Published: 27 Dec 2016 Category: other
2016年12月17号晚21点25分,儿子睡了,开始总结2016年的往事种种。
16年初开始接手广告引擎投放系统,开始正式使用scala编写代码,不得不说scala是门很优秀很开放的语言,一年多时间只掌握了点皮毛,需要不断的学习和练习。
上半年都在和各大OTV视频方对接,腾讯、乐视、爱奇艺、优酷土豆和搜狐。
下半年完成投放引擎的常规迭代需求开放,并且每隔段时间就联调OTV对接视频方,联调真是很蛋疼的一件事情。
开始开发广告投放系统后,对于整体的广告投放流程,还是比较有益的,现在对于公司的整体流程还是掌握的比较清楚的,不管是从业务层面,还是技术层面,整个数据流转都十分清楚。
年前找了几家有广告业务的公司,有初创的,有大型的,面试了下。最后选择了新美大广告部门的offer。平台大,中国第一O2O;流量多,比我目前公司每天多个10亿,当然了,加班肯定也会多一些,已经有心里准备了。
其实现在的公司确实不错,盈利能力强,福利也好,虽然年前提了离职,但改发的还是都发了(打了折扣诶),一年努力也没白费。
技术上,感觉没什么长进,诶。
看了下kafka的源码,基于0.8.2.2版本,这个版本功能比较完善,有replica,并且现在公司用的最多的就是这个版本。相比0.10.1.0版本,010版本消费端api改动比较大,高级和低级api柔和在了一起,有了stream功能。觉得应该要整理下kafka相关的知识,写成文章分享出来。要谢谢郭俊Jason分享出来怎么好的kafka文章,虽然他并不认识我,但还是谢谢他的开源精神。
mybatis源码一直在看,不过没什么卵用啊,看了又忘,忘了又看,整体脉络还是糊涂,不过唯一好处是,经过多次的看了又看,对于启动读取xml配置文件转换为Configuration对象,算是比较了解了。
storm源码。。。。。。肯定是没看过。简单的学习应用了下,编程模型确实够简单,了解了storm的基础概念,如并行度,任务怎么分发等。
机器学习,今年怎么热门的一个词汇。在领导的带领下,分享了逻辑回归。硬是看blog,了解基础概念后,github搜索代码实现。不得不说学好机器学习,需要的基本功很多,难怪很多招机器学习的职务,最低要求就是硕士。需要掌握数学,统计学,概率学,积分等知识。在这些基础上,才可以很好的理解模型,对特征数据做处理,训练模型,算损失函数,无限循环,太烧脑子了。
有了github第一次PR,向jsoup贡献了点代码,虽然很简单,但自己用的时候方便了许多,当初开发自己的 “无人机” 的时候,发现jsoup尽然没有批量设置请求头方法,怎么办,fork下,加上去,提PR,已经被merge。
第一个愿望,还是家人健健康康的,儿子快乐健康成长。
要有危机感,期望技术能力上一个台阶。
新工作有所建树。
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