就看信不信這句話, 要我一定擋....

At OpenAI, protecting user data is fundamental to our mission. We do not train our models on inputs and outputs through our API.

認同, a b c 或 1 2 3 都比這些圖形方便閱讀多了.

大部分的內部 AP 系統開發, 如果已經走 microservice 架構, 應該比較少機會用那麼多的 RAM吧.

+1 馬上轉買這一支 XDD

每 6 個月就要有 major release, 版本走那麼快要真的有 3 年以上 LTS 會搞死自已. 用 LTS 大概只是延用大家看的懂的名詞吧. (Long Term 的重定義 XD) 最終還是要看他們說的承諾有沒有辦法實現. 以 Java 接下來的快速 release, 我也好奇 Oracle 能 keep LTS 多久 ( 下個 LTS 版本 Sep 2018 的 Java 11, End of Public Updates 還在 TBA ).

While the Angular team promises compatibility between consecutive major versions, developers are advised to keep an eye on deprecated APIs which might be removed two versions later after being depreciated.

好奇查了一下, Uber 有但是用 mesos 當 orchestration platform. 另外一個就是 kubernates 跟 cassandra 的實作了. 每秒上百萬次的跨數據中心寫操作，Uber是如何使用Cassandra處理的？1 使用Kubernets Pet Set部署上千个Cassandra实例2

抱歉, 我只有 spark + docker + kubernates 的經驗, 也希望台灣的各大神能分享 NoSQL DB 在 kubernates 上的實務喔.

分散式運算的場合, 需要快速調度各種資源的操作應該就是 kubernates 的強項吧, 各種 big data 框架(hadoop, spark, storm....) 都可以在上面運作的很好. DB 用不到 kubernates 這有點不精確, 關聯式 db 或許不適合但 NoSQL db (mongodb, Cassandra...) 到是很多人架在 container 上運作. 而許多 AI, 機器學習框架 (tensorflow..) 也是在 kubernates 上跑的喔

中肯.XDD

好奇台灣的 Internet 軟體公司加班有那麼嚴重嗎? 我以前在電商也 7 點左右就走了

不要逼急了爛尾, 然後大家就解脫了....(望向幽遊) XD

單車真的是一個坑, 當初換一個好車架, 開始看不慣其他零件. 大盤.前後變.變把.飛輪.龍頭.踏板, 最後換整組輪組後才驚覺為了那零點幾公斤已經花了不少 $$. 也讓我想起之前朋友為了一顆 SSD 換了整個電腦零件的故事...

十里坡劍神?...是你??....

hi, 是啊, I love JAVA. 大家都以為我要進 m$ ( http://goo.gl/aqQBVt ) 其實我最想進的是 Oracle 啊..XDD

有些封閉的開發環境( developer PC 無法連上 internet )時, 就只能靠架在 DMZ 的 maven repository server 來抓 library 開發系統. 沒有這個以前還得自已想辦法搞到 jar....真是痛苦的回憶啊...0rz

如果是買來的套裝軟體, DB 就沒法選擇啦

如果這樣可以省 windows server cal. 應該有競爭力.

Swarm v.s. Kubernetes v.s. Mesos 的比較文很多, 很少看到這種一面倒的文章 XDD

好奇問一下, 官方的活動到那去了??

難怪, 害我想說要來好好了解一下你這段話裡的 "深意", 因為搭不起來.XDD

重構跟測試是重點, 文章裡面只有"任性"的建議別重寫程式碼, 而忽略更重要的重構跟補強測試, 擔心會有"誤導"之慮. 除非真的爛到連測試程式都沒法寫啦...不然至少當黑箱去測, 沒有正確的執行結果, 測試目的就變成讓你更了解這個黑箱在幹嘛以及有什麼"洞"