今天聊聊架构师编码与程序员编码有什么区别
我是victor，用心写文，原创不易，请勿侵权。
一、背景
有没有想过，哪一天如果公司要求编码，甚至可能在已有成果基础上继续开展工作，我们该怎么做？本质此时我们已然被当程序员来用了，那么作为一名架构师该怎么做，又该如何与其他程序员形成差异呢？而这些我已经历，下面我来谈谈。
二、该如何思考
过去作为一名程序员或工程师，往往进入工作第一天，找人要项目资料、要代码，把开发环境搭起来，这是我理解的一般做法。那么现在，我们从架构师视角该怎么做，我认为有几项工作，
1.了解项目功能或业务架构，从整体了解项目的目标和内容。
2.了解项目技术架构、技术选项、部署架构等，从技术视角对项目有整体了解。
如果项目有其他设计文档资料更好，能够帮助对项目的快速理解。
3.最后才是代码、部署环境等具体开发层面的东西，而且这里面，最主要的并不是立马把环境跑起来，而是对项目代码的模块划分、模块用途、依赖组件、代码逻辑等进行快速浏览。
4.并对学习了解过程中相关问题、新的东西等进行记录，以便后面逐个解决。
5.另外准备一个ppt文档、word文档，专门用来总结项目技术设计资料，也会逐步成为自己的成果。
以上就是我拿到一个新项目做的几件事情，虽然从其他同事手里没有拿到什么有效的资料，但是应该已经看的与普通程序员工作方式的不同，我相信只要有意识的关注设计、关注架构，一定会有提升。
三、该如何行动
当拿到一个具体的功能开发任务，可能会有些排斥，因为此时已经俨然成为一线开发程序员了，说好的架构师呢？
这时先不要抵触，静下心来思考如何应对。
1.首先，充分理解需求，包括操作流程、业务逻辑、数据模型等内容，确保逻辑清晰明确。
2.接下来就是代码开发工作了，对于这一块，普通功能实现可能每个人差别并不大，而我们关注的重要的侧重点在哪里？
我理解主要有：一是设计，二是容错性，三是代码安全性。
设计层面，如果原有代码结构已定，而且无需引入新的设计模式、技术组件等，那此项工作不会有新的进展，最多做好模块解耦。
容错性，在参数验证、异常处理、业务逻辑一致性保证，比如如何保证数据库操作、外部接口调用一致性，另外，需要保证逻辑、数据库操作不影响已有业务功能。
代码安全性，对于查询，需要考虑验证分页参数默认值、范围等;对于表单提交数据，需要进行业务验证，并确保数据按定义好的规范入库;对于数据查询、数据处理、多层for循环等，需要考虑数据量和性能，防止出现性能问题。
3.最主要的一点，就是充分进行功能测试，确保功能稳定可用，且不会对其他功能造成使用问题和风险。
4.另外，功能开发完成后，应该输出哪些文档呢，我经过尝试和确认，认为可以考虑时序图、数据表er图，这两个主要能解决业务逻辑和数据逻辑的呈现。
四、总结
说这些的目的是什么，就是逼着自己提升、逼着自己做与他人不一样的东西，否则招个熟练程序员就可以了，我们的价值又该怎么体现呢？
以上，就是我最近重回一线编码的一些经历和感受。
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#架构师# #程序员#
前端学到什么程度才可以出去找工作？
我把前端知识做个总结:
1、前端三大件
HTML：HTML基础语法，排版标签，路径，多媒体标签，链接标签，列表标签，表格标签，表单标签，布局标签 ，语义化标签，字符实体
CSS：选择器，外观，文字，背景，标准流，三大特性，盒模型，伪元素，浮动，伪类，定位，圆角，阴影，透明，过渡
JavaScript：变量，基本数据类型，数据类型的转换，运算符，if分支，switch分支，三元表达式，while循环，for循环，数组，函数，对象，内置对象
2、jQuery
选择器，节点方法，动画，动画队列，事件，事件委托，链式操作，插件，插件机制
3、Ajax
客户端与服务器，axios，请求与响应报文，接口，form 表单，拦截器，FormData，文件上传，XMLHttpRequest，防抖，节流，跨域
4、Git
安装和配置 Git，Git 本地操作的常用命令，gitignore 忽略文件，Git 分支与常用命令，远程仓库的使用
5、Node.js
Node.js 和 浏览器的区别，Node.js 环境的安装，终端的常用命令，在 Node.js 中执行 JS 代码，fs模块，path 模块
6、模块化
模块化的基本概念，CommonJS，模块的分类，模块作用域
7、Vue
MVVM，SPA，Vue 调试工具，虚拟DOM，diff算法，指令系统，v-model原理，数据选项，生命周期，样式穿透，动态样式，插槽，组件系统，
组件通信，自定义指令，ref，动态组件，$nextTick，自定义事件，计算属性，侦听器，组件库，组件封装，路由系统，导航守卫，vue-cli，工程化基础，axios，interceptors，经典案例实战
8、React
JSX，组件系统，虚拟 DOM，生命周期，无状态组件，有状态组件，ref，class，组件通信，create-react-app，路由，插值，state
9、Angular
双向绑定，模块，组件，服务，模板，依赖注入，指令
10、TypeScript
基础类型，联合类型，字面量类型，类型推断，类型断言，泛型，类型声明，ts结合hooks，ts结合redux，ts结合路由
#程序员# #前端# #IT#
#学习# #知识# #计算机#
卷起来，零代码搭建疫情防控模块[捂脸][捂脸][捂脸]
杭州一程序员:
为什么Java 面试都是八股文，什么分布式锁，高可用，一大堆屁话。进公司打开代码一看，纯纯springboot，连个模块都不分
1、不是用了才需要会。比方说在构建服务时的技术选型，三四个技术方案，最后真正使用的只有一个，代码中也只体现了那一个设计方案。但这不代表你只要会被选中的即可，那些没有被选中也要会，不然你连如何选择都不知道，甚至可能连选项有哪些都不知道
2、就是单纯的考考你吧，分布式所和高可用和用啥语言无关，对于大部分公司来说，能把一个自研的有状态的服务做到高可用，已经算这个公司产品的核心竞争力了
3、没办法，就是大厂硬卷带起来的，搞的现在小公司流行面试造火箭，工作拧螺丝，大伙都被恶心的不行，然并卵，该背八股文还是得背，大环境就那样
对此，你怎么看？
#就业季##杭州头条#
论文题目: Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression
链接: paperest
代码: 网页链接
摘要: 基于双重注意力机制, 本文针对Pixel-wise regression的任务, 提出了一种更加精细的双重注意力机制—极化自注意力(Polarized Self-Attention)。作为一个即插即用的模块, 在人体姿态估计和语义分割任务上, 作者将它用在了以前的SOTA模型上, 并达到了新的SOTA性能, 霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。
动机: 细粒度的像素级任务一直都是计算机视觉中非常重要的任务。不同于分类或者检测, 细粒度的像素级任务要求模型在低计算开销下, 能够建模高分辨率输入/输出特征的远程依赖关系, 进而来估计高度非线性的像素语义。CNN中的注意力机制能够捕获长距离的依赖关系, 但是这种方式比较复杂并且是对噪声比较敏感的。
对于这类任务, 通常采用的是Encoder-Decoder的结构, Encoder用来降低空间维度、提高通道维度; Decoder通常是转置卷积或者上采样, 用来提高空间的维度、降低通道的维度。因此连接Encoder和Decoder的tensor通常在空间维度上比较小, 虽然这对于计算和显存的使用比较友好, 但是对于像实例分割这样的细粒度像素级任务, 这种结构显然会造成性能上的损失。
基于此, 作者提出了一个即插即用的模块——极化自注意力机制(Polarized Self-Attention, PSA), 用于解决像素级的回归任务。相比于其他注意力机制, 极化自注意力机制主要有两个设计上的亮点：
1. 极化滤波(Polarized filtering): 在通道和空间维度保持比较高的resolution (在通道上保持C/2的维度，在空间上保持[H,W]的维度), 这一步能够减少降维度造成的信息损失;
2. 增强(Enhancement): 组合非线性直接拟合典型细粒度回归的输出分布。
最后, 本人专注于[看][看]Sci论文撰写、注意力机制模型等方面, 大家有疑问可直接私信或关注我@Sci博士 [来看我][来看我]
好气！辛辛苦苦写好的Excel VBA代码，转头就被同事抄过去，甚至还用我的代码获得了领导认可！相信很多同学都遇到过这种不要脸的同事，不过我已经找到破解之法了，用的代码混淆功能+模块隐藏，效果看图，同事只能对着我的代码干瞪眼，领导也都非常清楚同事们用的代码都是我一个人写的了，给予了特别表彰还发了奖金！虽然我也知道我写的代码很烂，不过没有人规定烂代码就不用保护吧！听说有更高级的DLL保护方法，不过对我来说学习成本太高，目前为止，代码混淆+模块隐藏一键完成，非常方便！
题目: BAM:Convolutional Block Attention Module
代码: zhangkaifang/CBAM-TensorFlow2.0
链接: 网页链接
摘要: 神经网络的最新进展是通过NAS来获得更强的表征能力。该工作重点研究了一般神经网络中注意力的影响, 提出了一个简单有效的注意力模块, 称为瓶颈注意模块(BAM: Bottleneck Attention Module), 它可以整合到任何前馈卷积网络中。模型通过两个分离的路径Channel和Spatial, 得到一个Attention Map。
进一步将此模块放在模型的每个瓶颈处, 并发生了特征图的下采样。实验中在瓶颈处构造了一个具有多个参数的层次注意, 它可以与任何前馈模型以端到端的方式联合训练。结果表明: 在分类和检测性能的不断改善和各种模型中验证了BAM广泛的适用性。
本人C9、985博士毕业, 目前主要研究DL网络模型, 注意力机制等方向。昨天刚中一篇Trans on Human-Machine System, 现已在多个一、二区SCI期刊发表过成果。大家在SCi论文撰写、论文架构等方面有问题可直接私信我。
Drools是一款基于Java的开源规则引擎，将规则与业务代码解耦。规则以脚本的形式存储在一个文件中，使规则的变化不需要修改代码，不需要重新启动应用即可在线上环境中生效。
规则引擎实现了业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入、解释业务规则，以及基于业务规则做出业务决策，从而提供极大的编程便利。
代码按照模块做好划分，严禁模块内部代码之间的调用，明确模块之间的交互方式，怎么会看代码累死呢？不就是代码放的位置不一样吗？
爱科学的卫斯理
“微服务”真是言过其实，带给全社会巨量的人力物力财力的浪费！马斯克也发话了：“今天的部分工作将是关闭 "微服务 "臃肿的软件。实际上，只有不到20%的微服务是Twitter需要的。”现在已是“后微服务”时代，已经全面进入对微服务反思的阶段。知名的Spring框架也对微服务进行了反思，推出了“Spring Modulith”。它告诉我们一个良好的应用是从构建优秀的“模块化单体”应用开始的。Spring Modulith地址：https://spring.io/projects/spring-modulith
