求大神，java初级程序员，中级程序员，高级程序员的区别。 架构师主要是做什么的。

初级:套模板,依样画葫芦,就是传说中的copy cut程序员

中级:能独立开发单个的功能模块

高级:带领初中级程序员开发软件产品

架构师:写出各种基层代码和接口给初中级程序员套模板,决定项目使用哪些框架和技术,比如说客户要做个网站,架构师用SSH的架构,搭建好后给其他程序员去实现具体功能

纯属个人见解,大神勿喷

费良宏：程序员为什么要学深度学习？

深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发，让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么，以及我们如何利用这样一个高速发展的学科，来帮助程序员提升软件开发的能力。

本文根据费良宏在2016QCon全球软件开发大会（上海）上的演讲整理而成。

前言

1973年，美国上映了一部热门的科幻**《WestWorld》，三年之后又有一个续集叫做《FutureWorld》。这部**在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。那部**对我来讲简直可以说得上是震撼。影片中出现了很多机器人，表情丰富的面部下面都是集成电路板。这让那时候的我觉得未来世界都是那么遥远、那么神秘。

时间到了2016年，很多朋友可能都在追看HBO斥巨资拍摄的同一题材的系列剧《WestWorld》。如果前两部**还是局限在机器人、人工智能这样的话题，2016年的新剧则在剧情和人工智能的思考方面有了很大的突破。不再渲染机器人是否会威胁到人类，而是在探讨“Dreamsaremainlymemories”这一类更具哲理的问题。

“记忆究竟如何影响了智能”这个话题非常值得我们去思考，也给我们一个很好的启示——今天，人工智能领域究竟有了怎样的发展和进步。

今天我们探讨的话题不仅仅是简单的人工智能。如果大家对深度学习感兴趣，我相信各位一定会在搜索引擎上搜索过类似相关的关键字。我在Google上以deeplearning作为关键字得到了2,630万个搜索的结果。这个数字比一周之前足足多出了300多万的结果。这个数字足以看得出来深度学习相关的内容发展的速度，人们对深度学习的关注也越来越高。

从另外的一个角度，我想让大家看看深度学习在市场上究竟有多么热门。从2011年到现在一共有140多家专注人工智能、深度学习相关的创业公司被收购。仅仅在2016年这种并购就发生了40多起。

其中最疯狂的是就是Google，已经收购了 11 家人工智能创业公司，其中最有名的就是击败了李世石九段的 DeepMind。排名之后的就要数 Apple、Intel以及Twitter。以Intel 公司为例，仅在今年就已经收购了 3 家创业公司，Itseez、Nervana 和 Movidius。这一系列大手笔的并购为了布局人工智能以及深度学习的领域。

当我们去搜索深度学习话题的时候，经常会看到这样的一些晦涩难懂的术语：Gradient descent（梯度下降算法）、Backpropagation（反向传播算法）、Convolutional Neural Network（卷积神经网络）、受限玻耳兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）等。

如打开任何一篇技术文章，你看到的通篇都是各种数学公式。大家看到如下左边的图，其实并不是一篇高水准的学术论文，而仅仅是维基百科关于玻耳兹曼机的介绍。维基百科是科普层面的内容，内容复杂程度就超过了大多数数学知识的能力。

在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，我们需要具备怎样的工具箱，以及从哪里着手进行开发。

为什么要学习深度学习

首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方？我非常喜欢AndrewNg（吴恩达）曾经用过的一个比喻。

他把深度学习比喻成一个火箭。这个火箭有一个最重要的部分，就是它的引擎，目前来看在这个领域里面，引擎的核心就是神经网络。大家都知道，火箭除了引擎之外还需要有燃料，那么大数据其实就构成了整个火箭另外的重要组成部分——燃料。以往我们谈到大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，但是这些方法和工具更多是对于以往历史数据的统计、汇总。

而对于今后未知的东西，这些传统的方法并不能够帮助我们可以从大数据中得出预测的结论。如果考虑到神经网络和大数据结合，我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。AndrewNg就曾经说过“我们相信（神经网络代表的深度学习）是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。

其次，随着我们进行数据处理以及运算能力的不断提升，深度学习所代表的人工智能技术和传统意义上人工智能技术比较起来，在性能上有了突飞猛进的发展。这主要得益于在过去几十间计算机和相关产业不断发展带来的成果。在人工智能的领域，性能是我们选择深度学习另一个重要的原因。

这是一段Nvidia在今年公布的关于深度学习在无人驾驶领域应用的视频。我们可以看到，将深度学习应用在自动驾驶方面，仅仅经历了3千英里的训练，就可以达到什么样的程度。在今年年初进行的实验上，这个系统还不具备真正智能能力，经常会出现各种各样的让人提心吊胆的状况，甚至在某些情况下还需要人工干预。

但经过了3千英里的训练之后，我们看到在山路、公路、泥地等各种复杂的路况下面，无人驾驶已经有了一个非常惊人的表现。请大家注意，这个深度学习的模型只经过了短短几个月、3千英里的训练。

如果我们不断完善这种模型的话，这种处理能力将会变得何等的强大。这个场景里面最重要的技术无疑就是深度学习。我们可以得出一个结论：深度学习可以为我们提供强大的能力，如果程序员拥有了这个技术的话，无异于会让每个程序员如虎添翼。

神经网络快速入门

如果我们对于学习深度学习没有任何疑虑的话，接下来就一定会关心我需要掌握什么样的知识才能让我进入到这个领域。这里面最重要的关键技术就是“神经网络”。说起“神经网络”，容易混淆是这样两个完全不同的概念。

一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。当你向他请教神经网络的时候，他会抛出许多陌生的概念和术语让你听起来云里雾里，而你只能望而却步了。

对于人工智能神经网络这个概念，大多数的程序员都会觉得距离自己有很大的距离。因为很难有人愿意花时间跟你分享神经网络的本质究竟是什么。而你从书本上读的到的理论和概念，也很让你找到一个清晰、简单的结论。

今天就我们来看一看，从程序员角度出发神经网络究竟是什么。我第一次知道神经网络这个概念是通过一部**——1991年上映的《终结者2》。男主角施瓦辛格有一句台词：

“MyCPUisaneural-netprocessor;alearningcomputer”（我的处理器是一个神经处理单元，它是一台可以学习的计算机)。从历史来看人类对自身智力的探索，远远早于对于神经网络的研究。

1852年，意大利学者因为一个偶然的失误，将人类的头颅掉到硝酸盐溶液中，从而获得第一次通过肉眼关注神经网络的机会。这个意外加速了对人类智力奥秘的探索，开启了人工智能、神经元这样概念的发展。

生物神经网络这个概念的发展，和今天我们谈的神经网络有什么关系吗？我们今天谈到的神经网络，除了在部分名词上借鉴了生物学神经网络之外，跟生物学神经网络已经没有任何关系，它已经完全是数学和计算机领域的概念，这也是人工智能发展成熟的标志。这点大家要区分开，不要把生物神经网络跟我们今天谈到的人工智能有任何的混淆。

90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量机算法（Support Vector Machines，支持向量机）。很快这个算法就在很多方面体现出了对比神经网络的巨大优势，例如：无需调参、高效率、全局最优解等。基于这些理由，SVM算法迅速打败了神经网络算法成为那个时期的主流。而神经网络的研究则再次陷入了冰河期。

在被人摒弃的十年里面，有几个学者仍然在坚持研究。其中很重要的一个人就是加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton教授。2006年，他的在著名的《Science》杂志上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。

与传统的训练方式不同，“深度信念网络”有一个“预训练”（pre-training）的过程，这可以方便的让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调”(fine-tuning)技术来对整个网络进行优化训练。这两个技术的运用大幅度减少了训练多层神经网络的时间。在他的论文里面，他给多层神经网络相关的学习方法赋予了一个新名词— “深度学习”。

很快，深度学习在语音识别领域崭露头角。接着在2012年，深度学习技术又在图像识别领域大展拳脚。Hinton与他的学生在ImageNet竞赛中，用多层的卷积神经网络成功地对包含一千个类别的一百万张进行了训练，取得了分类错误率15%的好成绩，这个成绩比第二名高了将近11个百分点。

这个结果充分证明了多层神经网络识别效果的优越性。从那时起，深度学习就开启了新的一段黄金时期。我们看到今天深度学习和神经网络的火热发展，就是从那个时候开始引爆的。

利用神经网络构建分类器，这个神经网络的结构是怎样的？

其实这个结构非常简单，我们看到这个图就是简单神经网络的示意图。神经网络本质上就是一种“有向图”。图上的每个节点借用了生物学的术语就有了一个新的名词 – “神经元”。连接神经元的具有指向性的连线（有向弧）则被看作是“神经”。这这个图上神经元并不是最重要的，最重要的是连接神经元的神经。每个神经部分有指向性，每一个神经元会指向下一层的节点。

节点是分层的，每个节点指向上一层节点。同层节点没有连接，并且不能越过上一层节点。每个弧上有一个值，我们通常称之为”权重“。通过权重就可以有一个公式计算出它们所指的节点的值。这个权重值是多少？我们是通过训练得出结果。它们的初始赋值往往通过随机数开始，然后训练得到的最逼近真实值的结果作为模型，并可以被反复使用。这个结果就是我们说的训练过的分类器。

节点分成输入节点和输出节点，中间称为隐层。简单来说，我们有数据输入项，中间不同的多个层次的神经网络层次，就是我们说的隐层。之所以在这样称呼，因为对我们来讲这些层次是不可见的。输出结果也被称作输出节点，输出节点是有限的数量，输入节点也是有限数量，隐层是我们可以设计的模型部分，这就是最简单的神经网络概念。

如果简单做一个简单的类比，我想用四层神经网络做一个解释。左边是输入节点，我们看到有若干输入项，这可能代表不同苹果的RGB值、味道或者其它输入进来的数据项。中间隐层就是我们设计出来的神经网络，这个网络现在有不同的层次，层次之间权重是我们不断训练获得一个结果。

最后输出的结果，保存在输出节点里面，每一次像一个流向一样，神经是有一个指向的，通过不同层进行不同的计算。在隐层当中，每一个节点输入的结果计算之后作为下一层的输入项，最终结果会保存在输出节点上，输出值最接近我们的分类，得到某一个值，就被分成某一类。这就是使用神经网络的简单概述。

除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方，输出层则在图的最上方。从左到右的表达形式以AndrewNg和LeCun的文献使用较多。而在Caffe框架里则使用的则是从下到上的表达。

简单来说，神经网络并不神秘，它就是有像图，利用图的处理能力帮助我们对特征的提取和学习的过程。2006年Hinton的那篇著名的论文中，将深度学习总结成三个最重要的要素：计算、数据、模型。有了这三点，就可以实现一个深度学习的系统。

程序员需要的工具箱

对于程序员来说，掌握理论知识是为了更好的编程实践。那就让我们看看，对于程序员来说，着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。

硬件

从硬件来讲，我们可能需要的计算能力，首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架构以外，还出现了附加有乘法器的CPU，用以提升计算能力。此外在不同领域会有DSP的应用场景，比如手写体识别、语音识别、等使用的专用的信号处理器。还有一类就是GPU，这是一个目前深度学习应用比较热门的领域。最后一类就是FPGA（可编程逻辑门阵列）。

这四种方法各有其优缺点，每种产品会有很大的差异。相比较而言CPU虽然运算能力弱一些，但是擅长管理和调度，比如读取数据，管理文件，人机交互等，工具也丰富。DSP相比而言管理能力较弱，但是强化了特定的运算能力。

这两者都是靠高主频来解决运算量的问题，适合有大量递归 *** 作以及不便拆分的算法。GPU的管理能力更弱一些，但是运算能力更强。但由于计算单元数量多，更适合整块数据进行流处理的算法。

FPGA在管理与运算处理方面都很强，但是开发周期长，复杂算法开发难度较大。就实时性来说，FPGA是最高的。单从目前的发展来看，对于普通程序员来说，现实中普遍采用的计算资源就还是是CPU以及GPU的模式，其中GPU是最热门的领域。

这是我前天为这次分享而准备的一个AWS 上p2的实例。仅仅通过几条命令就完成了实例的更新、驱动的安装和环境的设置，总共的资源创建、设置时间大概在10分钟以内。而之前，我安装调试前面提到的那台计算机，足足花了我两天时间。

另外，从成本上还可以做一个对比。p28xLarge 实例每小时的费用是72美元。而我自己那台计算机总共的花费了是¥16,904元。这个成本足够让我使用350多个小时的p28xLarge。在一年里使用AWS深度学习站就可以抵消掉我所有的付出。随着技术的不断的升级换代，我可以不断的升级我的实例，从而可以用有限的成本获得更大、更多的处理资源。这其实也是云计算的价值所在。

云计算和深度学习究竟有什么关系？今年的8月8号，在IDG网站上发表了一篇文章谈到了这个话题。文章中做了这样一个预言：如果深度学习的并行能力不断提高，云计算所提供的处理能力也不断发展，两者结合可能会产生新一代的深度学习，将带来更大影响和冲击。这是需要大家考虑和重视的一个方向！

软件

深度学习除了硬件的基础环境之外。程序员会更关心与开发相关的软件资源。这里我罗列了一些曾经使用过的软件框架和工具。

Scikit-learn是最为流行的一个Python机器学习库。它具有如下吸引人的特点：简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现； 基于NumPy、SciPy以及matplotlib，从数据探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现；开源，有非常丰富的学习文档。

Caffe专注在卷及神经网络以及图像处理。不过Caffe已经很久没有更新过了。这个框架的一个主要的开发者贾扬清也在今年跳槽去了Google。也许曾经的霸主地位要让位给他人了。

Theano 是一个非常灵活的Python 机器学习的库。在研究领域非常流行，使用上非常方便易于定义复杂的模型。Tensorflow 的API 非常类似于Theano。我在今年北京的QCon 大会上也分享过关于Theano 的话题。

Jupyter notebook 是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，部署在网页上，可以非常方便的进行交互式的处理，很适合进行算法研究合数据处理。

Torch 是一个非常出色的机器学习的库。它是由一个比较小众的lua语言实现的。但是因为LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。Facebook在人工智能领域主打Torch，甚至现在推出了自己的升级版框架Torchnet。

深度学习的框架非常之多，是不是有一种乱花渐欲迷人眼的感觉？我今天向各位程序员重点介绍的是将是TensorFlow。这是2015年谷歌推出的开源的面向机器学习的开发框架，这也是Google第二代的深度学习的框架。很多公司都使用了TensorFlow开发了很多有意思的应用，效果很好。

用TensorFlow可以做什么？答案是它可以应用于回归模型、神经网络以深度学习这几个领域。在深度学习方面它集成了分布式表示、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN) 以及长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）。

关于Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。在辞典中对于这个词的定义是张量，是一个可用来表示在一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。实际上这个表述很难理解，用我自己的语言解释Tensor 就是“N维数组”而已。

使用 TensorFlow, 作为程序员必须明白 TensorFlow这样几个基础概念：它使用图 (Graph) 来表示计算任务；在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图；使用 Tensor 表示数据；通过 变量 (Variable) 维护状态；使用 feed 和 fetch 可以为任意的 *** 作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。

一句话总结就是，TensorFlow 就是有状态图的数据流图计算环境，每个节点就是在做数据 *** 作，然后提供依赖性和指向性，提供完整数据流。

TensorFlow安装非常简单，但官网提供下载的安装包所支持的CUDA 的版本是75。考虑到CUDA 8 的让人心动的新特以及不久就要正式发布的现状。或许你想会考虑立即体验CUDA 8，那么就只能通过编译Tensorflow源代码而获得。目前TensorFlow已经支持了Python27、33+。

此外，对于使用Python 语言的程序员还需要安装所需要的一些库，例如：numpy、protobuf等等。对于卷积处理而言，cuDNN是公认的性能最好的开发库，请一定要安装上。常规的Tensorsorflow的安装很简单，一条命令足矣：

$ pip3 install —upgrade >

随着大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的发展，未来程序员的薪资待遇将呈现出以下几个特点：

第一：高端人才（具备创新研发能力）的短缺将导致薪资待遇持续攀升。 目前整个IT领域正在进行产业结构化升级，在物联网、人工智能等领域需要大量的高端人才进行技术攻关和落地实践，由于人工智能等高端人才的培养周期相对较长，所以在未来较长一段时间内，高端人才的薪资待遇将持续攀升。

第二：中高端人才（具备较强的研发能力）待遇稳定提高。 中高端人才是目前推动IT领域发展的主力军，近些年随着互联网领域的快速发展，整个行业的中高端人才待遇已经得到了明显的提升。下一步随着产业互联网的发展，整个IT行业的中高端人才待遇将在一个稳定的基础上保持增长。

第三：中低端人才（应用级开发）薪资上升空间有限。 产业互联网的发展必然会需要大量的中低端人才充斥到行业应用领域，由于岗位自身的技术含量有限且培养周期相对较短，所以中低端人才的薪资待遇并不会有明显的提升。在传统的IT领域，中低端应用级程序员的淘汰率也往往比较高，随着技术不断更新，不少应用级程序员因为无法适应新技术而选择转行。

从IT行业的发展趋势来看，未来虽然IT领域会持续释放出大量的就业岗位，但是对人才的要求也会逐渐提高。如果未来想在程序员的道路上走的更远，一定要走研发级程序员路线，这样不仅能稳步提升自己的薪资待遇，职业生命周期也有明显的优势。

对于广大的大学生和初级程序员来说，读研是一个不错的选择。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

现在程序员的工资，在我看来是有一定水分的，但是和前五年、前十年相比，已经被挤出去很多了；未来程序员的工资，两极分化可能会比较严重，高的依然很高，但是跨行参加个程序员培训班，想通过半年的培训就找到一份高工资的工作，会非常难了。

程序员的工资并没有想象中那么高

未来入门门槛越来越高，低水平程序员日子不好过

近十来年，计算机一直是热门行业，所以一方面有很多大学生选择这个专业，另一方面各种培训机构也在“量产”软件程序员；我在北京这十来年，见到最夸张的时候，一个非计算机专业的学生，进培训班半年，出来就能找到一份月薪几千的工作，半年后跳槽就能月薪过万了。

但只有当大潮退去的时候，你才能知道谁在“裸泳”，当整个行业不在“疯狂”的时候，混日子的程序员一定会被淘汰。

现在越来越多的公司在招聘程序员的时候，会看这个人的学历、能力和工作经验，而不会“是根儿菜就先捡到碗里”，大家也不要问“初中毕业参加程序员培训班，能找到工作么？”，“四十岁计算机小白想转行程序员，来得及么？”。

没问题，但过程一定很难！

未来优秀的程序员，薪资依然会很高

未来很长时间，程序员的缺口依然很大，只不过行业从原来的“野蛮生长”，变成了“优胜劣汰”；优秀的程序员需要持之以恒的学习，很多坚持不下来的，要么转行，要么只能接受低薪；

程序员这个行业的特殊性，程序员小哥哥们的“脑袋”是最重要的生产资料，优秀的程序员是可以做到“一顶五”的，并且随着自动化工具的推广，只会“体力劳动”的程序员会逐渐被淘汰，剩下的必将是高薪的“人才”；

我们单位每年校招的时候，好学校计算机专业毕业生都“抢”不到

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

所有职业的收入预期，无一例外都与它所在行业的兴衰关联。互联网行业虽然已经发展多年，但仍不停有热点和新概念出现。加上传统行业的信息化需求巨大。所以程序员的需求会长期存在。

虽然现在很多人进入程序员这个行业，但程序员的流失率更大。所以在供不应求的情况下程序员的收入还是看好的。

现在it行业成群体性发展bat这种都是生态链式发展今后程序员应该待遇成两级分化

互联网我认为IT领域未来的发展方向， 从实体方面来看一定是智能设备和物联网，从领域来看一定是互联网+，未来的网络将会越来越智能。

互联网是网络与网络，网络与人的连接；而物联网就是物体与网络，人与网络的连接。阿里巴巴的投资人孙正义在互联网大会上说过：“今天每个人大概会有两个移动设备，2020年的时候，每个人连接的设备的数量会达到一千个”。

互联网将会应用的越来越广泛， Python+人工智能、Java+大数据、 游戏 开发的人才在未来的三五年内应该都是紧需的人才。 随着大数据时代的到来， 算法/研究方向的高端人才将变得及为紧缺。

一个初级的Java工程师，薪资都是从8K起，更别说技术大牛CTO之类的年薪过百万也不是瞎说！

薪水高，企业需求量大，让很多人趋之若鹜。

2018年，教育部撤销了很多专业。

为什么这些专业一夜之间会被撤销呢？

据权威解释：主要原因是 就业问题。

很多非热门的专业招生，造成学生就业困难。而个别不符合市场未来发展方向，前景不明朗的专业也终会被淘汰。

对于被取消该院校的专业的在校大学生来说，或许有一种“还没毕业就有种被 社会 淘汰了的感觉”，因为报考的专业被取消，也就意味着 社会 需求并不是很大，或者可以说 社会 就业率低，担心自己毕业后找不到合适的工作。

那么，撤销了这些专业，

现在，又有哪些新专业比较火呢？

虽然有很多专业被取消了，但是全国也新增2072个本科专业，不久前，人力资源和 社会 保障部正式发布13个新职业，主要集中在高新技术领域，由人工智能、最新的数字技术催生出来。其中新增最热门的专业要数： 机器人工程和人工智能。

这，无疑是个风向标。

教育部公布2018年度《普通高等学校本科专业备案和审批结果》，其中，全国各大高校新增备案最多的4个本科专业分别是数据科学与大数据技术（196所）、机器人工程（101所）、智能科学与技术（96所）、智能制造工程（50所）；新增审批最多的3个本科专业分别是人工智能（35所）、网络空间安全（25所）、会计学（13所）。

应市场需求， 人工智能 专业开设院校数量稳居第一。而且，这个专业将于2019年在全国首次招生。

Python作为一种动态、面向对象的主流脚本语言，由简单易学、免费开源、可移植性高、速度快等特点，得到了越来越多开发者的青睐，同时Python还有丰富的库以及嵌入性，这也大大解放了开发者的劳动力，让大家省去很多码字时间，做更高级的思考。Python开发工程师们的年薪，普遍可以在25万-50万之间。

不管是Java还是Python，未来需求会这些变成语言的程序员肯定会越来越多，薪资肯定也会提升。

程序员差别很大，技术层次差别很大，不好说啊。

不会有什么变化 这是一个有价值的工作 一般人做不了

两极分化更严重，，高端人才比如人工智能，视觉处理等高端人才的需求增大导致薪资还会持续增长，普通的程序员的工资不会和现在有太大差

中新网成都1月12日电(单鹏 王爵)《成都市推进建设“程序员之家”工作方案(2021—2025年)》12日在成都发布。该方案指出，到2025年，成都拟建成10个“程序员之家”，促进聚集从业人员超过25万人，在成都打造一批以“程序员之家”为特色化标识的软件产业“微型生态圈”。

据悉，该方案在第十九届中国国际软件合作洽谈会(以下简称第十九届软洽会)上发布。以“机遇·理念·共赢”为主题的第十九届软洽会12日在成都启幕，自2003年创办以来，该会议已连续举办18届，是成都市深化中国软件名城建设、打造世界软件名城的重要工作平台之一。

据介绍，本届软洽会设有主题大会，工业软件、民航软件、人才队伍建设、企业能力培育等10个专题会议，以及“蓉贝”沙龙、互动体验、专题招商3个配套活动，旨在加快成都培育软件产业发展新动能、打造世界软件名城，助力建立数字产业新高地。据统计，2021年1月至11月，成都市软件产业新引进52个重大项目，签约总投资达12718亿元。

2019年以来，成都启动“蓉贝”软件人才“百千万”引育计划，相继出台《成都市软件产业高质量发展规划(2019—2025)》《关于促进软件产业高质量发展的专项政策措施》和《成都市“蓉贝”软件人才评选办法》等政策措施，多层次、多维度给予软件人才政策支持，激发成都软件产业发展活力。

当日，会议现场为第三批“蓉贝”软件人才颁发聘书、为“蓉贝”软件人才技术领衔人提供汽车支持。据介绍，本次人才榜单共计805人，其中“蓉贝”软件人才技术领衔人5人，“蓉贝”软件人才资深工程师93人，软件资深工程师707人。

此外，现场还发布了《2021成都市软件人才榜单》、四川省软件和信息技术服务业综合竞争力排行榜TOP30(2021)和成都市软件产业需求清单，并进行一批软件产业重大项目集中签约。(完)

5月28日，庞博晒了脱口秀的场地幕后图，并且发文称自己非常想念幕布前后的一切。庞博是脱口秀大会第一季的冠军，第四季的亚军，并且还参加了多个综艺节目。但其实庞博刚开始并不是做演员的，而是一名程序员，在脱口秀大会获得冠军之后，庞博凭借着自己的颜值和实力火了起来。

庞博的脱口秀讲得非常好，以一种轻松幽默的语气，讲述了一些很清晰很有条理的段子，由此可以看出庞博的稿子准备的很充分，在语言表达方面也非常的有天赋。既好笑，又能够引发大家的思考，还有观众的共鸣，庞博非常有实力。

庞博大学就读于上海交通大学，大家都知道这是一所顶级的985院校，由此可以看出庞博是非常聪明的，是一名学霸。庞博在大学读的专业是计算机专业，大学毕业之后，从事着程序员的工作，在一家外企公司。本来庞博的生活已经非常顺遂了，后来庞博由于一些比较偶然的原因，参加了脱口秀大会，并且成为了最后的大王。后来，庞博还受到了一些其他综艺节目的邀请，比如说《吐槽大会》、《天天向上》、《奇葩说》等都是非常火的综艺节目。

庞博为什么变火了，除了是脱口秀大会的冠军之外，与他的颜值和实力是分不开的。既有名校光环，又有阳光帅气的外形。在脱口秀大会上，庞博讲的段子都非常的有深度和有内涵，能够引起观众的共鸣，这一系列的综合原因导致庞博火了起来，他的脱口秀讲的非常棒。除此之外，庞博还英年早婚，让许多的女粉丝感到意难平，但也由此可以看到，庞博是一个非常值得信任并且靠谱的好男人，更加让他具有了吸引力。

1 简历看人

阅读简历永远是面试的第一步。好的简历一定是正确、清晰并且能够体现候选人最有价值一面的。我首先会过滤掉那些包含错别字，文句不通或没有逻辑性的简历，因为如果一个程序员连自己的简历都不愿意去仔细检查并完善的话，很难想象他写出来的代码质量会如何。接着，我便会重点阅读简历中的项目经验部分，在这里我能够看到面试者的开发经验，技能栈，并且判断他们熟悉的技术框架、工具是否与目前公司要求相匹配。

这里，我还会特别关注面试者是如何来写这部分项目经验的，你需要用尽可能简练的文字来描述项目的背景，你在项目中承担的角色、参与项目的时长，你用到的技术、以及你在项目中的亮点等信息。优秀的程序员们往往有一个共同的特质，那就是善于归纳，并能够一针见血的发现问题或把一个问题说清楚。我经常看到面试者在简历中像写故事一般地描述他们的项目经历，光这一个章节就有好几页，其实这反而会给你减分，因为这会让面试官判断你缺乏必要的归纳能力。

最后你的一些与编程有关的社会化活动，如：你在GitHub上的开源项目，在知乎、V2EX中给他人的解答以及你的个人技术博客等等都会给你加分，因为这说明你对所从事的工作有着极大的热情，并愿意在业余时间去学习和提高自己，就像在我之前的 “给职场新人的10点职业建议” 一文中提到的，如果你要成为一个领域的专家，那你必须花费超过10,000小时，而这光靠工作时间是远远不够的。

2 给面试者10分钟介绍自己最擅长的

当面试者通过了笔试和HR面试之后，你就需要面对面地对候选人进行面试。我远不是什么面试专家，但我有一些自己的独特方法。我讨厌问一些很个人的问题，比如你的职业规划是什么？你为什么想换工作？等等。我更愿意给面试者10分钟时间，让他介绍自己最擅长和最感兴趣的领域。这往往能帮助我很快作出下面的判断：

这个人对他所做的事情是否充满激情

他们是否能在团队中很有效地进行沟通

他们是否在专业领域足够擅长

你的团队是否会乐于和这个人一起工作

这一招我在面试中用得很多，而实践证明也确实非常有效。

3 基础打牢了吗？

一般，有一定规模的公司都会为面试者安排机考或笔试，从而能首先筛掉一批未能通过的面试者。另一些规模较小的或初创公司则会让面试官直接进行技术面试。其实，我觉得这两者的差别不大，有经验的面试官往往能够通过几个最简单的技术问题，判断出面试者的技术基础是否牢固，这不是为了证明他有多优秀，而是用来判断他是否是一名合格的程序员。对于我来说，并不看重机考的成绩，因为机试的考题很多能够在网上得到，特别对于一些外包公司，他们总是能够通过各种途径得到考题，从而使得他们推送的外包能够顺利通过笔试。

下面是我经常会问的几个问题（JAVA）:

HashTable与HashMap有什么区别？

Servlet是线程安全的吗？

JSP中 @include跟jsp:include的区别

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