最后是个人脸谱，或者说是个人画像。
职场中我认为是没有绝对的对事不对人。人因事结缘，事靠人落地。我们在与其他人接触沟通的过程中，别人通常会给我们画一个脸谱，这个脸谱可能就决定了下次跟你合作的态度。
要将自己的诉求以一种更加具体的数据等形式表现出来。当然我们只需要关心自己的上游，而不需要关心上游的上游。在项目合作中，还要一个非常重要的关系：下游。我们通常将下游当做甲方去对待。
一旦做了决定，就要义无反顾不要后悔，也不要思虑过多而崩溃。假如我们决定前五年在工作上达到一个成就，后五年全面投入家庭，就要给自己有一个计划，一如既往的坚持下去。
最主要的还是要看执行人规划是否合理，是否有魄力，是否高瞻远瞩，最终能否将虚变成实。但务虚也是有界限的。在什么时间点强调务虚？这个虚是否具有挑战性，是否具有想象力？都是需要我们认真考虑的。
在利用云计算重塑企业IT的过程中，生于云、长于云、最大化实现云价值的云原生技术都到越来越多企业的认同，成为企业IT降本提效的重要手段。然而，云原生变革也不止是基础设施和应用架构等技术层面，同时也在推进企业IT组织、流程和文化的变革。
背后是Google在Borg大规模分布式资源调度和自动化运维领域的沉淀和系统化思考，认真理解Kubernetes架构设计，有助于思考在分布式系统系统调度、管理的一些本质问题。
李世石,围棋九段棋手,从2002年起多次获得世界冠军。他面对的是一个看不见的敌手-AlphaGo。AlphaGo是由伦敦的谷歌DeepMind团队开发的。不知道李世石在赛前对他的对手了解多少,也许他从科学作家马修布拉加的关于围棋的文章中得到了安慰。该文章于2014年发表,其中谈到了围棋:
深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。在严谨的学术期刊中,这个新兴学科的模型一直受严肃理智的学者所推崇:
"深度学习网络是神经网络革命性的发展,人们甚至认为可以用它来创建更强大的预测模型。”
可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。通过使用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的解决方案。
阿里内部之前很多故障也都是因为开发和运维之间在设计上面存在信息不一致导致的，比如在开发设计时会做三副本的高可靠保证，但是在运维侧则可能会认为副本所在的机器没有提供服务因此被错误下线掉。
