關於技術趨勢，寫給奮鬥中的程序員們

 

做者：張尋Van
摘自：http://codebay.cn/post/4029.html

硬件

計算機CPU在09年左右就在性能上沒有太大進步，幾近物理極限；

在CPU中止進步的時候，機械硬盤存儲空間從百G變成了百T，存儲變得足夠大足夠便宜；

固態硬盤的使用在速度上快了十倍以上；

網絡從3G到4G再到5G；

手機端CPU在性能和省電之間作了不少處理，電池容量緩慢增長；目前仍是鋰電爲主；

CPU的閒置率仍是很大，CPU和IO的速度還有很大鴻溝；

手機從拼CPU，拼厚度，拼省電，拼攝像頭到拼營銷，移動時代即將結束。

編程語言

在計算機性能足夠快的時候，語言自己大部分狀況下再也不是性能瓶頸，服務端廣泛的性能瓶頸在IO；

語言自己更以人爲本。更注重開發效率，學習成本和團隊協做，Python的學習門檻低，代碼整潔，開發高效，利於團隊協做；JS是全棧開發首選，適合Web項目開發，而且JS事件驅動異步語言的特色在性能上完爆其餘語言，可讓CPU跑滿，可是JS的不可愛之處也很傷人，目前語言自己還在不斷完善發展，學起來很費腦。可是ES7之後JS語言應該趨於穩定，目前恰是JS全棧的最好時機；

多數語言都已支持協程，當前只有GO語言在語言層面支持協程，高性能，高開發效率，低學習門檻，被雲產品團隊普遍使用；

Java是不少公司一直使用的語言，擁有最多的開發者，能夠作後端服務和Android。可是一旦你使用過Python這樣的語言，你將頗有可能與Java將行漸遠，Java的市場會不斷的被其餘語言侵蝕；建議技術開發新人慎入Java開發；

PHP這門世界上最好的語言，註定走向衰亡（純屬我的偏見）；

雲和大數據

單個計算機運算性能不在進步，就經過多個計算機合做運算來提升性能，就是分佈式；

足夠強大的運算性能，足夠大而且便宜的存儲，促使公司去更多的挖掘數據間的關係，就有了大數據；

技術會不斷的從已有技術方案裏提煉共通的解決方案，技術傾向一勞永逸的解決方法，因此大量的雲平臺和雲服務出現；

能用雲解決的問題，儘可能不要本身創造輪子去解決；

人工智能

在移動互聯網時代，咱們一直在生產幾個很是重要的數據，LBS位置，圖片和語音，人類嘗試讓機器去理解這些數據，雲的龐大運算性能基礎加上機器學習等算法模型讓這一切變得可能；

人工智能時代人和機器的溝通會更加天然。

人工智能時代整服務將從IO密集型轉向CPU密集行運算，CPU更適合人工智能時代的矩陣運算。而且更適合人工智能時代的CPU及芯片在研發；

人工智能時代的技術開發是圖像識別和音頻識別以及數據處理；

 

  

附：什麼是 計算密集型 和 IO密集型？