云时代的整合作业

Python Trimesh库实战:5分钟搞定STL文件解析与3D模型可视化 本文介绍了如何使用Python的Trimesh库快速解析STL文件并进行3D模型可视化。通过简洁的代码示例,演示了从环境搭建、模型加载、几何数据提取到基础变换和批量处理的核心流程,帮助开发者和工程师在5分钟内高效完成3D数据处理与可视化任务。 阅读详情

整合作业

☁️云

现在这个时代,个人的生产无济于事。
需要专精和整合,或者叫专精于整合。单对于一个层面的事,总有人会去做的更好,对于多个层面的事也是如此。

但是很多事,做的再好也就是数字上多加一点,或者百分比多加一点。更进一步的单面事件难以革新。或许水滴石穿之后能让该方面触摸到最顶的瓶颈。

讲思考的层面提高一层,统合的看现有的东西,尝试整合才是创新之道。而这个创新的要点我认为应该立足于需求,何之需求,当前到未来的需求,或者说未来的需求。这个需求可不好找,要我说呀,只能碰,碰着感觉猜。你以为精于此道,万术通熟,一定能预测到未来的趋势,假使如此,你也难以真正确定的抓住准确的需求。因为这个需求要有价值,不仅要找到,还要找准时机。 举个例子,认为未来的武器更近一步在于更加锋利坚韧的刀剑,瞬息万变的时代已经让火枪粉墨登场了。

现在的大家,一直看好的是云生态,云编程,围绕着 Cloud 生发出一系列的项目。相较而言,正是单机到集群之后的性能需求变化点。用扩展解决问题代表着性能瓶颈可以通过资源堆砌,也就是钱来解决。那么新的问题边界也来临了。

共享的代码资产

对于之后来说,整合是作为创新的基础,这是因为在云的时代,代码资产像最开始的网上冲浪时代中的信息共享一样爆炸增长,而没有转变过来的程序员会被云程序员轻松淘汰。不仅是日益增长的编程技术的革新速度,更加是关注单机效应的提升无济于事。

云 API 的存在让每一个程序员能够专注于整合实现需求,共享的代码资产也在新时代的需求上更加的加速增长,可以遇见 API 的多层包含和整合,变得更加多元–由于多数功能的组合和进一步组合()。针对不同特定环境的适应性变化变得更加容易掌控,能够相互参照,同时从最细的功能到更上层的抽象都会提供可以使用的 API。

这意味着,程序员的工作变得更易行了,编写高性能程序的门槛极度降低,得益于各基础设施的逐步完善。成为专业程序员的难度急剧上升,“得益”于计算机科学的复杂性指数上升。仅仅认为你已经学会了当前计算机科学的所有知识,也有理由相信,下一秒你的专业性就会被怀疑。(这是用来比喻增长速度,你知道我们没人能学会这所有知识)

整合的目标

这样,开始需要找到需要解决的问题来进行整合了。整合的资源包括很多,代码,人员,不同的功能项目设计思想。看的越多,针对不同情况优秀的解决方案越多。整合出来的系统更加完备的完成需求就是整合的竞争点。

留意可能要做的东西,你可以预先找到他们并通过刚才所说的整合,GitHub 上别人的解决方案和代码资产,各云厂商提供的功能 API。 包装成面向未来需求可以复用的模块。坚持简洁性,配置化和极具扩展性。每一份这样自己做出的模块,就是云时代最大的资产之一。我决定为这样的通用模块,或者针对性模块取一个名字,就叫云模块吧。 
Cloud Module,也像云朵。

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杨鼎睿
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