人工智能程序员应该有什么职业素养？

人工智能程序员应该有什么职业素养？

    • 面向企业需求去学习
    • AI必备技能
    • 实战能力
      • 实战能力提升策略

面向企业需求去学习

如果想要应聘AI相关的岗位，就需要知道HR和管理层在招聘时需要考察些什么，面向招聘的需求去学习就能具备AI程序员该有的职业素养了。
超级程序员

那么在招聘人工智能相关的程序员时，作为AI团队的管理人员，我们不仅关注候选人的技术能力和专业背景，还会从多个维度综合评估其潜力与适配性。具体来说，以下几点是关键考量因素：

  1. 技术深度与广度：考察候选人对人工智能核心领域如机器学习、深度学习的掌握程度，包括算法理解、模型构建、优化策略等。同时，了解他们是否具备跨领域的知识，比如自然语言处理、计算机视觉或强化学习等，以及如何将这些技术应用于解决实际问题的能力。

  2. 项目经验与实战能力：通过分析候选人参与过的项目，评估其解决复杂问题的能力、技术创新力及项目管理经验。重点关注项目成果、所扮演的角色、技术挑战及解决方案，这有助于了解其在实际工作中的表现和贡献。

  3. 编程与工具使用技能：熟练掌握Python、R、Java等常用编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，是基础要求。此外，候选人对数据处理工具（如Pandas、NumPy）、版本控制工具（如Git）的熟悉程度也是考量的一部分。

  4. 研究与创新能力：在快速发展的AI领域，持续学习和创新能力至关重要。我们会关注候选人是否有发表过学术论文、参与开源项目、或是有独到的技术博客，这些都能体现其对技术的热情和探索精神。

  5. 团队合作与沟通能力：AI项目往往需要跨学科合作，因此良好的沟通技巧和团队协作能力同样重要。我们希望通过面试了解候选人如何与团队成员互动，如何清晰地表达技术观点，以及在遇到分歧时的解决策略。

  6. 行业理解和应用意识：了解候选人对于AI在特定行业（如金融、医疗、制造业等）应用的理解和见解，能够体现其将技术落地并产生商业价值的能力。这包括对行业趋势的洞察、合规性考虑以及用户需求的理解。

  7. 学习态度与适应能力：鉴于AI领域的快速发展，持续学习和快速适应新技术是必不可少的。我们重视那些展现出强烈学习欲望、能够快速掌握新知识并应用于实践的候选人。

综合以上各点，通过结构化的面试流程、技术测试、项目案例分析以及行为面试等方式，可以全面而深入地评估候选人的综合能力，确保招聘到既具备深厚技术功底，又能在团队中发挥积极作用的人才。

那么在搞清楚企业需求之后，就可以根据自己的情况去系统地补充学习相关技能了。

AI必备技能

  1. 深度学习

    1. fast.ai’s Practical Deep Learning for Coders

    2. DeepLearning.AI: Start or Advance Your Career in AI

    3. Introduction — Spinning Up documentation (openai.com)

  2. 机器学习基础与进阶

  • Coursera: Machine Learning by Andrew Ng (Stanford University)- 这门课程是入门机器学习的经典之作，覆盖了从监督学习到无监督学习，再到推荐系统和强化学习的基础理论。

  • MIT OpenCourseWare: Introduction to Machine Learning- 提供了广泛的机器学习概念，包括概率模型、神经网络以及学习理论，适合想要深化理论基础的学习者。

  • Udacity: Machine Learning Engineer Nanodegree Program- 结合项目实践，从基础理论到高级技术，如深度神经网络和自然语言处理，帮助学习者成为全方位的机器学习工程师。

  • 自然语言处理（NLP）

  • Hugging Face: NLP Course- 由领先的NLP库Hugging Face团队开发的课程，通过实践教授最先进的NLP技术。

  • Stanford CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning- 深入探讨深度学习在NLP中的应用，包括词嵌入、循环神经网络及Transformer模型等。

  • Advanced NLP with spaCy- 专为spaCy用户设计，涵盖高级文本处理技巧和自然语言理解应用。

  • 计算机视觉（CV）

  • Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition- 详细介绍卷积神经网络(CNNs)及其在图像分类、物体识别等任务中的应用。

  • Udacity: Computer Vision Nanodegree Program- 通过一系列项目，学习者将掌握计算机视觉的核心技术和最新进展，包括图像分类、目标检测和人脸识别。

  • Google’s TensorFlow for Poets- 实战导向教程，教会你如何使用TensorFlow进行图像分类，适合快速上手。

  • 强化学习（RL）

  • Sutton & Barto’s Reinforcement Learning: An Introduction- 经典书籍的在线版，为强化学习提供了一个全面而深入的介绍。

  • DeepMind: Spinning Up in Deep RL- 旨在让任何人快速掌握深度强化学习的基本概念与实践方法。

  • Berkeley Deep RL Bootcamp- 虽然是过去几年的Bootcamp资料，但提供了丰富的视频讲座和笔记，覆盖了强化学习的前沿研究和应用。

通过上述资源的学习，结合实际项目经验的积累，可以有效提升作为人工智能程序员的专业技能和行业竞争力，同时培养出持续学习、勇于创新的职业态度，以适应AI领域日新月异的发展需求。

  1. AI相关平台

    1. Hugging Face – The AI community building the future.

image

  1. 课程：Hugging Face - Learn

    1. 数据集：https://huggingface.co/datasets

    2. 模型库：Models - Hugging Face

  2. 技术开发技能-生成式AI精英速成计划 (amazoncloud.cn)

  3. https://aws.amazon.com/machine-learning/mlu/

  4. Kaggle (kaggle.com)

  5. Deep Learning University -

  6. https://github.com/InternLM/Tutorial

  7. AI相关博客

  8. https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/

OpenAI Lilian Weng撰文教你从头设计视频生成扩散模型

  1. AI相关视频

    1. Yann Lecun | Objective-Driven AI: Towards AI systems that can learn, remember, reason, and plan - YouTube

    2. 跟李沐学AI的个人空间-跟李沐学AI个人主页-哔哩哔哩视频

  2. 大神Ilya 推荐的学习清单

    1. 《循环神经网络的正则化》 (Recurrent Neural Network Regularization)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.2329

      2. 该论文提出了适用于长短期记忆网络（LSTM）的Dropout正则化技术，有效减少了过拟合问题，并在多种任务上提高了LSTM的性能。

    2. 《简化神经网络的权重信息最小化》 (Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights)

      1. 论文链接：https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/colt93.pdf

      2. 该论文 探讨了通过最小化权重的描述长度来简化神经网络的方法，并通过引入噪声和调整噪声水平来优化网络的泛化能力。

    3. 《指针网络》 (Pointer Networks)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1506.03134

      2. 该论文介绍了指针网络，这是一种新型神经网络架构，能够学习输出序列中离散标记的条件概率，使用注意力机制作为指针选择输入序列中的成员作为输出。

    4. 《神经图灵机》 (Neural Turing Machines)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1410.5401

      2. 该论文介绍了神经图灵机（NTM）结合了神经网络和图灵机的计算模型，能够模拟图灵机的计算过程，并在某些任务上表现出优越的性能。

    5. 《关系循环神经网络》 (Relational-RNN: A Deep Curiosity-Driven Framework for Unsupervised Relational Learning)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01822

      2. 该论文介绍了关系循环神经网络（Relational-RNN）是一种用于无监督关系学习的深度学习框架，利用好奇心驱动的方法来探索和学习数据中的潜在关系。

    6. 《基于深度卷积神经网络的ImageNet图像分类》 (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

      1. 论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

      2. 该论文介绍了深度卷积神经网络在ImageNet图像分类任务上的应用，展示了深度学习进行大规模图像识别的潜力。

    7. 《深度残差学习用于图像识别》 (Deep Residual Learning for Image Recognition)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385

      2. 该论文提出了深度残差网络（ResNet），用于解决深度网络中的退化问题，在图像识别任务中取得了突破性的性能。

    8. 《通过扩张卷积实现多尺度上下文聚合》 (Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1511.07122

      2. 该论文介绍了扩张卷积（Atrous Convolution），用于图像分割任务中的多尺度上下文聚合，提高了图像分割的性能。

    9. 《深度语音2：端到端的英语和普通话语音识别》 (Deep Speech 2: End-to-End English and Mandarin Speech Recognition)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.02595

      2. 该论文介绍了深度语音2（Deep Speech 2），一种端到端的语音识别系统，能够识别英语和普通话，展示了深度学习在自动语音识别领域的应用。

    10. 《变分有损自编码器》 (Variational Disentangled Autoencoders)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.02731

      2. 该论文介绍了变分有损自编码器（VDAE），这是一种生成模型，能够学习数据的离散表示，在处理高维数据时表现出了良好的性能。

    11. 《GPipe: 利用微批次管道并行化大规模神经网络》 (GPipe: Easy Scaling with Micro-Batch Pipeline Parallelism)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.06965

      2. 该论文介绍了 GPipe，一个模型并行库，允许通过微批次管道并行化来扩展大型神经网络的容量，在图像分类和多语言机器翻译任务上展示了其应用。

    12. 《深度残差网络中的恒等映射》 (Identity Mappings in Deep Residual Networks)

      1. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1603.05027

      2. 该论文探讨了在深度残差网络中使用恒等映射的好处，尤其是在训练非常深的网络时，有助于梯度的流动，提高网络的训练效率。

    13. 《机器超级智能》 (Machine Super Intelligence)

      1. 文档链接：https://www.vetta.org/documents/Machine_Super_Intelligence.pdf

      2. 该文档探讨了机器超级智能（MSI）的概念和潜在影响，讨论了人工智能发展的未来趋势和对社会的潜在影响。

    14. 《科尔莫哥洛夫复杂性与算法随机性》 (Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness)

      1. 书籍链接：https://www.lirmm.fr/~ashen/kolmbook-eng-scan.pdf

      2. 该书籍介绍了 Kolmogorov 复杂性理论及其在算法随机性中的应用，提供了对计算复杂性和随机性深入理解的理论基础。

    15. 《用于视觉识别的 CS231n 卷积神经网络》 (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)

      1. CS231n是斯坦福大学的一门课程，专注于使用卷积神经网络进行视觉识别，提供了关于CNN架构、训练技巧和最新研究成果的全面介绍。

      2. 课程链接：https://cs231n.github.io/

    16. 《量化封闭系统中复杂性的升降：咖啡自动机》 (Quantifying the Complexity of Closed Systems: A Coffee Automaton Example)

      1. 该论文探讨了如何量化封闭系统中的复杂性，以咖啡自动机为例进行了说明，研究了复杂性如何随时间增长和减少，并尝试找到潜在的规律。

      2. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1405.6903

    17. 《神经消息传递在量子化学中的应用》 (SchNet: A Continuous-filter Convolutional Neural Network for Modeling Quantum Interactions)

      1. 该论文提出了一种新型的神经网络架构，用于量子化学中的分子性质预测，神经消息传递（Neural Message Passing）提供了一种强大的框架来模拟量子相互作用。

      2. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1704.01212

    18. 《用于关系推理的简单神经网络模块》 (A Simple, Parameter-free Self-Attention Module for Neural Networks)

      1. 该论文提出了一种简单的、无需参数的自注意力模块，用于增强神经网络的关系推理能力，通过聚合来自不同位置的信息来提高网络的性能。

      2. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.01427

    19. 《最小描述长度原则介绍》 (Introduction to the Minimum Description Length Principle)

      1. 该论文提供了最小描述长度（MDL）原则的教程介绍，MDL是一种用于模型选择和数据压缩的原则。

      2. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/math/0406077

实战能力

实战能力提升策略

实战能力是检验理论知识与技术掌握程度的试金石，以下是一些提升人工智能程序员实战能力的有效策略：

  1. 参与开源项目：加入GitHub或其他平台上的开源AI项目，不仅可以接触业界最新的技术应用，还能学习优秀的代码实践，提升团队协作能力。尝试修复bug、提交新功能或改进现有算法，这些经历都是简历上的亮点。

  2. 动手做项目：基于个人兴趣或行业热点，选择实际问题进行项目实践。例如，构建一个文本生成模型、图像识别系统或推荐引擎。从数据收集、预处理到模型训练、调优、部署，完整走一遍流程，亲身体验AI项目从零到一的过程。

  3. 参加竞赛与挑战：Kaggle、天池、阿里云天池等平台经常举办数据科学与AI相关的竞赛，参与其中可以锻炼解决实际问题的能力，同时与全球高手竞技，了解自己在技术栈中的定位。

  4. 撰写技术博客：通过写作整理学习心得，分享技术解析或项目经验，不仅能巩固自己的理解，还能提高在行业内的影响力。定期更新博客，加入技术社区的讨论，可以拓宽视野，建立个人品牌。

  5. 模拟面试与复盘：利用LeetCode、牛客网等平台上的题目练习编程和算法，特别是与AI相关的题目，以准备技术面试。每次面试后进行复盘，总结得失，不断迭代自己的面试技巧和专业知识。

  6. 持续跟踪最新研究：订阅顶级会议（如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL）的论文摘要，关注领域内领军人物的社交媒体动态，利用Arxiv Sanity Preserver等工具筛选感兴趣的研究方向，保持对前沿技术的敏感度。

  7. 学习软件工程最佳实践：良好的软件工程习惯对于AI项目同样重要，包括代码规范、版本控制、持续集成/持续部署(CI/CD)、代码审查等。熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，便于模型的部署和运维。

  8. 跨领域学习：AI技术在医疗、金融、教育等行业的应用日益广泛，了解这些行业的基本业务流程、数据特点及合规要求，能更好地将AI技术转化为实际价值，增强个人竞争力。

  9. 软技能提升：参加沟通、领导力、团队管理等培训，提升非技术能力。在项目汇报、技术交流中，清晰、有效地传达想法，展现领导潜力，对于职业发展同样重要。

  10. 建立导师关系：寻找行业内的导师，定期交流技术趋势、职业规划等。一位经验丰富的导师能为你提供宝贵的指导，帮助你在职业生涯的关键节点做出更明智的选择。

通过上述实战策略的实施，结合持续的理论学习，可以有效提升人工智能程序员的实战能力，使其不仅拥有扎实的技术基础，更能应对复杂多变的项目挑战，成为企业中不可或缺的宝贵人才。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/693875.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

知乎网站只让知乎用户看文章，普通人看不了

知乎网站只让知乎用户看文章，普通人看不了

知乎默认不显示全部文章，需要点击展开阅读全文 然而点击后却要登录，这意味着普通人看不了博主写的文章，只有成为知乎用户才有权力查看文章。我想这不是知乎创作者希望的情况，他们写文章肯定是希望所有人都能看到。 这个网站篡改…
阅读更多...
统计信号处理基础 习题解答10-9

统计信号处理基础 习题解答10-9

题目 某质检员的工作是监控制造出来的电阻阻值。为此他从一批电阻中选取一个并用一个欧姆表来测量它。他知道欧姆表质量较差，它给测量带来了误差，这个误差可以看成是一个的随机变量。为此，质检员取N个独立的测量。另外，他知道阻值…
阅读更多...
链表翻转，写法和交换类似，但是需要pre cur 还有一个临时变量nxt记录下一个结点

链表翻转，写法和交换类似，但是需要pre cur 还有一个临时变量nxt记录下一个结点

递归反转单链表（头插法反转部分链表 要弄pre cur 还有nxt（临时变量保存下一个结点 P0指到需要修改的链表的前一个结点 class Solution {public ListNode reverseBetween(ListNode head, int left, int right) {ListNode dummynew ListNode(-1,head);L…
阅读更多...
‘AndroidStudio工具平台’尝试运行‘Android原生项目’

‘AndroidStudio工具平台’尝试运行‘Android原生项目’

AndroidStudio工具平台 (内嵌Intelli IDEA集成环境) /Users/haijunyan/Library/Android/sdk 配置环境变量: #adb命令，安装APK查看连接设备 platform-tools #emulator命令，通过命令创建模拟器 tools #用NDK框架搭建的项目，用到下面的命令编译 …
阅读更多...
30分钟吃掉 Pytorch 转 onnx

30分钟吃掉 Pytorch 转 onnx

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总合集&…
阅读更多...
【算法小记】深度学习——时间序列数据分析 Time series Data Analysis

【算法小记】深度学习——时间序列数据分析 Time series Data Analysis

在本篇博客中将简单介绍常见的几种循环神经网络和一维卷积神经网络，并使用一些简答的数据进行拟合分析。本文相对适合刚入门的同学，同时也作为自己过去一段时间学习的总结和记录，现在神经网络框架已经非常完善的支持了很多常见和有效的深度学…
阅读更多...
Bootstrap框架集成ECharts教程

Bootstrap框架集成ECharts教程

最新公司项目要在原有的基础上增加一些饼状图和柱状图来统计一些数据给客户，下面就是集成的一个过程，还是很简单的，分为以下几步 1、引入ECharts的包 2、通过ECharts官网或者菜鸟教程直接拿示例代码过来修修改改直接用就可以了 注意&#xf…
阅读更多...
Python爬虫入门与登录验证自动化思路

Python爬虫入门与登录验证自动化思路

1、pytyon爬虫 1.1、爬虫简介 Python爬虫是使用Python编写的程序，可以自动访问网页并提取其中的信息。爬虫可以模拟浏览器的行为，自动点击链接、填写表单、进行登录等操作，从而获取网页中的数据。 使用Python编写爬虫的好处是，…
阅读更多...
python中while循环实现九九乘法表

python中while循环实现九九乘法表

i 1while i < 9: # 控制行的循环j 1while j < i: # 控制每行的输出print(f"{j}*{i}{j * i}\t", end"")j 1print()i 1运行截图&#xff1a;
阅读更多...
ARM-V9 RME(Realm Management Extension)系统架构之系统安全能力的架构差异

ARM-V9 RME(Realm Management Extension)系统架构之系统安全能力的架构差异

安全之安全(security)博客目录导读 RME系统中的应用处理单元&#xff08;PE&#xff09;之间的架构差异可能会带来潜在的安全风险并增加管理软件的复杂性。例如&#xff0c;通过在ID_AA64MMFR0_EL1.PARange中为每个PE设置不同的值来支持不同的物理范围&#xff0c;可能会妨碍内…
阅读更多...
复数的概念

复数的概念

1. 虚数单位&#xff1a;i 引入一个新数 ‘i’&#xff0c;i又叫做虚数单位&#xff0c;并规定&#xff1a; 它的平方等于 -1&#xff0c;即 i -1。实数可以与它进行四则运算&#xff0c;并且原有的加&#xff0c;乘运算律依然成立。 2.定义 复数的定义&#xff1a;形如 a…
阅读更多...
医学领域科技查新点提炼方法！---附案例分析

医学领域科技查新点提炼方法！---附案例分析

医学领域的查新项目研究范围较广&#xff0c;涉及基础医学、临床医学、中医学、预防医学、卫生学、特种医学等众多与人类健康和疾病有关的科学。查新目的主要包括立项、成果鉴定和报奖&#xff0c;有的期刊投稿也要求作者提供查新报告。 医学领域查新项目的两极化较明显&#…
阅读更多...
（Proteus仿真设计）基于51单片机的电梯程序控制系统

（Proteus仿真设计）基于51单片机的电梯程序控制系统

&#xff08;Proteus仿真设计&#xff09;基于51单片机的电梯程序控制系统 一.项目介绍 本设计模拟的是一个五层的&#xff0c;各楼层间隔为4.5m的电梯程序控制系统&#xff0c;能够完成各楼层乘客的接送任务。形象地说&#xff0c;就是要对不同楼层乘客的不同需求&#xff0…
阅读更多...
【NI国产替代】产线综测仪：锂电池保护板测试仪，支持快速定制

【NI国产替代】产线综测仪：锂电池保护板测试仪，支持快速定制

• 精度等级01% • 支持直流电压、电流、nA 级待机电流电阻等&#xff0c;常规测试 • 支持过压、欠压、过冲、过放、过温,短路等&#xff0c;保护测试 • 通讯总线电平可编程&#xff0c;兼容多种 • 支持 SWD 或IIC 固件烧录 • 测试速度快&#xff0c;支持最多 24 通道…
阅读更多...
WPF-UI布局

WPF-UI布局

WPF布局元素有如下几个&#xff1a; Grid&#xff1a;网格。可以自定义行和列并通过行列的数量、行高和列宽来调整控件的布局。StackPanel&#xff1a;栈式面板。可将包含的元素在竖直或水平方向上排成一条直线&#xff0c;当移除一个元素后&#xff0c;后面的元素会自动向前移…
阅读更多...
leetcode:不同的二叉树

leetcode:不同的二叉树

class Solution { public:int numTrees(int n) {vector<int> dp(n1);dp[0] 1;dp[1] 1;for(int i 2;i < n;i){for(int j 1;j < i;j) // 当根节点为j时{dp[i] dp[j-1] * dp[i-j];}}return dp[n];} }; /* dp[i] i个不同的数组成的二叉搜索数的个数假设 i 5当根…
阅读更多...
【栈】895. 最大频率栈

【栈】895. 最大频率栈

本文涉及知识点 栈 LeetCode895. 最大频率栈 设计一个类似堆栈的数据结构&#xff0c;将元素推入堆栈&#xff0c;并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。 实现 FreqStack 类: FreqStack() 构造一个空的堆栈。 void push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。 int pop() 删除并返…
阅读更多...
webapi跨越问题

webapi跨越问题

由于浏览器存在同源策略&#xff0c;为了防止 钓鱼问题&#xff0c;浏览器直接请求才不会有跨越的问题 浏览器要求JavaScript或Cookie只能访问同域下的内容 浏览器也是一个应用程序&#xff0c;有很多限制&#xff0c;不能访问和使用电脑信息&#xff08;获取cpu、硬盘等&#…
阅读更多...
在开源处理器架构RISC-V中发现可远程利用的中危漏洞

在开源处理器架构RISC-V中发现可远程利用的中危漏洞

在RISC-V SonicBOOM处理器设计中发现中度危险的漏洞 最近&#xff0c;西北工业大学的网络空间安全学院胡伟教授团队在RISC-V SonicBOOM处理器设计中发现了一个中度危险的漏洞。这个团队的研究人员发现了一个可远程利用的漏洞&#xff0c;该漏洞存在于开源处理器架构RISC-V中。…
阅读更多...
JAVAEE值网络编程（2）_TCP流套接字及通信模型、TCP网络编程及代码实例

JAVAEE值网络编程（2）_TCP流套接字及通信模型、TCP网络编程及代码实例

前言 在上一节内容中&#xff0c;我们介绍了什么是套接字&#xff0c;以及使用UDP数据报套接字网络编程&#xff0c; 最后我们还介绍了Java数据报套接字通信模型以及相关代码实例。在这一节我们将会介绍TCP流套接字编程。 一、流套接字及通信模型 1.1 TCP套接字 TCP&#xff0…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站