<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[学术技术交流，分享生活感悟]]></title><description><![CDATA[IOT民工]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xiejava]]></copyright><item><title><![CDATA[AI智能体工具调研分享(未完待续)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/148168024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/148168024</guid><author>xiejava</author><pubDate>Fri, 23 May 2025 17:05:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[而腾讯云代码助手插件将提供：自动补全代码、根据注释生成代码、代码解释、生成测试代码、转换代码语言、技术对话等能力。3.Cursor: Cursor是Anysphere开发的人工智能编程助手，是一款基于外部大语言模型的 AI 代码编辑器，类似于支持生成式 AI 聊天机器人的模型，如 OpenAI 的 GPT-4o 和 Claude 3.7 Sonnet。Dify结合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具，使他们能够快速搭建生产级的AI应用‌。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Eclipse Plun-in development reference]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/7611519</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/7611519</guid><author>xiejava</author><pubDate>Tue, 29 May 2012 09:32:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[Eclipse插件开发彻底攻略]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[IT经理的两条职业路做管理还是管理咨询]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6975029</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6975029</guid><author>xiejava</author><pubDate>Tue, 15 Nov 2011 22:19:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自http://g.51cto.com/job/26430
 
       经理具有三个不同于传统行业经理的特点。这些特点把两条职业道路呈现在了他们面前。相比较传统行业，IT业的发展，比如技术和产品的更新速度，都数倍于前者。在一些传统行业一个人要到50岁才能担任公司总监的重任，而IT行业尤其是互联网、通信领域，则将这个年龄大大提前，30多岁担当重任的人也不在少数。
　　
　　但是IT经]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编程技术面试的五大要点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6896227</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6896227</guid><author>xiejava</author><pubDate>Sat, 22 Oct 2011 13:35:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自http://www.programmer.com.cn/8435/
 
文 / 何海涛
扎实的基础知识、高质量的代码、清晰的思路、优化代码的能力、优秀的综合能力是编程技术面试的五大要点。
找工作一直是一个热门话题。要想找到心仪的工作，难免需要经过多轮面试。编程面试是程序员面试过程中最为重要的一个环节。如果能在编程面试的环节充分展示自己的能力，那么拿到中意的Offer就是水到渠成的事情]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《我十年的程序员生涯》系列之三：阳光灿烂的日子]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892157</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892157</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 21:32:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自雷军bolg:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0e23c90100b60t.html
 
 

不少人想白手起家、空手套狼，在今天的商业社会里这是非常不现实的一件事情。我特别想问：你为什么不能先做能力及资源上的积累后再创业呢？如果你觉得机会难得，为什么不去试图说服更多人给资源后再创业呢？
    我参与创办过了金山软件、卓越网，作为天使投资人投资了不]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《我十年的程序员生涯》系列之二：我写BITLOK的这七年]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892149</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892149</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 21:31:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自雷军Bolg:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0e23c90100b60t.html
 


1989年8月，大二暑假，我和王全国合作写了我的第一个正式作品BITLOK 加密软件，主要用来保护软件的知识产权，防止盗版的。当时，他毕业留校了，在校办的一家电脑销售公司工作，我们就是利用晚上和周末时间在他们公司的电脑上完成的产品研发。1991年我写了BITL]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[雷军-我十年的程序员生涯]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6892147</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 21:31:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近，和UCWEB同事讨论，怎么才能把我们的UCWEB做到极致。我说，“手机上的平台非常多，如果想做好，需要足够多、足够优秀的程序员。优秀的程序员如何定义呢？首先必须热爱写程序，其次必须是一个完美主义者。只有这样的人，才能把事情做得极致。”
    说着说着，我怀念起我过去写程序的日子，从1987年到1996年，那是一段阳光灿烂的日子。几年前我无意中从网上找到了1996年在金山西点BBS上写几篇]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[手机英文输入法算法题---百度面试题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6890045</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6890045</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 11:33:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目：由于手机的按键和资源有限，所以输入英文的时候需要按不同的数字键，当按下键的时候会自动的筛选并列表出可能的单词。如，Good这个词，按4-6-6-3就会出来了。问这其中是用什么算法实现的。可以涉及到单词数据库，如40000单词。但需考虑到手机的内存资源有限。

 

简单的算法：枚举出所有用户按键可能构成的字母组合，然后一一去单词库里面进行字符串匹配， 匹配成功的进行输出。算法复杂度：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我心目中的编程高手(完整版)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6889729</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6889729</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 10:10:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[-- Bill Joy MIT BBS上说微软电话面试的一道题就是“Who do you think is the best coder, and why?”。我觉得挺有意思的，也来凑个热闹。排名不分先后。
心目中的编程高手 (1)
   
Bill Joy, 前任Sun的首席科学家，当年在Berkeley时主持开发了最早版本的BSD。他还是vi和csh的作者。当然，Csh Programm]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[李维--Borland传奇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6889724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6889724</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2011 10:10:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[李维声明 
以下的这篇文章内容是我个人的回忆以及看法，没有任何特别的偏见，许多的事情是根据我的记忆以及从许多人的诉说中得知的，也许内容不是百分之百的正确，不过我想这些内容有一定的可信度到是可以保证的。当然有一些事情确定的发生时间和顺序不一定都和我的记忆一致，不过我想大部份应该是相去不远的。当然各位如果知道确定的事件而我的记忆有误，那么我将非常欢迎您纠正我，我希望这些故事的经历能够一直陪我走下去，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop源码流程分析4-Task节点执行任务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6779706</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6779706</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 15 Sep 2011 20:34:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[上节介绍了Task节点向Master节点发送心跳信号，从而接收任务，然后部署和启动任务，本节介绍Task节点具体的执行任务的过程。首先，Task节点根据任务的类型，执行MapTask.run()或者ReduceTask.run()这两个方法，下面分别介绍。
 
1.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop0.21.0源码流程分析(3)-Task节点管理启动任务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6597889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6597889</guid><author>xiejava</author><pubDate>Mon, 11 Jul 2011 16:00:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[源码流程分析3-Task节点管理启动任务 1.     代码执行流程1)       TaskTracker的启动的时候会加载所有信息，包括利用RPC获得JobTracker 的RPC变量定义为jobClient；TaskTracker.run()方法会去循环向JobTracke]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分享8年开发经验，浅谈个人发展经历，明确自己发展方向]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6548919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6548919</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 16 Jun 2011 16:37:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自博客园http://www.cnblogs.com/leslies2/archive/2011/06/08/2074265.html 在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去！其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。  明确入行的目的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop0.21.0源码流程分析(2)-主节点接收作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6544816</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6544816</guid><author>xiejava</author><pubDate>Tue, 14 Jun 2011 22:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[JobTracker功能概述      JobTracker负责调度job的每一个子任务task运行于slave上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。JobTracker一直在等待JobClient通过RPC提交作业,而TaskTracker一直通过RPC]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop0.21.0源码流程分析(1)-客户端提交作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6450916</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6450916</guid><author>xiejava</author><pubDate>Fri, 27 May 2011 20:47:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop0.21.0源码流程分析(1)-客户端提交作业]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop平台优化综述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6435199</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6435199</guid><author>xiejava</author><pubDate>Fri, 20 May 2011 17:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自董的博客本文链接地址: http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-optimization-0/1.     概述随着企业要处理的数据量越来越大，MapReduce思想越来越受到重视。Hadoop是MapReduce的一个开源实现，由于其良好的扩展性和容错性，已得到越来越广泛的应用。Hadoop作为一个基础数据处理平台，虽然其应用价值已得到大家认可，但仍存在很多问题，以下是主要几个：（1）     Namenode/jobtracker单点故障。 Hadoop采用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TeraSort实验--测试Map和Reduce Task数量对Hadoop性能的影响]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6432095</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6432095</guid><author>xiejava</author><pubDate>Thu, 19 May 2011 14:40:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[  通过Hadoop自带的Terasort排序程序，测试不同的map task和reduce task数量，对Hadoop性能的影响。
  实验数据由程序中的teragen程序生成，数据量为1GB和10GB。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop Job Tuning]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428928</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428928</guid><author>xiejava</author><pubDate>Wed, 18 May 2011 10:57:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop平台已经成为了大多数公司的分布式数据处理平台，随着数据规模的越来越大，对集群的压力也越来越大，集群的每个节点负担自然就会加重，而且集群内部的网络带宽有限，数据交换吞吐量也在面临考验，由此引发了人们对大规模数据处理进行优化的思考。
本文仅从实践经验出发，针对Hadoop Job优化提出了一些观点，不包含HDFS的优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop参数性能调优(二)--Map and Reduce tasks 数量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428805</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428805</guid><author>xiejava</author><pubDate>Wed, 18 May 2011 10:20:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Map and Reduce tasks 数量对性能的影响]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop参数性能调优(一)--总述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428671</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiejava/article/details/6428671</guid><author>xiejava</author><pubDate>Wed, 18 May 2011 09:46:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据yahoo架构师Milind Bhandarkar在《Hadoop Application Performance Tuning》中的阐述，

Hadoop的性能调优主要分为以下六个方面：]]></description><category></category></item></channel></rss>