个人技术实践历程与AI技术的底层理解

所谓向死而生，我的理解是，每一分每一秒生命的流逝所带来的意义。也许下一秒生命就会停止，但在生命终止前，是否还会对世界，对科技，对数字世界与现实世界的碰撞而感到好奇，再因好奇去主动探索？

深夜到来，是AI技术中的MCP？还是与传统代码结合的AI Coding？或是从软件工程我第一个接触的basic语言->C语言->C++->Java？SQL？Groovy？Scala？等等等等编程语言…

还是从最开始的J2EE->Struts->Spring、Hibernate->Dubbo->SpringBoot、SpringCloud？等等企业应用开发…

还是从传统的SqlServer->Oracle、DB2、MongoDB、MySQL…延伸到Hadoop、Spark、Hbase、Storm、Flink、Sqoop等等等等大数据计算存储同步工具…

又或是从Tomcat、Jetty 再从中间件角度MQ、KafKa、MsgBroker等等等等异步消息中间件…

 再到本地缓存Local Cache 延伸到 MemoryCache、Solr还是Impala、ES等等等等缓存与查询技术…

 

等等等等，那么小伙伴们，历史的发展，就像我曾经说的，底层原理是不变的，就好比一开始的CPU的多级缓存技术与线程上下文切换是并发？还是多核处理器的并行处理。硬件的发展推动着软件的技术。那么咱们再看AI技术，它整合了所有软件工程的方法论和知识库，但如果要驾驭它，难道不是那些底层的数据结构与算法、操作系统、网络、数学，甚至概率论与统计吗？ 踏实下来，一通百通。无论是上层应用层，中间件层还是底层技术架构与容器层，任何方向都脱离不了软件工程的基础理论。

所以，我个人理解，不盲目追求技术，打好基础，那么AI技术，也就触类旁通。加油！伙伴们！