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考虑到招聘成本，就算是在录用层面，有时候也无法做到。作为一个小团队的管理者，能够快速准确的获取团队成员的各种反馈信息，完全不需要“用人不疑，疑人不用”。用人的真正理论基础来自于“探索和利用”(Exploration and Exploitation )。不能因为下属能做什么就只让他做什么，更不能因为下属一次失败就不给机会。

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最后，由于需求与在线系统的紧耦合关系，掌握在线系统的各种细节也是成功的业务架构的关键。随着级别的提升，工程师所面对的需求会越来越抽象。承接抽象需求，提供抽象架构是架构师走向卓越的必经之途。

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市场上有一些关于如何成为架构师的书，大家可以参考。但是架构能力的提升，实践可能是更重要的方式。业务架构师应该关注客户的痛点而不是PRD文档，应该深入关注真实业务。掌握现存系统的大量技术和业务细节也是业务架构师的必备知识。

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市场上有很多规划管理方面的书籍，值得阅读。最优化理论虽然是技术书籍，但它是规划的理论基础，所以不妨多看看翻阅一下。从自我规划开始，多多学习别人的规划也是规划能力提升的重要手段。

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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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K8S通过Pod来管理一组容器组的生命周期，Pod是K8S调度的最小单元。应用服务部署与调度也是以Pod为单元，Pod也可称之为工作负载。对于无状态的应用部署，以ReplicaSet定义与管理；对于有依赖关系，有状态的应用部署，以StatefulSet定义与管理。ReplicaSet与StatefulSet又是一个有意思的话题，笔者会在后续系列详细介绍。应用所需的CPU/内存资源定义在Pod内，因为CPU/内存资源是容器级别的，由Pod的spec->containers->resources定义。

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社区覆盖公司至少 150 家，集团内部覆盖 BU 10 个以上，双 11 会场新增模块覆盖度 90.4%，无人工辅助情况下智能生成的代码被保留发布上线的占比 79.26%，编码效率（模块复杂度和研发耗时比值）提升 68%。

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举个例子：$200，这个字段文本分类是没办法对其进行语义识别的，因为它放到不同的场景中有着不同的意思，如：活动价、原价、优惠劵…，正确的做法是考虑该字段与在 UI 界面的联系（即独特的样式）来对它进行语义分析。

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因此，我们引入了一种能结合 UI 中上下文语义的方案来进行语义识别，采用图片元素决策+文本分类两步走的方案解决界面元素语义化问题，具体流程是：先基于强化学习对界面元素按样式“过滤”一遍，识别出有样式的非纯文本字段，再对纯文本的字段进行文本分类。具体框架如下。

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有很多同学会觉得，让前端同学用机器学习技术去解决前端领域的问题，会不会难度很大。为了降低前端工程师使用机器学习的门槛，我们开发了前端算法工程框架 Pipcook。前端工程师可以用熟悉的 JavaScript 来完成机器学习任务。