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学习计划最好能结合工作计划，理论联系实际结合，快速学以致用。比如，本季度规划去做一些数据分析工作，那么不妨把学习目标设置为学习统计知识。

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特别需要避免的是“ 在其位不谋其政”的情况。团队越大，在管理方面需要投入的精力就越多。在管理技巧不成熟，技术眼界不够高的前提强行负责大团队，可能会导致个人疲于应付，团队毫无建树。最终“ 一将无能，累死三军”，效果可能适得其反。

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对于消费者和组织而言，人工智能是一项巨大的革命性进步。它带来了一些更重要和更紧迫的发现。2019年全球人工智能市场规模为399亿美元，并且在2020年至2027年将以每年42%的速度增长。

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看起来PV抽象就已足够解决K8S存储资源适配各个云厂商的IaaS存储资源，为什么还要再多此一举搞一个PVC资源对象抽象呢？PVC类似OOP中的抽象类。在开发中使用抽象类通常是想解耦对象调用与对象实现。Pod绑定PVC而非PV，是将Pod部署与PV资源分配解耦。

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ReadinessProbe提供的接入方式与livenessProbe一样，可以通过HTTP GET API或TCP Socket Connection方式由Kubelet探针将Pod工作负载的情况上报给K8S管理节点。

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由于Pod启动以后，无法再将service对应的环境变量注入，所以，基于环境变量绑定clusterIP和port只能发生在Pod启动过程。

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其中核心部分在于 JSON to JSON 这部分。设计稿中只有图像、文本这些元信息，位置信息是绝对坐标，并且设计稿中的样式与 Web 页面中的样式表现存在差异，例如 sketch 中透明度 opacity 属性不会影响子节点，但在网页中 opacity 会影响子节点，而人工编写的代码具有各种布局类型、DOM 结构需要合理可维护、代码需要语义化、组件化、循环等信息。

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UI 物料可以分为模块/区块、组件和元件，从 Sketch/PSD 中直接提取的信息只有文本、图片和位置信息，直接生成的代码都是由 div、img、span 组成，实际开发中组件化、代码语义化必不可少，如何从设计稿中提取组件和语义信息，这是 NLP、深度学习等智能化技术非常适合解决的问题。

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这次升级了智能 UI 的研发链路， D2C 可视化研发链路承接了智能 UI 的批量化生产。在上传设计稿解析出 UI 物料之后，创建 imgcook 模块，批量生成物料 UI 代码，同时创建代码仓库与 imgcook 模块关联，并支持将已创建的物料批量导入 imgcook，批量生成 UI 方案（不同类型的 UI），在生成的 UI 方案中集中式对物料进行开发，最后还将支持物料的批量发布，整个链路集中高效了很多。

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网站被攻击是稍具影响力的公司们会面临的共性问题。由于这种攻击都是悄无声息且不定时的，运营人员也不能及时给出正确的响应策略，百度搜索风险提示就会出现。