李熠

机器学习本质上是一门垂直的科学，但和编程存在交集这件事让我们有了“相声不就是说话嘛，所以我有嘴我也行”的错觉。所以在了解机器学习领域基本知识，而不是单刀直入编程才是学习 Tensorflow 首要任务

最近两年我不知道你是否和我拥有同样的感受，编程容易了许多，同时乐趣也少了许多............

在和 Copilot 一起陆续写完一个约三千行代码的项目之后，我对它的脾气秉性终于有了大致的了解。这里是关于使用它的技巧，以及穿插的聊聊哪些是它能做的，善于做的，还有做不到的。

这不是一篇讨喜的文章，至少不会是你常常看到的例如《成为优秀 Tech Lead 的六个建议》令人欢欣鼓舞的那一类。今天我们聊聊 Tech Lead 所面临的不那么轻松的现实问题 程序员一定会有类似的体

众所周知我所在的团队常年解决线上问题，我也以为我们会在解决一个个具体问题的道路上无聊走到黑。但是最近出现的各种疑难杂症似乎让我们的工作有了一点乐趣，甚至有了更高级的意义。

最近听说了很多事，加之目前自己也处在被汇报以及需要向上汇报的状态中间，迫使我开始思考向上管理（managing up）这个话题。

最近给用户提示错误码的提议反复出现在我们的解决方案里，在深思熟虑之后我觉得这并非是一个好的解决方案。

做技术是打怪兽不是养宠物，为什么要打怪兽？因为难；为什么难很重要？因为难的事情才能带来成长；为什么要成长？承认吧，因为「如何成长」是当代人，包括你我他在内焦虑的源泉。

服务不稳定是一类常态，面对此类场景恰当的应对策略应该是什么？退一步说，即使我们能够确保第一方服务的稳定性，我们又应该如何面对网络延迟以及掌控以外的不确定性？这都是本篇文章会谈到的内容