还有李航的统计学习方法 （书）
几个 youtube 频道可以看看
1.莫烦的 python 课程
2.Hung-yi Lee 李宏毅的 机器学习
3. 徐亦达的 机器学习课程

机器学习 最快的学习是打比赛， 去 kaggle 上打比赛吧。
其他只推荐吴恩达的课程
进阶一点看西瓜书以及南瓜书

@keepRun 你的兴趣有点奇怪，我和你不是同路人，不好意思， 我对个人信息没有兴趣，只对有意思的 AI 信息和知识感兴趣，不好意思，我 block 你了，我猜你还是个不更事的少年吧。

看了几眼，觉得很没意思， 小红书主要就看和生活相关的分享， 哪怕是 AI,也有很多很多，你分享的这些有的都是装逼犯。
了解一下午夜狂暴哈士奇狗 这个小红书博主吧，至少能让你打开对 AI 使用的新思路。

直接读完整的视频就是 bytesIO 二进制流了， 转换一下变成 numpy array 就行

看起来你对 opencv 和 ffmpeg 都不熟悉，先说说你传来的视频流是什么协议吧

手机 app 倒是可以获取很多权限，像抖音在海外的 titok 直接检测 sim 卡信息，这个配合浏览器指纹就更方便判断是否为同一用户了。

至于关联， 简单的几层人际关系说实在不需要额外引入图数据库增加复杂度，又不是社交类应用。

数据库自关联查询可以解决层级关系。

用人脸以及其他身份信息会直接导致用户不会下你的应用，获取用户的额外身份信息觉得是馊主意。
说实话你都是线下为主，那么线上只是辅助了， 录入一些信息校对是比较容易的， 线下核对为主。

是否是分身，我可以提供一点思路是早期用户都是邀请制， 点击链接必须要带上邀请码，这个邀请码就关联了一堆相关用户。

其次用户下载应用的浏览器要录入该浏览器的指纹，这样只要再用这个浏览器再注册新用户也只会判断为同一用户，浏览器指纹是多个属性，不管改了其中几个属性的值，还会判断为同一用户，如果实现困难，建议买一些付费的浏览器指纹识别前端库。

感谢分享，这些其实是公认的面试经验了，我建议 OP 找一个领域进行突破， 比如云原生、金融业务、AI 提效，
把你的工作经验能够靠上这些的方面尽量包装一下，把你的自己业务抽出来，空闲时间学一学相关内容改改简历加上这些内容，这样你的路子会宽一些。
系统设计现在分享非常非常多了， 至于高可用、稳定性、高并发，我可以这么说，多数系统设计方案也是纸上谈兵，业务层面是无法深入到基础设施层的，很多业务团队也不知道这些下层是怎么搞的。
因为都是看一些互联网公司的分享和技术博客，当然面试的时候要说还是要说的。（没吃过猪肉还没见过猪跑，哈哈）。

ingress 是可以自建的，另外 ingress controller 也提供 NodePort 选项来访问。

自己测试想怎么玩怎么玩，
我只说一下在正式环境中不使用 nodeport,生产环境中是不许 NodePort ，NodePort 会在所有节点（ VM ）上打开一个特定的端口，并且发送到该端口的所有流量都将转发到该服务。

此方法有很多缺点：
每个端口只能提供一次服务
您只能使用端口 30000–32767
如果您的节点/ VM IP 地址更改，则需要处理

正常情况都是通过各种 ingress controller 比如 nginx ingress 来访问的
生产环境建议使用 Loadbalancer 和 Ingress ，四层（ TCP/UDP ）代理使用 Loadbalancer ，七层（ HTTP/HTTPS ）代理使用 Ingress 。
另外也不是直接访问 ip 和端口，而是通过 ingress 去访问 service(clusterIP), service 再访问 pod

没有什么绝对的事情， 建议多看看架构设计的书。
软件架构设计没有银弹，只有取舍。

pingora 也就自己玩玩算了。
说实话目前一堆 Bug 也没有人解决，没人敢用在生产环境中