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2.第二块是前瞻性。为什么你能解决这个问题，并且能解决这一类问题？一定是你要看的多，你要想的多，这需要大量的实践和知识的积累，并且是站在过去的肩膀上。

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。我并不是在说那些学习计算机科学的数据科学家和那些学习统计学的数据科学家。任何称职的数据科学家都可以在需要概率、统计、数据结构和算法的时候信手拈来。

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、军事目标识别、核磁共振和X光分析、银行和其他金融机构的个人信用评级、营销活动、语音识别、股市预测、文本检索、金融欺诈检测

Richard Socher写下了自己的列表,从中找到了一个有用的应用,

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快速回顾一下DevOps每个环节所需要考虑的东西。在开发阶段，首先需要梳理业务的需求和场景，并且将需求转换为系统设计，同时需要考虑数据模型如何设计，

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微软和阿里云的产品所发布的新功能或者新服务形式的统计，可以看到绝大多数的新服务都在呈现Serverless 化。

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，现在所掌握的深厚知识体系很快就会被淘汰。要想在计算机领域持续做优秀架构师，就必须不停的学习，掌握最新技术。总之，学不可以已。

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向老师和领导学习已经是人们生活习惯的一部分了。但是从同事甚至对手那里学习也很重要，因为这些人和我们自身更相似。所以要多多观察，取其所长，弃其所短。对于团队的小兄弟和下属，也要“不耻下问”。

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它正在推动数字世界的发展。现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

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已经演化为微服务领域的通用标准，极大地降低了微服务的门槛，但这些技术框架依然没有办法解决其中两个最大的挑战，这两个挑战成为摆在开发者面前的两座大山。

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包括多AZ的容灾能力、快速的弹性能力、内置的流控能力以及多层次、多维度的监控报警能力。借助于这些能力，用户管理基础设施的复杂度就大大降低了。