RE: [评论]CSND的外包会不会贱卖程序员的劳动

外包频道4/28日改版上线,5/1长假后见到好友的评论,在此与大家交流频道健康成长的问题。
评论原文: [青润]: [评]CSND的外包会不会贱卖程序员的劳动
“贱卖程序员”,听起来很伤大家的心,也存有很多的感情色彩。

“劳动与报酬相当与否”更客观,更适合大家讨论,我说说我的看法,与大家分享一下。

1, 价格是市场的问题,是交易双方共同达成,如果价格不合适,开发者可以不承接,这是双向选择的问题。

2,甲方出价低原因,有2个方面,
1是通常的买家心里, 出价不等于成交价,过高的出价肯定存在欺诈,需求清晰,价格合理是快速成交的关键。
2是甲方不是专家,他们无法给出合理的价格,或者他们自己 需求不清楚,定价没有依据。有网友建议将需求不清楚的项目分离出来,竞标阶段和开发实施阶段分开。

3,开发者的成交经验,来自外包频道成交的项目,有几个特征
1是之前开发过类似的项目,能和甲方迅速对需求达成一致,开发周期快,价格更具竞争力
2是小的功能模块,需求清晰简单,能快速开发和完成,对开发者要求不高,这样的小项目,价格不会高。
3是具备专业素质的开发者,项目难度高,只有具备“金刚钻”的开发者/团队/公司才能完成。这样的项目价格自然优厚。

4,“专业”引导市场:
对外包频道的定位,我更希望它在“市场”功能的基础上,发挥优快云的专业优势,能从规范上进行引导,包括价格和其他多种因素,
比如:我在前面多次提到的“需求清晰”的问题。目前解决的思路,一是分类需求不清晰的项目,二是由专家对项目给予评价和建议来规范和引导。
甲方来优快云都解决不了问题和需求,在其他地方也解决不了。
06-16
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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