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同時也有385部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。 就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又...
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java語法 在 工具王 阿璋 Instagram 的最讚貼文
2021-04-04 21:34:22
【#程式教學】新手必知!Python 初心者懶人包 Python 到底是什麼?怎麼大家都在用? Python 在近幾年來的受到愈來愈多人的青睞﹐現在更是最熱門的程式語言之一👍。 如果妳還是程式語言新手🙋♂,一定要看我的Python初心者懶人包👇👇👇 1⃣什麼是 Python❓...
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不務正業工程師的新單元:「#程式教學」來啦! 如果你想要入門學程式語言,但目前還沒有基礎,也沒有特定目標、 那這篇文章絕對要收、藏、起、來🤗! 如果你已經有特定目標,那可以期待之後的程式教學文章, 會帶你認識不同語言的優缺點👍👎。 程式語言百百種,C、C++、Python、Java...
java語法 在 Kata Ho卡達河 Instagram 的最佳貼文
2020-05-25 10:33:31
我又停唔到手。。冇辨法鬼叫我既思維同你有緣分💏 為左你我差d連工都冇翻。Java妹妹~ 你既語法何等美麗,你以温柔方式去執行我寫比你既程式。 話說我突發其想,打算想用程式去設計命令行介面,再用命令行介面去玩打怪獸遊戲。用左10小時寫600幾行終於比我完成左10%,真係非常感動!!相信呢段仔會我pr...
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java語法 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
2020-10-05 21:00:00硬核的知識也許不是每個工程師都能夠在職涯發展中完全運用到,但無論是本科系、轉職、自學成為工程師的朋友,都應該要知道,這些紮實的背景知識提早學習起來,在未來的日子裡,只有好沒有壞。
就透過本影片我的真實經驗分享,告訴你這些我在大學時期看似枯燥乏味的理論,其實就是程式設計內功,而日後沉睡已久的內功卻又恰巧的在職涯旅途中碰上用處。
章節:
00:00 學這些有用嗎
00:52 我與速成班的距離
04:45 業務增長後的影響
06:36 基本功知識科普
喜歡影片的話!可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷!😘
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java語法 在 奮game王紫楓 Youtube 的最讚貼文
2020-09-11 09:03:37#軟體工程師
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[軟體工程師雜談] 如何轉職軟體工程師,軟體工程師都在幹嘛?我適合轉職工程師嗎?要如何轉職成功? |IT鐵人賽: 從零開始搞懂寫程式,資工系4年最重要的學科,資料結構,演算法,物件導向
0:00 如何轉職軟體工程師
0:20 軟體工程師都在幹嘛
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java語法 在 奮game王紫楓 Youtube 的最佳貼文
2020-09-10 00:02:02#軟體工程師
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[軟體工程師雜談] 恭喜你!!你已經學會寫程式了!! |IT鐵人賽: 從零開始搞懂寫程式,資工系4年最重要的學科,資料結構,演算法,物件導向
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ref: https://blog.argoproj.io/argo-workflows-2021-survey-results-d6fa890030ee
這篇是由 Argo 官方所發表的統計文章,該文章主要是探討 Argo Workflows 的使用,總共有效的問券有 60 份
你是誰
1. 32% DevOps Engineer
2. 26% Software Engineer
3. 15% Architect
4. 9% Data Engineer
使用案例(前六大項)
1. Infrastructure Automation
2. Data Processing
3. CI/CD
4. Batch Processing
5. Machine Learning
6. ETL
由於問券內容中大部分都是 DevOps 相關職缺,所以答案會偏向 Infrastructure, CI/CD 也是不太意外。
最受歡迎的功能(按照名次排序)
1. Workflow Template
2. CronWorkflows
3. API
4. Prometheus Metrics
5. Workflow Archive
6. Golang/Java/Python Clients
7. SSO
8. WebHooks
9. Workflow Reports
10. Node Offloading
11. Memoization
12. Semaphores/Mutexes
Argo 官方對於這個評比是有點經驗,本以為會更多人使用(6)與(12),不過這些功能實際上的釋出也是相對新。
規模
1. 大部分的使用者一天會運行 10~100 個左右的 workflows
2. 有三個使用者每天會運行 1000 個以上的 workflows
3. 大部分使用者每個 workflow 運行的 pod 數量範圍為 10~100
4. 有兩個使用者每個 workflow 運行的 pod 數量超過 10,000
導入生產環境的困境
1. 有七個人表示習慣使用 Python,所以使用 YAML 語法相對困難
2. 有三個人表示需要去熟悉 Cloud-native/Container 的相關用法與概念
為什麼使用 Argo Workflows
1. 28 個人表示因為其是 Cloud Native/Kubernetes 相關專案
2. 有六個人表示 Argo Workflow 是目前最好用的 workflow 專案
3. 有五個人表示輕量與容易上手
4. 有五個人表示與 Argo CD 可以輕鬆整合無煩惱
對 Argo Workflow 有興趣的人可以參考這個專案,其還可以組合出符合 DGA 拓墣的關係圖,讓你的 job 組合變化多端
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