搞了十年开发,最后还是觉得这套架构体系靠谱!

蓦然回首自己搞技术的十几年,我收获了很多,技术、管理、业务、大公司及创业公司的玩法。这些年,自己也曾经迷茫过,心想自己其实能够成长得更快一些,可惜我错过了。

路其实一直都在那里,只是我们看不到而已!

以前我一直被公司和技术牵着走,并不是自己在选择技术,而是不自觉地被推到了这个位置上。想想有多少人对于自己将来要从事的职业和技术类型进行过深入思考和比较呢?当我跳出编码后,我开始思考和程序及程序员职业生涯相关的问题,最后发现,影响我们走入今天的困局的竟然是一些我们常常挂在嘴边的话。

今天,就为大家整理一份目前互联网公司最主流的技术选型:

一、阅读源码

程序员每天都和代码打交道。经过数年的基础教育和职业培训,大部分程序员都会「写」代码,或者至少会抄代码和改代码。但是,会读代码的并不在多数,会读代码又真正读懂一些大项目的源码的,少之又少。这也造成了很多错误看源码的方式。

那要如何正确的分析源码呢?

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二、分布式架构

随着我们的业务量越来越大和越重要,单体的架构模式已经无法对应大规模的应用场景,而且系统中决不能存在单点故障导致整体不可用,所以只有垂直或是水平拆分业务系统,使其形成一个分布式的架构,利用分布式架构来冗余系统消除单点的故障,从而提高整个系统的可用性。同时分布式系统的模块重用度更高,速度更快,扩展性更高是大型的项目必不可少的环节。

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三、微服务技术体系

关于微服务架构的取舍

1、在合适的项目,合适的团队,采用微服务架构收益会大于成本。

2、微服务架构有很多吸引人的地方,但在拥抱微服务之前,也需要认清它所带来的挑战。

3、需要避免为了“微服务”而“微服务”。

4、微服务架构引入策略 – 对传统企业而言,开始时可以考虑引入部分合适的微服务架构原则对已有系统进行改造或新建微服务应用,逐步探索及积累微服务架构经验,而非全盘实施微服务架构。

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四、性能优化

我们不仅仅对项目要运筹帷幄,还要能解决一切性能问题。只有深入学习JVM底层原理,Mysql底层优化以及Tomcat调优,才能达到知其然,知其所以然的效果。除了性能优化之外,也能提供通用的常见思路以及方案选型的考虑点,帮助大家培养在方案选型时的意识、思维以及做各种权衡的能力。

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五、并发编程

主要培养编程者深入了解最底层的运作原理,加强编程者逻辑思维,这样才能写出高效、安全、可靠的多线程并发程序。

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六、开发工具

通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。用于监控持续重复的工作,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。 可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理

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有朋友问,有了路线图,有没有免费资料?有没有志同道合的小伙伴共同进步?

对Java后端技术,对架构技术感兴趣的同学,欢迎加QQ群:948368769,一起学习,相互讨论。

群内已经有小伙伴将知识体系整理好(源码,笔记,PPT,学习视频),欢迎加群免费领取,资料每周都会定时更新。

部分资料如下图:

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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