惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

宝玉的分享
宝玉的分享
T
Threat Research - Cisco Blogs
H
Hacker News: Front Page
N
News and Events Feed by Topic
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
SecWiki News
SecWiki News
C
Cisco Blogs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
Tor Project blog
K
Kaspersky official blog
Forbes - Security
Forbes - Security
Webroot Blog
Webroot Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
H
Heimdal Security Blog
Y
Y Combinator Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
S
SegmentFault 最新的问题
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
Tenable Blog
T
Tailwind CSS Blog
P
Privacy International News Feed
WordPress大学
WordPress大学
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Jina AI
Jina AI
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
雷峰网
雷峰网
Vercel News
Vercel News
A
About on SuperTechFans
爱范儿
爱范儿
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
AWS News Blog
AWS News Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Spread Privacy
Spread Privacy
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
博客园 - 司徒正美
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
J
Java Code Geeks
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Recorded Future
Recorded Future
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Martin Fowler
Martin Fowler
Project Zero
Project Zero

Parallel Labs

Architect和Artisan - Parallel Labs 创业与企业家精神 - Parallel Labs 采访Hadoop创始人Doug Cutting纪要 - Parallel Labs 智能优化&AB测试-实验驱动用户增长@QCon10 PPT分享 - Parallel Labs Druid 6th Meetup资料下载 - Parallel Labs 增长二三事 - Parallel Labs 两个平行世界 - Parallel Labs Shape the world to come - Parallel Labs 2018新年目标 - Parallel Labs 人工智能芯片公司招聘工程师/行政/出纳 - Parallel Labs Druid中国用户组第一次线下技术交流资料分享 - Parallel Labs 再见了,IBM中国研究院 | Parallel Labs 怎样做颠覆式创新? - Parallel Labs 基于OpenStack, Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云 - Parallel Labs 给Vim配置Scala语法高亮显示 - Parallel Labs 一步一步教你怎样给Apache Spark贡献代码 - Parallel Labs 大数据的价值密度 - Parallel Labs IBM研究院(CRL)诚聘 Bigdata/Clould 方向正式员工 - Parallel Labs My Way - Parallel Labs Impala:新一代开源大数据分析引擎 - Parallel Labs Impala与Stinger对比 - Parallel Labs Git快速学习指南 - Parallel Labs 与Google拼音的工程师聊聊中文滑行输入 - Parallel Labs 仰望星空 脚踏实地 - Parallel Labs 记一次诡异的Debug经历 - Parallel Labs 下一代大数据分析技术 - Parallel Labs 多核与异步并行 - Parallel Labs 做好失败的准备 - Parallel Labs Facebook技术分享: Social Networking at Scale - Parallel Labs 为什么NoSQL和Hadoop该一起使用? - Parallel Labs Understanding System and Architecture for Big Data - Parallel Labs C++ AMP异构并行编程解析 - Parallel Labs Intel Nehalem微处理器架构 by Glenn Hinton (Intel Fellow) - Parallel Labs 云计算时代的多核开发 - Parallel Labs X-RIME: 基于Hadoop的开源大规模社交网络分析工具 - Parallel Labs 并行编程中的“锁”难题 - Parallel Labs [已经招到了,谢谢大家!]IBM中国研究院招聘Hadoop实习生 - Parallel Labs IBM中国研究院招聘大规模数据分析实习生 - Parallel Labs 浅析C++多线程内存模型 - Parallel Labs Facebook的Realtime Hadoop及其应用 - Parallel Labs 《程序员的自我修养》中关于加锁不能保证线程安全的一个错误 - Parallel Labs 你好,2011! - Parallel Labs 移动设备进入多核时代! - Parallel Labs 为什么在多核多线程程序中要慎用volatile关键字? | Parallel Labs Jeff Dean关于Google系统架构的讲座 - Parallel Labs Erlang User Conference 2010见闻(兼谈程序员职业生涯) - Parallel Labs 多线程程序常见Bug剖析(下) - Parallel Labs 多线程程序常见Bug剖析(上) - Parallel Labs 史蒂夫乔布斯(Steve Jobs)在Stanford2005年毕业典礼上的演讲 - Parallel Labs 多线程队列的算法优化 - Parallel Labs Google创始人的求职目标 - Parallel Labs 多核的未来 - Parallel Labs 多核编程的难题(二) - Parallel Labs 多核编程的难题(一) - Parallel Labs 二进制的二三事 - Parallel Labs 聊一聊瑞典的程序员 - Parallel Labs 多线程程序中操作的原子性 - Parallel Labs 第三次软件危机 - Parallel Labs 实施并行编程的五大障碍 - Parallel Labs 为什么程序员需要关心顺序一致性(Sequential Consistency)而不是Cache一致性(Cache Coherence?) | Parallel Labs 八条设计多线程程序的简单规则 - Parallel Labs 瑞典Ericsson总部Master Thesis面试回忆录 | Parallel Labs Pthreads并行编程: 线程同步之spin lock与mutex性能比较 | Parallel Labs How to do performance analysis on your parallelized program efficiently? - Parallel Labs Proposal for the “Search and sort” competition of Findwise - Parallel Labs 在瑞典打甲流疫苗 - Parallel Labs The Longest Plateau | Parallel Labs Launched my master thesis finally - Parallel Labs Hello world! - Parallel Labs
09年感悟 - Parallel Labs
Guancheng (G.C.) · 2009-12-31 · via Parallel Labs

上半年顺风顺水,有付出也有收获,良好的状态持续到暑假实习结束。下半年压力陡增,主要包括就业压力和毕设压力。一个是因为国内就业竞争的激烈,另一个是因为十分具有挑战性的毕设课题。

压力。有压力是好事,在恰当的时候它能转换为我的动力,督促我的行为,间接促进我的进步。但是对待压力也要心态平和,不要过于焦虑、消沉,否则会陷入非常被动的局面。看过一句话,压力大就是因为自信心不足。自信心是建立在刻苦的努力之上的。所以最好的状态还是Take it easy,找准最需要下功夫的地方,多勤奋一点,多努力一点,付出的比别人多自然就有丰厚的回报,而且随着一点一滴的积累,自信心自然也就来了。

定位。首先是找到并持续的激发自己的兴趣点,从事自己真正发自内心喜欢并且觉得有意义的事情,这往往是成功的第一步。不要被所谓的“热潮”牵着鼻子走,分散了自己的注意力不说,这些不是自己最感兴趣的事情往往也不太适合自己。最好的学习和工作状态是每天早晨睁开眼就很兴奋很期待今天要做的事情,不管是它能给他人带来很积极的影响,或是能提升自己的专业技能,都能给自己带来满足感、成就感。最怕的就是对事情只有三分钟热情,当几天过去热情不在,或是碰到困难后就放弃,这样往往最后就是竹篮打水一场空。其次就是对症下药,先找自己最薄弱的环节并积极去弥补它。不要左一下右一下,结果等到面对问题的时候那些最需要的技能还没准备好那就完了。这里引出了另一个话题,专注。

专注。提高学习效率最有效的办法就是专注。首先从生活习惯上改善,每天划出几大块完整的学习时间段有助于保持专注。把学习的精力集中在能提升自己核心竞争力的技能上,而不是“花拳绣腿”,看上去新鲜实际上没啥用处。其次,注意任务切换(Context Switch)是要花费时间和精力的。这体现在学习的过程中,例如你学着学着突然想上下网,结果这一上就是十几二十分钟,等你再切回学习这个进程,你得先花十几分钟找回刚刚学习的感觉,才能继续开始,这样宝贵的三十分钟就没了。解决办法就是尽量减少Context Switch的次数。

计划。短期来看,给事情安排好优先级,给每天的工作都制定好计划;长期来看,给职业生涯做好规划。这样能有效的减少学习时的无所事事的(idle)时间(参考暗时间一文),有效的提升productivity。以前我不相信我可以同时做好两三件大事,但是2010年我想挑战一下自己,从每天的时间安排做起,争取高效率快节奏的同时把两到三件事情给同时做好,因为我导师就是这么干的。我问过我导师你这么忙胆识还能把事情安排的井井有条(又是搞研究开会又是开公司)是不是因为你已经成功的把自己并行化了,他笑说他希望他有One million cores,这样他就能把所有的事情都处理的来。当然了,其实我发现一个重要原因是因为他有严格的时间管理方法,以小时为单位来详细安排自己每天的行程。

思考。如果每天只是忙忙碌碌但是不进行足够深入的思考并总结自己得到的经验教训,所能得到的进步就会不够多。每天起床吃饭学习然后睡觉,但是不思考,就会停滞在一个思维水平上,往往不能得到大突破。刘未鹏的博客有很多关于“思考”的好文,今年我的目标就是多思考,多总结,从而多进步。

宠辱不惊。心智的成熟体现在“不以物喜,不以己悲”,抗压能力,调整能力等等上。我现在这个阶段,开始从校园走向社会,各方面的压力会迎面而来。这个时候更需要自己有良好的心态,积极的调整自己,善于化解压力,善于自我激励,时刻把握住自己的目标,不迷失自己的方向。

眼光。眼光放长远些,明年的目标只是第一步,五年乃至十年的目标才是更值得关注的。当然,第一步的起点如果够高会很有帮助。

09年大事记:

09 Jan – 09 Mar

TDA297 Distributed Systems II, EDA281 Parallel Computer Organization and Design

09 Mar – 09 May

TIN092 Algorithm, EDA203 Unix Internal, Internship Applications & Interviews

09 Jun – 09 Jul

Summer Intern at Nema Labs

09 Aug

Summer vacation in China

09 Sep – 09 Oct

TDA381 Concurrent Programming (pending), DAT145 Advanced topic in NDS

09 Oct – 09 Dec

DAT105 Computer Architecture, Master Thesis

10年计划:

09 Jan – 09 Mar

TDA231 – Algorithms for machine learning and inference

09 Jan – 09 Sep

Master Thesis

09 Jun – 09 Aug

Summer Internship

09 Fall

To be continued.