十年前到现在，哪些技术得到了发展，哪些技术技能是被时长需要的？
移动互联网磅礴发展的十年
搜索技术的逐渐成熟的后十年
推荐技术应用最为广泛的十年
大数据技术越发成熟的十年
我眼中过去技术发展的十年，我怎么理解当前的互联网公司的技术工种？
各个公司向移动端转型，让移动端开发&后端高并发技术越来越重要，对应的端上的开发、后端开发的岗位的需求也是持续和稳定的。
- 能力问题增强的方向，计算、存储、网络、操作系统
- 成本问题第一个阶段，更少的资源完成同样的能力
- 成本问题的第二个阶段，同样的能力支持不同的场景
- 成本问题的第三个阶段，资源的内外共享&内外双循环
当绝大多数人有了属于自己的终端，让个性化成为有需求、有可能，推荐技术逐渐成为互联网技术中链接用户的主要技术渠道。
- 内容理解
- 用户理解
- 预测用户的行为
但最终公司是需要挣钱的。尤其当下经济环境相对敏感的情况下，一家公司的状况能不能挣到钱是很重要的，这里就催生了“分析师”的职业
- 公司的商业模式设计，模式下能挣到多少，如何能挣，怎么投入，投入产出roi如何，路径中的过程指标如何定义等等
- sql 和 大数据日志分析
- 实验系统设计 和 概率 和归因分析
成本问题的第四阶段，机器替代人，第四次工业革命。催生了越来越多人工智能相关的工种。
- 算法：文本、图像、语音
- 机器学习 & 深度学习。拟合人在某项工作上的决策过程
- 对话系统&智能客服
- 关于虚拟人 & 元宇宙
为啥说这些呢？
在定下这个title的时候，我本来的思路是先屡一下我都上过哪些课，再看看在哪些具体的场景里我用到过，但最后发现我在大学里学过的大多数课程，在我过去的工作过程中，显式或隐式的给了足够的引导。我可能举一些对我当下比较重要的点，也可能会帮助到大家的点来highlight下。
- 由于我当前工种的原因，需要推导和实现核心模型中的公式，数学分析、线性代数、概率论的相关书籍，每次使用的时候，我应该至少来回翻了5-10遍吧，但由于我数学基础比较差，每次都需要从头推演，不比很多数学可以直接推导。
- 上面有提到，我们在实际业务中需要实现高并发的服务，比如，我们在给用户推荐一个内容的时候，需要把用户的特征缓存起来，但这个缓存技术怎么做更高效，实际和我们操作系统中内存分页，内存和cpu中高速缓存和硬盘的数据转换方式是一致的；甚至于，如果我们把多台机器构成的一个集群看做是一台机器的时候，我们会发现分布式计算的技术框架和计算机单机多进程多线程的框架技术也是一致的。
- 说一个近期我在做，并且比较好玩的，关于虚拟人。我们需要再服务器端构造好虚拟人应该怎么动，说什么话，有什么表情，下发到客户端或者手机上做渲染，但服务端和客户端应该怎么传输呢？怎么做到试试传输呢？分片传输丢包怎么办呢？这些问题，我想，之前在我们学习计算机网络的时候就学过基本解法。
我理解的本科和研究生及博士生？
我先说我的观察，不一定对，但是我的一些浅薄的认知。我是后来补了一个硕士的，我当时的原因是因为我当时对做用户增长这个事情有很大的兴趣，也在百度内做灰度发布，ab测试的工具，所以去补了一个互联网营销的硕士。当然，现在如果有机会，我也想再补一个博士的学习plan，当前我的原因是因为我对做“智能”这个事的兴趣是比较认定的，也想在技术的边界上帮助技术发展有些许突破。
- 本科的时候，能比较完整的简历对我们所学学科的基础认知，养成终身学习的习惯是我最大的收获
- 研究生的时候，以一种比较痛苦的姿势毕业，无数遍跑数据，改论文的过程让我学到如何面对“问题”，逐渐建立面对未知的勇气
当然，这也是我在自己招聘面试过程中最为看中的两点。
最后，就是听说每届毕业生都很难，我能感受到的是确实大家没赶上上一波，但当下何尝不是下一波的开始，未来终归都是年轻人的。
看看大家的问题。
