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我觉得金字塔原理相对来说属于说易行难。只有将它化为自己血液中的一部分，变成潜意识中就是必须去注重的一个点，才能算是较好的掌握了它。重复多次的可以训练才是职场中胜人一筹的真正秘笈。

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比如阿里早期运维工程师是特别多的，但是随着云原生、容器、虚拟机等技术革命，带给这个职位更多的变化，提出了 DevOps、SRE、AIOps 等，运维领域在不断的被自动化掉，所以说创新是无处不在的。

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可能改善的这个笑点还不足以被称为创新，但是我们不断积累，不断改进、不断思考，思想境界就会得到一个极大的提升，可能 5 年后，就会对现在的自己形成降维打击。

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当代年轻人身体愈加康健，人生中可能会面临多次受教育，开启第二次、第三次人生。当我们务虚过多的忧虑自身的生存条件时，是否也可以给自己一个更高的追求。成长本质上是个人价值的累积。

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网络模型采用了encoder+lstm+decoder的架构，无论是语音分离还是增强，这都是比较主流的一种网络结构，同时为了做到原理上可实时，卷积全部使用了因果卷积，CRNN在整段增强时效果是非常好的，增强后的主观听感也很好。

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doc 在 term 和全文搜索场景均有使用，这类文件的加载通常不可避免，可以从降低文件大小来入手，如在分词层面进行优化，对词的分布进行统计分析，来评估是否可以补充停用词等；

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就其自身而言，数据交互层做的事情其实很单一，专门处理客户端与服务器的数据交互，是序列化协议的载体。使用起来也非常简单，只要实现 ReadWriter interface 即可。

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我把这种重连方式称之为 lazy reconnect，网络发送 goroutine 在其生命周期的最后阶段应该被称之为 网络重连 goroutine。通过 lazy reconnect这种方式，上述重连步骤 3 和 步骤 4 的逻辑被合入了步骤 2，client 当然也就没必要再启动一个额外的 goroutine 通过定时轮询的方式维护其 session pool 了。

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而更上层的就是智能化应用，大家也正在逐渐形成统一的认识，那就是未来的应用一定是向着智能化发展。从IaaS到智能化应用需要经历一定的环节，而在这个环节中，数据库将会起到非常关键的作用，包括数据的产生、存储、消费和分析，这些都是数据库要去解决的问题。因此，我们可以看到无论是国际巨头还是国内厂商都在数据库里面投入了大量的资源。

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2016年时，阿里巴巴数据库的自动驾驶平台叫做CloudDBA，这个产品所需要解决的核心问题就是整个阿里巴巴集团的数据库自动化运维的问题。当时阿里巴巴集团的数据库实例非常多，大约有几十万个，面对如此之多的数据库实例，仅依靠DBA人工运维很难保障。