你问过人了，面试的只是前端。这些问题，需要考虑的是做架构的（主要是后端）

#1/#2 两个问题，都是架构设计的问题，还有就是管理的问题

@maninfog #4 非常经典的电影，反复看了很多遍

拿 h264 来说，若一样的算法，那么 CPU 、GPU 或硬件编解码芯片，参数一致的话画质可以说可以是完全一样的
唯一区别就是体现在对资源的占用——就是时间相关的（如编解码时间、延迟、帧率这些）

但实际上，对于 CPU 、GPU 及编解码芯片算法层面还是有比较大的差异，
1. CPU
软编解码，用的都是比较成熟的、通用的算法。一般是 x264/openh264

2. GPU
如拿 nvidia 的 GPU 来说，实际上支持视频的编解码的时间并不算太长远。因此，因此算法的成熟度这块肯定是不如 x264/openh264 这些。所以一样的参数，画质有不同是正常的情况

GPU 做视频编解码，主要也就是近几年才慢慢普及起来的

3. 专用的视频编解码芯片
一般我们说的手机或机顶盒的硬编、硬解就是指的是这类专用芯片。这类芯片用的算法，都是非常成熟的、商用的算法（专用的）。其整个周期与 x264/openh264 同步发展

基本 h264 标准尚在制定阶段，做视频编解码芯片的厂家就在同步实现算法，或比标准还要早


因此，对于画质来说，专用视频编解码芯片的画质质量与编解码速度是最好的，但不够灵活（支持算法是固定的）
对于软编软解，因为是同步用的最新的算法，所以画质不会太差，但占用 CPU 资源

对于 GPU 做视频编解码，出来时间并不长，所以算法不够成熟（或优化度不够），但好处在于灵活（可以实现各种的算法——音视频、图形、图像等等）

@Rob007 #47 敏捷就是敏捷，自动化工具只是锦上添花——没必要当初充分必要的条件
但有个事实是，只要上了敏捷而且坚持下来的话——基本不会有摸鱼的存在。所以大多数人都没有动力去坚持推行敏捷，因为大家都要摸鱼

但有个是事实，就是敏捷对团队成员要求高、对成员的促进成长作用也非常明显

敏捷有几个核心的理念，
1. 应对变化
所以所有的资源（人力与时间）都是放在优先级最高、能够确切产生价值的任务或产品上

2. 团队沟通与成长
3. 可交付产品

@hantsy #18 你似乎对敏捷有误解，敏捷不会出现一天上线几次这样的情况出现

@pastgift #20 b 不要拿树莓派与苹果的（现在手机与 ipad ）上的 cpu 比较，不是一个级别。另外，你给你的 rpi 换上固态硬盘试试——很多时候挂不是 cpu 的问题

而且，很明显对二分的测试用例就很明显有问题。很明显的 int 型数据，负数竟然都没覆盖到，不可思议

@felix021 很明显就是二分的 bug 。价格有负数的么？！这不是很明显
另外，扯了一大堆没用的——找个 bug 绕一大圈，本来就很简单的问题（除了稍微难重现）

自己搜一些融资部就得了。都拿到 D 轮了，还会有多大问题

当然，后端一般都会涉及企业信息化相关系统（如 erp 、mes 等诸如此类）

1. 去招聘网站（ 51job/智联 /猎聘等）
2. 搜索关键字物联网、嵌入式，
3. 按照工资收入过滤

过一遍然后你就知道方向在哪里，下一步需要往哪些方向继续深入

物联网（嵌入式）主要涉及几大块，
1. 硬件
2. 底层软件（如节点或网关端）
3. 客户端（大屏——医疗、上位机、智能硬件等）及工业软件（视觉相关）

4. 架构
包括大型客户端及云端。云端涉及东西面极广（物联网平台、工业互联网等），可以涉及主流的后端技术框架，包括大数据、高并发、微服务及 ai 等

具体选择什么方向，看个人意向及工作机遇。但是不管怎么样，都需要专某一两个方向

@tianshiyeben #18 其实没有关系的，服务器现在空着也是浪费

首先，赚不赚钱本身就跟是否开源没有直接联系。对于价值的项目自然是可以赚钱
国内的大多数开源项目，相当部分是为了开源而开源——而不是因为项目有价值（潜在的商业价值——不然就不要想着带来足够的经济效益）而开源，所以国内相当的项目最终的路都是越走越窄

开源不是目的，开源只是一种手段，促进项目更好更快成长起来的手段；可以带来潜在的合作伙伴及客户

若想要服务器，我有两台（都是国内，阿里云与滴滴云的）可以提供使用
因为服务器现在放着也是浪费

双核 2g，4g 内存

也就是把一个线程当成一个逻辑 cpu，然后 go 做了一个基于时间片的调度中心，最小任务是协程
因为都是在用户态（单个线程），所以资源消耗比线程小，没有上下文切换

所以性能可以更好

1. 协程是轻量级的线程，就是说资源占用少很多

2. 可以认为协程是用户态的轻量级线程，不会涉及到上下文切换——那自然效率更高、性能更好
这个类似用户态的网络协议栈，一样的道理

其实从模型上来说，协程的底层机制类似基于 mq 的任务分发机制；只是协程底层针对一般的 mq 任务分发，多做了一层虚拟资源的调度中心（调度逻辑 cpu 资源）