文章目录
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1. 理解计算模型和框架： 顺序计算、并发计算 （并行计算、分布式计算）； 理解应用所基于的计算模型和框架是非常重要的。传统应用通常基于顺序计算，而现代商业应用，比如云计算，烟台软件开发通常基于分布式计算架构； 大规模的科学计算应用， 比如基因序列计算， 则基于并行计算。
2. 高效的数据处理：熟悉常用数据结构和算法设计，能够针对计算目标设计高效的数据结构和算法并实现之， 满足性能需求。
3. 大容量的数据管理与检索：至少精通一种主流数据库， 从数据处理中分离出的一种专门针对大量应用数据实时检索要求的技术。
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4. 系统底层机制： 进程、信号、 内存管理、API 等， 理解相关概念及实现，熟悉使用Linux&MacOS&Windows至少一种操作系统。
5. 进程的网络通信： TCP/IP socket ， RPC ，Http ， 序列化与反序列化， 熟悉网络程序设计的底层原理。
6. 编程语言： 面向过程、面向对象、脚本语言、函数型、浏览器语言等，最好每种类型语言掌握一种。
针对每个问题，将自己掌握的技术和方法整理出来，并使用示例来说明，基本上就可以了解自己的技术水平了，同时亦可备日后用。积微知著。人们常说的那些“大技能”，其实可以分解为大量的微技能，而积累越多的微技能，在处理问题时便有了越多的选择和思考余地。
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