合剂可以满足技术落地的低成本的高扩展性,在结合业务大图来描绘业务线的全域能力和功能流程。

    有了这么多概念,是不是还不知道怎么做?

    那我们看下善造概念的阿里同学是怎么做的。

    业务架构标准方案

    整体解决方案我们称为:业务架构标准方案。

    前面说了只靠文档形成的共识,对技术是没有约束力的。于是我们不期望建立一整套全局业务大图下的API DOC,而是通过组件化工具的方式约束业务应用,形成团队共识,生成一套标准化的业务架构设计方案。

    标准的业务应用架构如下:

    组件:规范技术实现细节

    通过组件化约定,约束通用技术细节行为,如:

    交易模型:描述了业务流程的核心交易模型,用于管控状态推进,维持与业务模型的关联。

    仓储模型:数据持久层的通用行为收敛,包括锁定查询、数据的插入、更新、通用查询等。

    事务模板:定义事务边界,确保模板域内业务逻辑的事务一致性,支持幂等。

    通用业务模板:定义业务逻辑的边界,无事务性保障,包含基本的异常处理、日志埋点等通用功能。

    通用查询模板:定义查询逻辑边界,与通用业务模板类似,但主要面向单向、批量、分页等查询场景。

    消息:对消息中间件的简单封装,适配业务应用规约,降低配置成本。

    调度:对调度中间件的简单封装,适配业务应用规约,降低配置成本。

    服务开放:api组件规范对域外服务能力的衔接,通过注解识别服务定义和服务实现,自动生成接口文档,通过描述接口参数、返回、业务域、错误码等。

    其他还包括:日志、异常处理、请求参数、返回类型等技术细节。

    上面是所有业务应用都会遇到的技术细节,用组件屏蔽细节的思路将技术复杂度封装起来,我们逻辑重点在于:尽可能沉淀和复用技术组件,不重复搭建,将研发重新放到业务上。

    领域:专注业务建模

    技术是服务于业务的,相信每一个从事业务架构研发同学都深知这一点。而业务以建模为核心,所以在整个研发流程中,我们最应该持续投入的就是业务研发阶段,直面核心业务设计与思考,应该让研发同学从其他研发环节中释放出来。

    那如何基于领域建模实现领域产出呢?

    领域实体:建模的核心是抽象出领域实体和其关联关系,不同业务场景下设计思路不同,最终体现为一到多个领域模型。

    领域仓储:定于数据模型及其领域模型之间的对应关系,通过上面提到的仓储组件,配置数据库表和连接,实现锁定查询、CRUD等通用业务行为。

    领域服务:基于业务行为,抽象出原子化领域服务能力,领域服务无需关注数据仓储及业务流程,仅抽象出领域实体的原子能力即可。

    交易实体:用于承载交易流程的业务实体,内部关联一到多个领域实体。

    交易仓储:用于管控交易实体及内部领域实体的仓储行为。

    服务编排引擎:组件+粘合剂

    但凡涉及到复杂业务流程的应用,都需要引入流程引擎来编排状态机流转。业界很多成熟的流程框架,存在普遍的问题就是:过于灵活,难以约束设计,大量业务细节分散在不同状态节点之间,不直观也难以维护。

    所以需要一套面向业务的服务编排引擎,以遵循业务设计规约的方式约束技术,以直观的形式描述业务流程:

    1. 约束业务模型:需明确指定业务交易模型、状态、仓储定义,遵循业务设计规范

    2. 托管仓储行为:只需要配置业务模型及仓储实现,无需关注数据持久化细节

    3. 编排领域服务:通过转换层,将领域服务开放到引擎中自由编排。领域的原子能力是引擎编排的最小执行单位

    4. 灵活增减状态:流程中状态迁转和业务行为均可灵活拔插

    5. 支持轮子扩展:将可复用的领域服务组合打包,形成固定模式,作为轮子在其他流程中复用

    总的来说,组件是屏蔽具体技术细节,服务编排引擎基于组件的编排,屏蔽更多的技术细节,复用价值也就更大,编排出更符合业务需求的业务流程。

    总结

    通过体系化技术框架,让技术团队从现实痛点触发,以业务架构设计规约(研发标准)结合业务架构标准(工程约束)来统一团队的技术风格,将研发同学从细节中释放出来,专注于技术能力的积累和业务价值的思考。

    实现细节包括:

    1.  标准约束技术细节:降低业务设计灵活性,降低成本

    2. 用技术工具而不是API DOC推行标准:持续沉淀组件,胜过没有约束力的文档

    3. 持续重构而不是重复造轮子:正式团队输出,持续带来价值

    4. 重视业务建模:围绕于业务以DDD实现落地,提升建模思维和能力

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  • 什么是PKI 体系(数字证书种类)

    千次阅读 2021-01-21 16:09:56
    文章目录一、什么是PKIPKI 基本组件数字证书分类二、参考 一、什么是PKI PKI 是 Public Key Infrastructure 的缩写,中文叫做公开密钥基础设施,也就是利用公开密钥机制建立起来的基础设施。 PKI 是 Public Key ...

    一、什么是PKI

    PKI 是 Public Key Infrastructure 的缩写,中文叫做公开密钥基础设施,也就是利用公开密钥机制建立起来的基础设施。

    PKI 是 Public Key Infrastructure 的缩写,其主要功能是绑定证书持有者的身份和相关的密钥对(通过为公钥及相关的用户身份信息签发数字证书),为用户提供方便的证书申请、证书作废、证书获取、证书状态查询的途径,并利用数字证书及相关的各种服务(证书发布,黑名单发布,时间戳服务等)实现通信中各实体的身份认证、完整性、抗抵赖性和保密性。

    PKI 既不是一个协议,也不是一个软件,它是一个标准,在这个标准之下发展出的为了实现安全基础服务目的的技术统称为 PKI。

    百度百科:

    PKI(Public Key Infrastructure)公钥基础设施是提供公钥加密和数字签名服务的系统或平台,目的是为了管理密钥和证书。 一个机构通过采用PKI 框架管理密钥和证书可以建立一个安全的网络环境。PKI 主要包括四个部分:X.509 格式的证书(X.509 V3)和证书废止列表CRL(X.509 V2);CA 操作协议;CA 管理协议;CA 政策制定。

    CA中心——CA系统——数字证书

    CA 中心管理并运营 CA 系统,CA 系统负责颁发数字证书。
    专门负责颁发数字证书的系统称为 CA 系统,负责管理并运营 CA 系统的机构称为 CA 中心。所有与数字证书相关的各种概念和技术,统称为 PKI(Public Key Infrastructure)。

    PKI 的本质是把非对称密钥管理标准化。

    在这里插入图片描述

    • 数字证书:解决公钥与用户映射关系问题;
    • CA:解决数字证书签发问题;
    • KMC:解决私钥的备份与恢复问题;
    • 双证书机制:「签名证书及私钥」只用于签名验签,「加密证书及私钥」只用于加密解密。
    • LDAP:解决数字证书查询和下载的性能问题,避免 CA 中心成为性能瓶颈。
    • CRL(证书作废列表) 和 OSCP(在线证书状态协议):方便用户快速获得证书状态。
    • RA:方便证书业务远程办理、方便证书管理流程与应用系统结合。
    • 电子认证服务机构:保证 CA 系统在数字证书管理方面的规范性、合规性和安全性。

    PKI 基本组件

    完整的 PKI 系统必须具有数字证书、认证中心(CA)、证书资料库、证书吊销系统、密钥备份及恢复系统、PKI 应用接口系统等构成部分。

    组件描述
    数字证书包含了用于签名和加密数据的公钥的电子凭证,是PKI的核心元素
    认证中心(CA)数字证书的申请及签发机关,CA必须具备权威性
    证书资料库存储已签发的数字证书和公钥,以及相关证书目录,用户可由此获得所需的其他用户的证书及公钥
    证书吊销列表(CRL)/OCSP在有效期内吊销的证书列表,在线证书状态协议OCSP是获得证书状态的国际协议
    密钥备份及恢复为避免因用户丢失解密密钥而无法解密合法数据的情况,PKI提供备份与恢复密钥的机制。必须由可信的机构来完成。并且,密钥备份与恢复只能针对解密密钥,签名私钥不能够作备份
    PKI应用接口(API)为各种各样的应用提供安全、一致、 可信的方式与PKI交互,确保建立起来的网络环境安全可靠,并降低管理成本

    数字证书分类

    在这里插入图片描述

    二、参考

    PKI 体系概述
    参考URL: https://www.jianshu.com/p/46a911bd49a7
    PKI体系简介
    参考URL: https://www.cnblogs.com/precedeforetime/p/13390761.html

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  • 曾凯摘要:人才培养模式是实现大数据人才培养目标的重要内容之一,是教学内涵建设的核心,其中课程体系建设和课程内容建设是人才培养模式的重要环节。将大数据课程体系结构归纳为基础设施、算法与辅助课程三类,并以...

    曾凯

    摘要:人才培养模式是实现大数据人才培养目标的重要内容之一,是教学内涵建设的核心,其中课程体系建设和课程内容建设是人才培养模式的重要环节。将大数据课程体系结构归纳为基础设施、算法与辅助课程三类,并以《深度学习》课程为例阐述了面向产教融合的课程内容建设思路。

    关键词:大数据课程体系;课程内容建设;大数据技术

    中图分类号:G642        文献标识码:A

    文章编号:1009-3044(2019)22-0121-02

    开放科学(资源服务)标识码(OSID):

    1 大数据课程体系建设

    数据科学与大数据技术专业要求学生掌握、计算机科学、管理科学及统计学等相关学科的基础理论和大数据采集、存储、处理、分析与应用的基本理论知识,通过对互联网和通信等行业的项目研究与实践训练,具备大数据工程项目的设计、开发、应用能力[1-5]。从大数据技术角度看,算法是大数据的核心;基础设施算法应用的基本保障;同时又要求研发人员具有一定的软件开发能力。为实现这一培养目标,我们将大数据专业相关课程分为基础设施、算法与辅助课程三类。其中,基础设施类主要讲授大数据技术实施的相关基础设施原理及其使用方法。包括Hadoop、Spark原理与应用、分布式原理、数据挖掘与分析、数据采集技术、云计算与数据中心等相关课程。算法类课程主要讲授大数据与人工智能基本算法原理及其应用模式。包括模式识别、深度学习、推荐系统等相关课程。辅助类主要向学生讲授软件工程领域相关知识,提升学生实际工程应用能力。包括移动开发、大数据可视化、数据安全与隐私保护等相关课程。专业课程体系如下图所示:

    2 面向产教融合的课程内容建设

    在中国超过60%的AI技术人才聚集在北京和上海,两者人才数量几乎相当。此外,深圳和广州分别拥有10%和5%的AI人才。新一线城市中拥有最多AI人才的是杭州和成都,分别占据4.5%和3%。相比之下,贵州省缺乏智能技术领域人才,其关键原因是缺乏本土培养的人才。针对这一现状,我们将《深度学习》作为试点“产教融合”思想的主要课程。面向产教融合的课程建设首先体现课程内容方面。因此应在教学内容,特别是实验和实习实训环节融入了大量企业案例。这些案例通常来源于生活场景,其实现技术成熟并能够尽可能覆盖该课程的主要教学环节,实验数据容易获取,并具有进一步拓展将其衍生为双创项目的可能性。这里我们以《深度学习》课程中的“车牌识别”案例来加以说明。

    1)技术成熟,应用广泛

    众所周知汽车牌照是汽车唯一“身份”。在停车管理、交通执法、车辆检测等场景都离不开车牌的自动识别,“车牌识别”也是人工智能领域应用较为广泛的案例之一。“车牌识别”从技术角度来看相对成熟,非常适合用于课堂教学;从选题来看对学生也并不陌生,学生也很容易接受。

    2)能够覆盖主要技术场景

    从技术层面来看,车牌识别主要由以下流程构成:

    首先要找到汽车上的车牌,即车牌目标识别;然后将车牌上的每一个数字分割;最后单独识别出每一个数字。这3个环节分别对应了图像处理中的目标识别、图像分割和图片分类3个主要技术。一门课程的主要技术由一个案例传达给学生,这有助于技术的融会贯通,也能够更好地理解真实案例。

    3)实验数据源丰富

    “深度学习”实验室可以选择长期从事人工智能,特别是在车牌识别领域有相关产品案例的供应商,这类厂商往往拥有大量车牌图片数据。相比于网上能够获得到的公开数据库,实验室供应商能够保证实验数据快速迭代更新,能够对学生实验提供有效支撑。

    4)由课堂教学直接过渡为双创项目

    “车牌识别”虽技术成熟并且应用广泛,但其仍有许多技术问题没有得到解决,这就为持续研究提供了突破点。例如某需求方要求在对高速行驶的汽车进行车牌识别,并且要求识别精度达到4个9以上。从目前技术来看,做到这点仍有一定难度,但这恰恰为学生“双创”提供了很好的项目点。由课堂案例直接过渡为双创项目,降低了学生提前培养的周期,有助于学生快速进入项目。

    3 总结

    算法是大数据的核心,基础设施是大数据技术能够应用的基本保障,在此之上需要开发人员具有较强的实际应用能力,因此将大数据课程体系结构归纳为基础设施、算法与辅助课程三类。我们进一步以《深度学习》课程为例阐述了面向产教融合的课程内容建设思路。为了实现产教融合的目标,授课内容应具备“技术成熟,应用广泛”“能够覆盖主要技术场景”“实验数据源丰富”和容易将“课堂教学直接过渡为双创项目”等特点。

    参考文献:

    [1] 谢志明, 王鹏, 李俊杰, 等. 基于CDIO的云计算与大数据课程体系建设[J]. 计算机教育, 2017(1).

    [2] 羅福强, 熊永福. 基于CDIO的云计算与大数据专业人才培养方案[J]. 计算机教育, 2015(1):52-56.

    [3] 刘淳安. 大数据时代信息与计算科学专业课程体系优化改革与实践[J]. 高教学刊, 2016(21):70-71.

    [4] 孙锋. 面向大数据的信息与计算科学专业实验课程体系研究[J]. 福建电脑, 2014(2):57-58.

    [5] 郝水侠, 郭云霞. 大数据时代下信息与计算科学专业人才培养模式新探索[J]. 江苏师范大学学报(自然科学版), 2016, 34(2):72-75.

    【通联编辑:代影】

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  • 什么挤破头进大厂,大厂如何设置薪资职级体系? 互联网大厂新入职员工各职级薪资对应表(技术线)~

    目录

    1、阿里巴巴

    2、腾讯

    3、百度

    4、字节跳动

    5、华为

    6、京东

    7、美团

    8、滴滴

    9、小米


    互联网大厂新入职员工各职级薪资对应表(技术线)~

    上面的表格不排除有很极端的收入情况,但至少能囊括一部分同职级的收入。这个表是“技术线”新入职员工的职级和薪资情况,非技术线(如产品、运营、销售等)以及老员工的情况会和图中的范围有所出入。以校招生为例,产品线收入大概是技术线的80%,运营线收入大约是技术线的65%。

    以 BAT 为代表的互联网大厂,一直是求职者眼中的香饽饽,“大厂经历”在国内就业环境中无异于一块金子招牌。

    对于企业和HR来说,大厂的职级规则也是整个行业的标杆,从中小微企业到大型企业,大家都希望能在其中找到可以参考和学习的地方。

    帮大家整理了一份薪资、职级、考核、晋升条件资料,包含阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为、京东、美团、滴滴、小米 家互联网大厂。

    一起来看看大厂是怎样设置薪资职级体系的吧~

    1、阿里巴巴

    全球员工总数

    截至2019年12月31日,员工总数为116,519人。

    岗位职级

    阿里巴巴集团采用双序列职业发展体系:

    • 一套体系是专家路线【P序列=技术岗】,程序员、工程师,某一个专业领域的人才,一共分为 14 级,从 P1 到 P14,目前校招最低从 P4 开始。

    • 一套体系是M路线,即管理者路线【M序列=管理岗】,从M1到M10。

    一般来说,应届毕业生刚入职到阿里为P5,工作1-3年之后升职到 P6,阿里一般到 P7 才给配股票

    目前阿里需求量最大的职级范围分布在 P6-P8,这也是阿里集团占比最大的级别。P6 级别的程序员 title 是高级工程师,P7 便已经是专家级别,P8 则是高级专家。一般而言,江湖上行走小有名气的阿里程序员至少也是 P8 级别。P10 级别的存在就是传说中的大神级别,这个级别的程序员无一不是业界鼎鼎有名的存在,比如褚霸、毕玄等等。

    岗位薪酬

    • 阿里薪资结构:一般是12+1+3=16薪

    • 年底的奖金为0-6个月薪资90%人可拿到3个

    • 股票是工作满2年才能拿,第一次拿50%,4年能全部拿完。

    说到股票,就要普及一下常识了:股票是公司用来奖励员工忠诚度的,所以阿里分年限行权,想要离职套现真的是难,更不要提高额税收了。首先,归属要收高达45%的个税,然后得到的还是限制性股票,还不能马上卖呢。

    好不容易可以出售的时候,还得交20%股票增值部分的个人所得税哦!更重要的是,你必须先缴税,才能归属,缴税还必须用现金!所以,拿的越多,先拿出的cash就越多,这里面的流动性风险不容小觑。

    绩效考核

    • 考核内容:业绩和价值观各占50%

    • 考核频次季度考核为主

    • 部门排:2-7-1排序

    • 个人排序:3-6-1排序

    • 考核工具:KPI 主导

    • 淘汰标准:连续两个季度,成为末尾10%

    • 晋升条件:上年度 KPI 达3.75

    • 评价形式:三对一的考核,比如你是个经理,上级是总监,总监的上级是副总。那总监在考核经理的时候,副总要参加,还要加上相应部门的人力资源,这样防止“一言堂”。

    绩效评分标准,分为六档,分别是:

    晋升条件

    • 晋升资格:上年度KPI达3.75

    • 主管提名:一般KPI不达3.75主管不会提名

    • 晋升委员会面试:晋升委员会组成一般是合作方业务部门大佬、HRG、该业务线大佬等

    • 晋升委员会投票

    如果员工想要升级别,比如从 P6 升级到 P7,则需要进行述职,通过晋升委员会的面试,晋升委员会组成一般是你的直属领导、合作方业务部门领导、HRG、所在业务线领导等。

    晋升至P8及以下,子公司内部评定;晋升到P9,集团专业委员会进行评审;M不得自主提名,M3及以下公司内one over one plus HR评审;晋升至M4进集团管理委员会评审。

    P5升P6相对容易,再往上会越来越难,一般到P7都是团队技术leader了,P6到P7非常难,从员工到管理的那一步跨出去不容易。

    2、腾讯

    全球员工总数

    截至2019年3月31日,腾讯有5.46万名雇员。

    岗位职级

    腾讯去年宣布调整职级,取消了原有的 6 级 18 等(1.1-6.3 级)的职级体系设计,将专业职级体系优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是,统一置换为“专业职级+职位称谓”。

    虽然在老职级体系下,整个 T3 序列的 title 都是高级工程师,但每个小职级范围之间的薪资差距并不小,T3-3 级别的薪资比 T3-1 级别要高出 30-60W/年,且 3-1 级别几乎没有股票。在调整成数字序列以后,这样的差距看起来会显得更加合理。

    岗位薪酬

    腾讯薪资结构:一般是12+1+1= 14薪

    • 腾讯标准薪资是14薪,但是通常能拿到 16-20薪。

    • 年终奖看部门盈利情况,一般是 3个月。

    腾讯的薪资结构一般是 16 薪,但实际上从 offer 看不乏 18 薪的团队。腾讯内部不同事业线之间存在不小的薪资、股票差距,腾讯的游戏团队薪资、年终奖一般都比较高,而腾讯云的股票份额则要高于游戏团队。

    绩效考核

    • 考核内容:腾讯的绩效考核分为 2 部分,业务评价组织管理评价,通俗点说就是业绩考核行为考核,其中业绩考核的权重为 70%,行为考核的权重为 30%

    • 考核频次:一般一年2次考核(6月、12月),实行末尾淘汰制。

    • 绩效评分标准:腾讯的绩效评估分为5档——从 1 星到 5 星,5 星是最好的,1 星可能会走人了。

    晋升条件

    腾讯的晋升指标主要就有两部分:

    • 硬性指标:根据工作年限、在此前等级的停留年限考核成绩(考核成绩较低的很难晋等,优秀的反而可能免试)、所负责业务核心程度是否有重大贡献等等决定。

    • 答辩(专业通道面试):原则上2.2之前对硬性指标的要求不高,从2.3开始对硬性指标要求较高并有严格面试。

    有腾讯员工表示,新制度下,“原来2.3到3.1要到BG去面试,现在内部就可以升了,相当于把升级的权限下发。”

    腾讯的技术晋升也不容易。在腾讯旧的职级体系下,T3-3 升 T4-1 是一个大坎,停留在 T3-3 超过 5 年的不在少数,停留 7 年的也有。一旦进入 T4 级别,就是腾讯的专家工程师了,腾讯研发人数将近 2 万人,T4 级别的人数大概也不超过 500 人,这还是在近两年 T3 到 T4 级别人数增多的情况下。

    3、百度

    全球员工总数

    5万人。

    岗位职级

    百度的级别架构分成四条线

    • 技术序列 T:T3 - T11,T5/T6属于部门骨干,非常抢手

    • 产品运营序列 P:P3-P11 产品和运营岗

    • 后勤支持部门 S:S3-S11主要是公共、行政、渠道等等,晋升比较困难

    • 管理序列 M:M1-M5每一级又分为2个子级 M1A、M1B , 最低的是M1A,至少是部门二把手了,李彦宏是唯一的M5。

    一般而言,人员主要集中在T5/T6,在百度 T5 是高级工程师、T6 是资深工程师,但实际上百度的 title 并没有职级重要。从 T7 级别开始,就开始要做带团队、做管理的事情,升到 T7 以上后基本就不做写代码的事情了。T10-T12 的人数非常少,具有代表性的人物有前百度首席科学家吴恩达、百度最年轻 T10 楼天城等。

    岗位薪酬

    • 百度薪资结构月薪×15(12+3)

    • T5以上为关键岗位,另外有股票、期权等

    • 年终奖看部门盈利情况,一般是3个月

    绩效考核

    • 考核内容:百度的绩效考核也分为 2 部分,业务评价组织管理评价,其中业绩考核的权重为 70%,行为考核的权重为 30%。

    • 考核频次:一般一年2次考核(6月、12月),实行末尾淘汰制。

    • 绩效评分标准:百度绩效也为5档——从 1 到 5 ,1 是最好的,5 可能会走走人了。正好与腾讯相反。

    晋升条件

    百度晋升一般情况是分2种,晋升的前提条件是达到4以上才可以申请:

    • 自己提名:当你自己觉得已经具备下一level的素质,可以自己提名,提名后进入考察期,主管设定考察期目标,考察通过顺利晋升,考察不通过维持原层级不变;

    • 主管提名:如果是主管提名,一般都是直接通过的,但是如果你现层级已经比较高了,那就不是直接提名这么简单了。一般也会有4-8人组成的技术委员会进行审核。

    4、字节跳动

    全球员工总数

    字节的员工数量目前超过5万人。

    岗位职级

    字节跳动的职级研发序列一共10级

    字节跳动创始人一鸣是5-1级应届生一般是1-1级中级工程师1-2级2-2属于资深研发人才3-1属于初级领导3-2属于高级领导层,4-1、4-2、5-1、5-2都属于不同阶段的高层。

    为了弱化爬格子带来的攀比,字节要求员工职级严格保密,内部不讲 title 层级。一种是淡化头衔概念,只有当他们需要对外发声时,才能见到一般意义上的管理Title;另一种完全打乱工号,避免排资论排辈氛围滋生。

    岗位职级

    不同序列间月薪base差异较大,技术base整体偏高。比如2-1月薪会在20k+,2-2的package会在60w-100w左右(算上期权,大概会占30%左右)。T2-2 级别的薪资约40k,500股票/每年。

    就同学们反馈:目前20届校招给的是14、15薪,19届校招很多能拿到18薪。前端开发20k左右,产品是14-18,运营10左右。字节跳动的现金薪酬要比 BAT 们高出 25%-40%

    年终奖一般0-6个月,会在每年3月发放,例如 9月入职会发 18.9-19.3 这段的年终奖。一般中等大多数是15薪,如果年中绩效超预期多2个月年中奖,年末再超出预期差不多至少7-8个月,比例较少,对应结果分别为:

    • 头条半年一次调薪,每次只有30%参与

    • 头条每个月1500的房补,只要地铁/单车20分钟以内的距离都可以

    • 头条从成立至今始终保留了大小周的传统,即每个月有两个周日需要固定加班。加班,公司会按120%的工资给你结算加班费。可以请假。

    • 关于期权,期权是比较好的2-1才会有期权,一般2-2才有期权,关于期权:回购价格为市场价8折。已归属的期权员工可以带走。

    绩效考核与晋升

    字节跳动内部的绩效考核一共有八级,从低到高为 F、I、M-、M、M+、E、E+、O,并会进行强制分布,对应年终奖和月薪百分比的涨薪。M就有涨薪机会。晋升面试也是主要还是看绩效考核。

    每年两次考核,一般在三月和九月。考核方式借鉴了google的OKR+360模式:

    • 头条是双月 OKR,可以在 lark 上看到所有人的 OKR,知道大家在做什么,你对齐的大目标是什么,支持对齐你的人在做什么。

    • 360评估:每个人都可以评估别人同样也会被别人评估,无论是领导还是普通员工。

    5、华为

    全球员工总数

    截至2018年底,华为全球员工总数18.8万人;其中,在海外聘用的员工总数超过2.8万人。

    岗位职级

    华为员工级别分为13-22级23级及以上为高级别boss,华为内网并不显示他们的级别。每一级分A/B/C三小级(技术岗不分小级)。

    新入职的应届本科一般是13C,一般每一年2小级。此任职资格和你的技术等级挂钩(但是内部有时又不挂钩),技术等级共为7级,7级只有一个,其余的为6A>6B>6c>5a>5b>5c>4a>4b>4c>.....1c),形象的说,技术等级是职称,任职资格是享受的待遇等级。

    华为任职资格和技术等级是挂钩的,规定为技术等级+13=任职资格,如技术等级3A,任职资格为3A+13=16A。规定是这样,也有不匹配。

    大部分华为员工在18级以内,通常华为工作十年的普通员工大概在16-17级左右,薪酬约为60万-70万

    18级是重要分水岭,往上升需要重新考评、答辩,越过去后就是领导/专家。正常来讲,华为员工每年可以升一小级,工资每年一涨,不过15级以上工资涨得较慢。当然,业绩特别突出的员工,也可以一年涨一大级甚至连跳二三级。19级以上属于领导岗和专家岗,公司内网可查到员工22级以内,23级以上的则属于非常高级别的boss。

    岗位薪酬

    据华为财报,华为公司2018年总收入7212.02亿元人民币,净利润593.45亿元,薪酬总成本1465.84亿元

    据此估算,2018年华为平均每位员工为公司带来383.62万收入及31.56万净利润,人均薪酬77.97万元。当然,与BAT一样,华为贫富差距很大,高管及老员工股票分红多,拉高了平均薪酬,普通员工拿不到这么多钱。

    华为的标准薪资结构是:基本工资+年终奖+分红,若工作地点在海外不发达国家,会有额外补助。

    在华为供职年限越久,奖金越多,分红规模越大。

    华为每年的分红收益并不固定,2013 年度每股分红 1.47 元,2014 年度每股分红 1.90 元,2015 年度每股分红 1.95 元,2016 年度每股分红 1.53 元,2017 年度每股分红 1.02 元。虽然每年的收益并不稳定,但这对于华为员工来说却已经是让外人眼红的福利了。

    按华为《2015 年虚拟受限股分红预通知》,每股分红 1.95 元,升值 0.91 元,合计 2.86 元,工作五年基本可达十五级,饱和配股(包括 TUP)9 万股,分红 + 升值达 2.86*9 万 =25.74 万元,即使不饱和配股,基本分红也可以达到税前 20 万。工作 10 年,17 级配股普遍超过 20 万,税前分红 + 升值超过 50 万,而 23 级虚拟股票超过 200 万股,税前分红 + 升值超 500 万。(数据仅供参考)

    每个人的年终奖也会因考评不同而有差别。一般,15级以上的华为员工年终奖是6-12个月工资。年度奖金计算也更简单化:A即4个月工资,B+ 即3个月工资,B即2个月工资。

    绩效考核与晋升

    晋升也跟别的企业一样,都是通过考核,考核分为季度考核和年度考核,年度考核作为晋升、淘汰、评聘及计算年终奖金、培训的依据。

    1、季度考核:中层和一般员工都要通过季度考核,根据不同的对象,考核维度与权重也不同。

    中层管理人员考核
    一般人员考核

    2、个人年度考核和第四季度年度考核一起进行,年度考核增加了能力考核指标。年度考核的具体得分为:

    高层管理:

    (1)、高层管理人员年度考核得分=(任务绩效考核得分×35%+绩效考核评分×14%+周边绩效考核得分×21%)+(素质能力考核得分×20%+专业知识和技能考核得分×30%)

    (2)、高层管理人员以外的个人年度考核得分=个人4个季度考核得分的平均值×70%+(能力素质考核得分×20%+专业知识和技能考核得分×10%)

    高层管理年度考核

     

    中层、一般员工

    对中层人员的考核,是四个季度绩效评分加权平均,其中,绩效维度包括任务绩效、管理绩效和周边绩效,能力维度包含能力素质、专业知识和技能。

    个人年度考核和第四季度年度考核一起进行,年度考核增加了能力考核指标。年度考核的具体得分为:

    中层、一般员工年度考核

    在综合评定等级时,对于不同类型人员有等级比例限制,对于“优秀”等级比例限制在15%以下,“优秀”等级的综合评定时根据得分从高到底排序后根据比例限制确定的。

    华为每年按考评(分AB+BC)计算年终奖,考评越高,年终奖越多,得C的很可能被淘汰。

    个人考核结果主要作为职务升降、工资等级升降、年终奖金发放等工作的依据。除了个人考核之外,还有部门考核。部门考核不单独设立独立指标进行,每个部门的经历四个季度的任务绩效和周边绩效的平均得分作为部门的年度考核得分,然后由考核管理委员会按照中层管理人员评定时类似的比例限制确定每个部门的综合评定等级。

    6、京东

    全球员工总数

    截止到2019年12月31日,京东共有超过22万名员工。

    岗位职级

    京东岗位序列主要分M、T、P序列。T序列包含产品和技术,P序列为项目经理。

    岗位薪酬

    资薪发放方面,总工资包括:基本工资、奖金津贴和补贴以及特殊情况下支付的工资,并于每个月最后一个工作日发放完成

    薪酬结构:

    • 年薪=月薪*(12+1),1为年终奖,一般为1-2个月

    • 月薪=基本工资(70%)+绩效工资(30%基本工资+绩效系数)+餐补+工龄补贴+全勤奖

    京东每年都在给所有中基层员工加薪,基层员工加薪幅度不低于10%主管、经理级员工则不低于20%

    绩效考核与晋升

    7、美团

    全球员工总数

    根据美团点评发布的财务报告,截至2019年6月30日,美团点评有52396名全职雇员。

    岗位职级

    美团的职级体系分为P系列(专业路线)M系列(管理路线)。

    一般的应届生都是1-3北斗计划是2-1

    然后从1-3开始往上升级,P2-1多是1-2年的新员工,P2-2到P2-3差不多是3-6年经验的员工,基本上是干实事的人。

    顶级的是5,但是全美团5序列的只有两位技术大咖,类似于其它大厂的首席科学家了。平时员工4以上的都少见。

    岗位薪酬

    根据美团点评发布的财务报告,2019年上半年,薪酬开支总额为人民币85亿元。包括薪资、基于绩效的现金奖励及若干其他激励措施。奖金通常酌情发放,且部分基于雇员绩效及部分基于业务的整体表现。

    薪资:15.5薪=12个月base工资+0.5个月上半年绩效工资+0.5个月下半年绩效工资+2.5个月年终奖工资

    绩效:绩效工资和年终奖m部门绩效系数*个人绩效系数。

    据统计,薪资30-45k的员工占了30%。绩效需要中上等水平,甚至头部梯队才可以拿到高年终奖,具体比例每次根据部门也不太一样,有时候是按照指标下分的,总之 KPI 完成,还要有亮点才能达到1的系数,只是正常完成,那基本就是0.95上下了。

    普调:春季一次大范围普调,拿4个A,工资涨25%,拿4个B,3-5%,拿过C,+300。

    福利:很多人认为美团的文化就是白开水文化,福利差,当然也可以用勤俭描述。

    绩效考核与晋升

    绩效C、B、B+、A、S五档。

    晋升:春季一次大范围晋升,秋季一次小范围晋升。晋升门槛绩效B+及以上,没有绩效C,年限问题每个职级不一样,2-3升3-1需要满一年,答辩通过可升一个级别,同时薪资也会上涨5千到一万不等。

    相比于开发,产品、设计、运营岗晋升是最难的,一年四次绩效要有≥2次的A或S(各部分比例1:2:7),才能有资格申请,申请之后还要做PPT答辩。而开发低级的只要年限够,无过失,差不多都不难。所以不是部门顶梁柱型,或老板特别喜欢的员工,升职不易。所以没有S或A基本不用考虑晋升了吧。

    8、滴滴

    全球员工总数

    2017年,滴滴员工数为8000人,2018年,增加了5000人至13000人。2019年,滴滴员工总人数计划为13500人

    岗位职级

    岗位薪酬

    薪资:15薪、16薪资,17年16薪,18年15薪资,offer15薪

    滴滴发的offer上写的是15薪,一般可以拿到16薪。一般是D7及以上才会发期权,分四年行权。

    负责薪酬福利的滴滴员工称,大多数部门调薪工作在五月进行,每年管理者都会根据当年预算和员工实际情况,如绩效/薪酬水平/对团队贡献/历史调薪情况等,综合决策每个人的调薪,并不是每个人一定都有调薪。

    绩效考核与晋升

    滴滴的年终绩效考核共分5个等级,表现最好的是S级,最差的是D级。评级为D的员工往往会被淘汰。

    晋升:每年4月,9月。D6升D7好晋升。部门内部评审。D7 不难晋升。到D8再往上就难了。

    9、小米

    全球员工总数

    截至2019年9月30日,小米拥有17,965名全职雇员,其中16,634名位于中国大陆,主要在北京总部,其余主要分布在印度及印尼。截至2019年9月30日,研发人员合共8,700人

    岗位职级

    目前小米内部头衔大体分为专员-经理-总监和副总裁及以上,层级共设10级,从13级到22级。应届生一般12-13级专员级别为13级左右3年经验15级经理为16级到17级左右高级经理18级总监为19级到20级左右副总裁为22级,雷军没有职级。

    岗位薪酬

    截至2019年9月30日,小米16,223名雇员持有以股份为基础的奖励。2019年第三季度,小米的薪酬开支总额(包括以股份为基础的薪酬开支)为人民币21.21亿。

    薪资:薪资方面,就同学们反馈:19届给的是14~16薪,算法能给到18~20k,软件开发13~16k,产品12~14k。每年10月底会对转正1年以上(包括试用期,不含实习)的员工进行调薪。从员工的反馈来看,薪资待遇低于其它大厂,特别是5%的涨薪制度,似乎没有很令人满意。

    福利:送自家产品或者优惠。入职送1000元手机券,新品发布有时也送。

    绩效考核

    小米成立之初,雷军试验了一种创新的管理方式,“去KPI,去title,去管理”,完全扁平化管理。小米发展到现在,实际情况是小米半年和年度要各回顾一次绩效

    目前小米按照职级体系的答辩晋升,整个集团层面统一,所有部门都参加。时间表是7月份答辩,8月底出结果,10月份调薪。


    本文转自:HR人力资源成长俱乐部

    数据来源:本文数据部分来自所涉公司官方微信公众号(如:字节范儿),部分来自脉脉各公司职言区,另有部分知乎网友整理内容。除官微数据外,其他内容均来自网络,整理于此供大家参考,如有错漏,欢迎指正。

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