怎么看待程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识？
“程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识” 这个论断，我认为需要辩证地看待。它并非绝对的，但确实反映了一个普遍存在的现象，并且这种现象背后有其深刻的原因和不容忽视的影响。
首先，我们来分析这个论断的“普遍性”体现在哪里：
招聘市场的需求与现实的差距： 很多公司在招聘时，尤其是对于初级和中级程序员，会强调数据结构和算法的考察。但实际面试中，我们会发现很多应聘者在这些方面的知识掌握并不牢固，甚至可以说是“知之甚少”。即使是一些有几年工作经验的程序员，在被问到一些经典算法或数据结构的应用场景时，也可能表现出困惑或遗忘。
日常开发中的“够用就好的”心态： 在日常的业务开发中，很多问题可以通过直接调用现有的库函数或框架来解决，而不需要从底层去理解数据结构和算法的实现细节。例如，使用 Python 的列表（List）或字典（Dictionary），或者 Java 的 ArrayList 和 HashMap，这些高级语言已经封装好了底层的数据结构和操作，开发者往往只需了解其API就能完成任务。
学习路径的偏差： 很多开发者更倾向于学习“能快速解决问题”的框架、语言特性或者业务逻辑。相比之下，数据结构和算法的理论性更强，学习过程可能更枯燥，需要投入更多的时间和精力，并且短时间内难以看到直接的“产出”。
教育资源的碎片化和应用场景的模糊： 尽管有大量的在线课程、书籍和博客讲解数据结构和算法，但很多教育资源更侧重于理论和面试准备，对于如何在实际项目中应用则讲得不够深入或不够系统。这导致许多开发者学习时觉得“知道但不知道怎么用”。
然而，我们也要看到“普遍”的另一面，即并非所有程序员都缺乏：
顶尖公司和对性能要求极高的领域： 在诸如 Google、Facebook、Amazon 等科技巨头，以及搜索引擎、操作系统、编译器、图形学、游戏开发、大数据处理、AI/机器学习等对性能和效率有极致要求的领域，程序员对数据结构和算法的掌握程度通常是非常高的。他们需要深入理解这些知识来优化代码、设计高效的系统。
有经验的资深开发者： 随着经验的积累，许多开发者会逐渐意识到数据结构和算法的重要性，并主动去学习和应用。他们可能会在面对性能瓶颈、复杂逻辑或需要设计可扩展系统时，主动回顾和应用这些基础知识。
热衷于技术深度和算法竞赛的开发者： 有一部分开发者本身就对算法和数据结构充满热情，他们会积极参与算法竞赛（如 LeetCode、ACM），这使得他们在这些方面具有非常扎实的功底。
那么，为什么会出现“普遍缺乏”的现象，其背后原因是什么？
1. 现代编程语言和框架的“抽象”与“便利性”：
高级语言的封装： 像 Python、JavaScript、Java、C 等高级语言，提供了非常丰富且易于使用的内置数据结构（如列表、字典、集合、哈希表、链表等）和算法库。开发者可以直接调用，而不需要自己从头实现。例如，你需要一个映射关系，直接用 Python 的 `dict` 或 Java 的 `HashMap` 即可，很少需要关心其底层是哈希表还是红黑树（虽然了解更好）。
框架的抽象： 现代的 Web 框架、数据处理框架等，通常已经帮你解决了许多底层问题，例如数据库的索引优化、缓存机制、并发处理等。开发者只需要关注业务逻辑的实现，而不需要深入到这些框架内部的数据结构和算法细节。
“够用就好的”心态的强化： 这种便利性使得开发者更容易形成“能解决问题就行”的心态，从而削弱了对底层原理的探索动力。
2. 教育模式与行业需求的脱节：
学校教育的侧重点： 许多计算机科学的教育课程仍然强调理论知识，包括各种数据结构和算法的理论推导、复杂度分析等。然而，这些知识如何在实际项目中落地，如何结合具体的业务场景进行选择和优化，往往讲得不够深入。
“填鸭式”学习： 很多学习者是被动地学习数据结构和算法，目的是为了通过面试，而不是真正理解其价值并用于解决问题。一旦面试结束，这些知识很容易就被遗忘。
缺乏实践导向的教学： 相比于理论，将数据结构和算法与实际项目开发紧密结合的教学案例相对较少，这使得学习者难以建立起知识与实践之间的联系。
3. 开发环境的提升与“黑盒”化：
高效的开发工具和IDE： 现代的集成开发环境（IDE）提供了强大的代码补全、错误检查、调试功能，可以极大地提高开发效率，但也可能让开发者对代码的底层运行机制变得不敏感。
编译器和操作系统的优化： 编译器和操作系统本身已经做了大量的优化工作，例如内存管理、任务调度等，这些都是复杂数据结构和算法的应用。开发者通常不需要去关心这些底层细节。
4. 时间压力与业务导向：
快速迭代的市场： 在快速变化的互联网行业，项目往往需要快速上线和迭代。开发者面临着巨大的时间压力，更容易选择那些能够快速实现功能、而不是最优化性能的方案。
业务逻辑的复杂性： 很多时候，业务逻辑本身的复杂性已经足够高，开发者需要花费大量精力去理解和实现业务需求，没有太多时间和精力去深入研究算法优化。
5. “代码重用”的便利性，但可能隐藏隐患：
大量的开源库和第三方组件： 开发者可以方便地使用各种成熟的开源库和第三方组件，它们通常已经内置了高效的数据结构和算法。这虽然提高了开发效率，但也可能让开发者习惯于调用“黑盒”，而对其内部机制一无所知。
对问题根源的掩盖： 有时，性能问题并非出在业务逻辑本身，而是源于底层数据结构的选择或算法的不合理。如果开发者不了解这些基础知识，就可能无法定位和解决这些问题。
那么，这种现象带来了哪些影响？
1. 性能隐患与效率低下：
“能跑就行”的文化： 最直接的影响是导致一些软件系统存在性能隐患。开发者可能因为不了解更优的数据结构或算法，而选择了效率低下的实现方式，导致程序运行缓慢、占用大量资源（CPU、内存、网络）。
可扩展性差： 对于需要处理大量数据或高并发访问的系统，选择不恰当的数据结构和算法将直接影响系统的可扩展性。一旦用户量或数据量增长，系统可能不堪重负，需要大规模重构。
维护成本增加： 低效的代码不仅运行慢，也可能更难理解和维护。当需要修改或扩展功能时，低效的代码可能带来额外的挑战。
2. 创新与突破的局限：
难以设计更优化的解决方案： 如果一个开发者只满足于“能用就行”，他可能错失了用更巧妙、更高效的数据结构和算法来解决问题的机会，从而限制了技术创新和突破。
“造轮子”的低效与重复： 在某些场景下，如果开发者不了解已有的高效算法或数据结构，可能会重复发明“轮子”，而且往往效率不高。
3. 面试的“技术泡沫”：
“刷题”文化盛行： 市场对数据结构和算法的重视，催生了“刷题”文化。许多开发者为了通过面试，而进行大量的题目练习，但这种学习往往是功利性的，难以真正内化为解决实际问题的能力。
能力评估的偏差： 过度依赖算法题作为评价标准，可能导致一些有实际项目经验但对算法细节不那么关注的优秀开发者被忽视，同时也可能让那些“擅长刷题”但实际工程能力不足的开发者进入公司。
4. 职业发展的瓶颈：
晋升的障碍： 在职业发展到一定阶段，尤其是走向架构师、技术专家等岗位时，对数据结构和算法的深刻理解是不可或缺的。缺乏这些基础知识，可能会成为进一步发展的瓶颈。
应对复杂问题的能力不足： 随着项目复杂度的提升，很多问题都需要结合深入的计算机科学基础来解决。如果基础薄弱，开发者将难以应对这些挑战。
如何看待和应对这种情况？
我们不能简单地将所有程序员都归为“缺乏知识”，而是应该认识到这是一个普遍存在的趋势和挑战。我们需要：
提升教育的深度与广度： 教育机构应该更加注重将理论知识与实际应用场景相结合，提供更多项目导向的教学。
鼓励持续学习和技术钻研： 开发者自身需要认识到数据结构和算法的重要性，并将其视为一项持续学习的技能。可以通过阅读经典书籍、参与技术社区讨论、进行算法竞赛等方式来提升。
平衡效率与性能： 在实际开发中，需要根据项目需求和场景来权衡。并非所有地方都需要极致的性能优化，但关键模块和潜在瓶颈必须引起重视。对于一些基础服务、高并发场景、大数据处理等，对数据结构和算法的掌握是至关重要的。
优化招聘和评估体系： 招聘时，除了考察算法题，也应该更注重对开发者解决实际问题能力、系统设计能力以及对底层原理的理解程度的考察。
推广“工程思维”： 鼓励开发者不仅关注“如何实现功能”，更关注“如何实现得更好、更优雅、更高效”。
总结来说， 程序员普遍缺乏数据结构和算法知识的说法虽然有一定道理，但并非绝对。这种现象背后是现代编程环境、教育模式以及行业快速发展的共同作用。理解这一现象的原因，并采取相应的措施来提升整体的技术水平，对于个人和行业的发展都至关重要。优秀且有深度的程序员，依然是少数，但我们需要努力让这个群体中的比例能够逐步提升，让更多开发者能够具备更扎实的基础，创造出更优秀的技术产品。
网友意见
我很可能答不出或者答错这类问题，但是幸运的是，不可能再有人用这类问题来面试我了。
面试我的时候宾主双方会在亲切友好的气氛中就未来技术发展趋势中几个共同关心的问题彼此充分交换意见达成共识。
在实际工程实践中，高速缓存，SIMD指令和某些内存访问特性会颠覆你从书本上学到的关于算法数据结构的时间复杂度的认知。
O(n)不一定就比O(logn)慢，顺序搜索数组不一定比二叉树查找慢。
内存，网络和外部存储的IO性能对算法和数据结构的选择起决定作用，cpu速度不一定是最大影响因素。
这就是我们所谓的“高科技”企业只能电信诈骗、联手莆田系做局以及拿钱砸小贩的原因了。
就这点水你还能指望他们搞别的什么？对这些本质上不过小贩水平的家伙，什么高科技不是神话？
算法有没有用？
当你做局诈骗卖白菜时，那是真没用。
但只要你稍微有点追求，稍微脱离菜贩子这样的底层眼光，你就会知道，真有用。
在这个案例里，起初我压根就没意识到自己化用了树、链表、递归等诸多“算法”——注意是化用，只会刷题死路一条——远比很多据说完全是“钻无用的牛角尖”的hard级算法题目难得多。
但最终做了个什么？仅仅是一个不侵入编译过程的、简化版的protobuf而已。
就这么个入门级的、低水平的库，你就得有这么多的技术储备。
效果也是立竿见影的。上百号人天天996写出几十万行代码搞两年满是bug还没搞定的东西，换这个，一个人，955，三周不到，800行代码，一劳永逸的搞定，0bug。
业界那些诈骗做局卖白菜之外的项目，这类“高级程序员效率高过一般水平的程序员十倍”的案例比比皆是；甚至同是程序员，强者效率百倍于弱者都是司空见惯——尤其是，就不用多高了，就protobuf这种糙货，水平不够的程序员熬到下辈子都写不出来。
问题在哪？
其一，应试教育，教出来的绝大多数人只会做题不会做事。能熬夜加班google百度到处抄、把很简单的东西凑合出来已经很不容易了——大多数人还没这水平呢——你还想他巧做、有创意的做、做成基础性支柱性的库、提供精巧高效稳定的API、支持未来几十年里的所有同类需求？做梦都不敢想。
其二，普遍的低水平、普遍的价格战、普遍的垄断压制了“向上突围”的可能，只能“下沉”下去，和小商贩们打价格战、和民间骗子携手共进——这样才能来钱啊。
你做别的，一个是普遍水平偏低，导致“向上看”的项目绝大多数只能招一些南郭先生混你的钱然后可耻的失败；另一个是，你好不容易做成功了，“能人”就出来了，又是反编译又是源码泄密或者带项目跳槽的，手里大把票子的大鳄轻松把你抄死——抄死你别人都不知道是你先搞出来的。人家有钱砸舆论，你呢？还指望靠这个好不容易成功的项目回本呢，哪来的底气和人家拼烧钱。
你看，低水平的现状使得想搞“高水平项目”的公司举步维艰、使得任何“技术突围”成功者马上就被“商业歼灭”，重新陷入低水平竞争；低水平竞争的现状又限制了需求，反过来强化了“程序员不需要懂算法反正都是CRUD”的风气；这种风气回过头来再次限制了那些试图“向上走”的公司、也把学有所成的程序员拖死在996的泥潭里——于是就“候选人答对比例差不多不到两成，工龄越长，比例越低”：反正都在CRUD，996那么多年，那点绕口令能不忘吗？
这就是所谓的内卷。
怎么办？
还是那句陈词滥调：尽量往上学，提高自己的技术水平；拒绝996，寻找更能体现自己价值的工作——你有能耐比普通程序员效率高几倍，何必和他们一切吊死在一棵树上呢——哪怕不得不996，那也要相伴磨洋工、腾出时间提高自己，等待质变的那一刻。
毕竟，国家已经布局，在中小学就引入编程了；将来高水平的程序员会多起来的。当时机成熟、有了足够的人才储备、整个行业可以往高处走时，您是想“像被用破了的抹布一样被丢掉”呢，还是想“像久经磨砺的宝石那样显露光华”呢？
对公司来说也一样：为什么要考算法？明明我们只是在卖白菜！
答案很简单：技术精湛的程序员效率更高、更不容易搞出错误——卖白菜你们的服务器都更稳定、更能应对冲击、更不容易丢单；尤其是，将来市场风向变了、需要往上走时，公司不至于抓瞎：“俺们公司里都是些小贩……你突然说要玩高科技……俺们牙齿还没刷呢”。
今天又陆续收到了一些评论和赞同，我想在原答案的基础上补充一些原来没有提到以至于被评论区某些朋友误解的内容。
即如果你在工作之余有精力，时刻巩固算法解题能力仍然是推荐的，当然除了巩固算法能力外，一些持续的技术产出也是推荐的，例如开源项目、学习笔记、论文阅读等等，这些东西都会构成你技术影响力的一部分，它和你所在的工作单位、部门、负责的项目、担任的角色、项目周期（上升、平稳、下降），以及你所遇到的机遇一起，构成了你程序员生涯的上下限。
以下是原答案：
我想从另一个角度回答一下这个问题。
全国高考刚刚结束，我有一个习惯，就是每年高考结束都会去简单地看一下陕西省的高考理科数学和理科综合，当然，我会发现我会做的题越来越少了，即是是化学和生物这种强势科目（可能更多地依赖机械记忆），我能写出的反应方程式和记住的实验细节也会越来越少，直到今年我已经写不出银镜反应方程式了。甚至，即使是数学这种平时还会或多或少用到的科目，一些考察较少用到的知识点的题目，我也会忘记解题套路，对，是解题套路。
我想表达什么呢？即，如果你的工作不会直接地和你学到的这些知识打交道的话，至少是我，会遗忘的很快。我们都做过学生，学生的任务就是熟悉各种知识点，然后通过反复大量练习举一反三，学会解题套路，然后考高分，在这个过程中你会反复地使用这些知识，但是当我们不再是学生，这些知识由于疏于使用，会渐渐被遗忘。
同理类比于工作中也是一样的，我们不考虑成功人士，绝大多数应届毕业生，毕业后进入互联网公司，大家的工作无非是，写界面的写界面，写增删改查的写增删改查，少部分运气更好的，他们可能可以写一些基础组件，例如手Q的消息收发、消息缓存等等，注意是少部分。然而这样的工作我们至少要重复1-3年，才可能有机会去做一些更高级的事情，例如某些事件、绘图引擎等。
在这1-3年所做的工作中，除了面试，真的很少用到LeetCode程度的解题套路，在我前前后后实习和正式工作经历了3家互联网公司，可以坦白地说，用到了栈和队列、哈希表程度的数据结构。
或者更具体一些，我们一旦通过了学校的数据结构与算法考试、大公司的校招笔试、面试的算法题，你还会用你学到的算法知识去解题吗？或者更具体一些，我们刷烂LeetCode，是为了学得一手好算法，还是为了拿Offer？
我不是圣人，我对算法，尤其是用算法解题几乎没有任何兴趣，我也没有任何解算法题的天赋，我得到的正反馈激励是很弱的，往往需要经历大量的TLE，WA，看题解才能看到一个AC，实话说我刷算法题，就是为了拿Offer，跟我小升初、中考高考，学奥数，刷53是一样的，更何况，在我工作的1-3年中，除去跳槽，几乎都不会用到呢？
我有朋友，最近辞职准备跳槽，他开始刷算法题了，你说他是为了巩固数据结构和算法的知识吗？
最后回到题主的问题，怎么看待程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识？
你相信我，只要是临近面试需要，我们会立刻尽自己所能学会你说到的所有算法，尽自己所能尽可能多的做算法题，这个周期通常是7到14天，一般不会不让你失望，但是如果你问到我恰好不会的，那只能怪我没有复习到了，毕竟真的很久没用了。
我觉得计算机还有很多比解题套路更有趣的东西，希望能理性讨论，请务必不要向我宣泄情绪，非常谢谢各位观众姥爷。
这是现实啊，你以为码农每天都在写算法改变世界……实际上都在写CRUD（create read update delete）没毛病吧，对DB的CRUD然后包装一层service，service里对多个实体CRUD，再返回给api层。80%的代码不都在干这些嘛？
这被戏称为CRUD boy，码农都是CRUD boy，我也不例外。近两年都在做电商的系统，不是围着订单转就是围着支付，物流转。这些业务逻辑无外乎围绕这状态的变化进行CRUD，没用到太多算法。
我们不能说CRUD就很low，实际上复杂的系统都是可以分解成若干个简单的子系统来构成。每一个子系统里边做的事情可能也就是增删改查，但是这些子系统组合在一起是可以表达很复杂的系统状态，或者说复杂的流程。
互联网这几年发展比较快，很多非科班的学生也都进入了这个行业。在转行的时候，大家考虑的都是经济效益，第一要素就是熟悉一门编程语言会一些数据库操作，找到工作。所以说不会有太多时间去学习数据结构的算法。
但是我要强调，不是所有的项目都是CRUD就可以搞定了。比如说一些广告后台，搜索，排序推荐的系统，还是有一些数据结构的。比如说搜索引擎里边，最后对召回的结果要进行合并，很典型的合并k个有序的数组算法。再比如说热搜词的实时统计，你怎么实现？直接拿DB增删改查可不行。
那么面试的时候为什么面试官都喜欢问算法的数据结构呢？因为算法和数据结构最能体现一个人的基本功。基本功扎实的人，无论是做工程还是去做算法，都不会差到哪里去。我们招人的时候都有一个标准，就说招进来的这个人至少要排到team里面前50%。只有这样招进来的人才能够让我们的team更加强大。不可能招一个很差的人来拉低平均水平。。怎么评判这个人能够在team里面排到前50%呢？其实是有很多标准的，比如说算法数据结构就是里边很重要的一部分，其次，他的逻辑思维能力，系统设计能力，他的职业素养等等。但是算法和数据结构占的比重还是最大的。
你说如果连数据结构和算法都不会，有没有什么影响。我觉得是有的，要知道程序员这个群体也是有金字塔结构的。如果你连基本的算法和数据结构都不会，基本上属于比较底层的程序员。比较底层的程序员就意味着比较低的薪酬。同样是出售脑力劳动和时间，你比别人少赚。
所以看在钱的份上，请你不要忽视算法跟数据结构！！！
最后
- 如果对您有帮助，点赞让更多人看到
- 关注 @凯威讲堂 关于学习、升学和就业的问题都可以私信我
- 关注公众号「凯威讲堂带你上岸」，第一时间了解内容更新
学校没教过，工作中用不到，时间长了也一直不会；
学校没教过，工作中用得到，时间长了也就会了；
学校教过，工作中用不到，时间长了就忘了；
学校教过，工作中用得到，时间长更熟练了；
=========================================
N年经验还从事开发工作不会这些东西且混的还可以的，说明他的工作中不需要这些东西，尤其是做MIS的、围着数据库转的。
=========================================
程序员鄙视链：
科班出身的>非科班出身的
纯IT公司的>行业IT部门的
纯做技术的>技术+业务的（做行业的）
数学好的>数学差的
。。。
类似的话题
-
怎么看待程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识？“程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识” 这个论断，我认为需要辩证地看待。它并非绝对的，但确实反映了一个普遍存在的现象，并且这种现象背后有其深刻的原因和不容忽视的影响。首先，我们来分析这个论断的“普遍性”体现在哪里： 招聘市场的需求与现实的差距： 很多公............. -
关于程序员工作完了还在加班的人，这事儿呀，说起来可就太有讲究了，不是一两句话就能概括的。咱们得从好几个层面来掰扯掰扯，才能看得透彻。一、 主观能动性与个人选择：首先得承认，有些人就是“卷王”体质，或者说，对自己的工作有超乎寻常的热情和追求。 追求卓越的完美主义者： 他们的脑子里，总觉得这行代码还.............
-
咱们老家？嗐，那可真不好一概而论，因为村子、小镇、或者稍大一点的城市，看法都不太一样。不过，如果硬要我概括一下，我接触到的、听到的，大概是这么个意思。一开始，大家是懵的，甚至有点儿瞧不上。你想啊，咱们老家那辈人，辛辛苦苦一辈子，都是面朝黄土背朝天，或者在工厂里敲敲打打，干的是实实在在、看得见摸得着的.............
-
作为一名专业程序员，看待华为的鸿蒙系统（HarmonyOS）是一个多维度、既有期待又有审慎的视角。它不仅仅是一个操作系统，更承载着华为的战略野心和对未来技术趋势的理解。以下是我作为专业程序员对鸿蒙系统的详细看法：一、 核心技术与架构：亮点与挑战并存1. 分布式能力：这是鸿蒙最核心的创新和吸引力所在.............
-
今年的互联网寒冬和裁员潮，对于我们程序员来说，无疑是一场突如其来的疾风骤雨。看着身边一个个熟悉的面孔离开，听着那些关于“优化”和“收缩”的消息，那种不安和迷茫，我想不少同行都能感同身受。怎么看待？首先，得承认，这确实是一个“大浪淘沙”的时期。过去几年，互联网行业经历了爆炸式增长，很多公司盲目扩张，烧.............
-
.......
-
面试官问你如何看待“阿里月饼事件”，这是一个非常考验情商和价值观的问题，尤其对于程序员来说，既要展现技术人的理性思维，也要体现对公司文化的理解和对社会现象的认知。下面我将从几个方面详细地阐述，你可以根据自己的理解和面试官的反应进行调整。核心思路：在回答这个问题时，你需要展现以下几个层面的能力：1. .............
-
头脑王者，这个名字一听就充满了挑战和智慧的碰撞。作为微信小程序中的一员，它确实在短时间内火了一把，吸引了无数喜欢挑战自我、享受答题乐趣的朋友们。那么，它到底是个什么样的存在，我们该怎么看待它呢？首先，头脑王者的核心魅力在于它的“快节奏”和“普适性”。不同于那些需要长时间投入的策略游戏，头脑王者最吸引.............
-
2017年的微信公开课，张小龙的那场关于小程序的发言，至今仍然是很多从业者和观察者津津乐道的话题。那不仅是一次产品发布，更像是一次关于“连接”和“服务”的哲学探讨，深刻影响了后续的互联网生态。怎么看？我觉得那是一次极具前瞻性，但又非常“张小龙”式的发言。前瞻性在于，他从一开始就清晰地勾勒出了小程序的.............
-
哈哈，这个问题可太有意思了！我跟你说，你问到点子上了，这可真是个老生常谈又非常有价值的话题。不少经验老到的老哥们，特别是那些当年在DOS时代、UNIX时代摸爬滚打过来的，确实是推崇“编辑器+命令行编译器”这套组合拳，对新手上手就直接给个全功能的IDE（集成开发环境）是有点“看不上眼”，甚至会极力劝阻.............
-
“重复造轮子”，这四个字在我这个码农耳朵里，简直就是自带BGM的出现。每次听到，心里都会咯噔一下，然后是苦涩，是无奈，也有那么点被误解的憋屈。你说我们程序员是不是真的就这么闲得蛋疼，非要跟自己过不去，把别人已经造好的轮子再拆一遍，然后用差不多的材料，再造一个出来？“重复造轮子”的阴影，是怎么笼罩上来.............
-
.......
-
这事儿吧，听起来挺让人心里不是滋味的。先说说这个程序员工。月薪两万，这收入在不少地方算是不错的了。他每个月给自己老婆上交一万五，这比例可不低，都占到收入的四分之三了。按理说，这钱给得是挺大方的，也说明他对家庭的责任心挺强，愿意把大部分收入交给老婆打理。问题就出在老婆那边的反应上。她拿到钱，却不给孩子.............
-
想在技术圈里不让人看出自己“菜”，这事儿嘛，说起来其实是个挺微妙的活儿。不是说要你装得有多牛，而是怎么在现有基础上，尽量展现出专业、有条理的一面，让别人觉得你“靠谱”，而不是“靠不住”。我这话说得比较实在，没啥高大上的理论，就是些平时摸爬滚打过来的经验之谈。一、 关于“说什么”：言必有据，少说空话，.............
-
好的，关于小程序云开发降低程序员门槛以及如何衡量程序员价值这两个话题，我们来聊聊。我会尽量把话说得透彻，不带一丝AI的生硬感。小程序云开发：是“降低门槛”还是“打开大门”？首先，得承认，小程序云开发确实让很多之前望而却步的开发者，甚至是产品经理、设计师这样非纯技术背景的人，能够更容易地参与到小程序的.............
-
如何看待程维和柳青联名发布的滴滴《郑重道歉》？滴滴出行在2021年7月2日发布的由程维和柳青联名署名的《郑重道歉》声明，无疑是滴滴发展历程中的一个重要里程碑事件。要全面理解这份道歉，我们需要从多个维度进行剖析： 一、 背景：为何会发布这份道歉？这份道歉并非空穴来风，其背后是滴滴在2021年6月30日.............
-
常程和小米官方的道歉，在我看来，是一场围绕着产品定义、用户期待和企业责任的复杂博弈。要深入看待这件事，需要拆解几个关键层面。首先，道歉的根源——“遥遥领先”的争议。我们都知道，整个事件的导火索是常程在发布会上使用了“遥遥领先”这个词来形容小米新机型。这个词本身并非贬义，但其背后承载的情感和联想太丰富.............
-
伊世顿国际贸易公司：揭秘其高频程序化交易的暴利之路（超过20亿）伊世顿国际贸易公司（以下简称“伊世顿”）以其在金融交易领域的惊人盈利能力而备受瞩目，尤其是其通过高频程序化交易（HFT）在短短时间内积累了超过20亿的巨额财富。这背后究竟隐藏着怎样的策略和技术？让我们深入剖析。一、 高频程序化交易（HF.............
-
你这个问题提得挺有意思的，涉及到百度这么一个互联网巨头在市场推广上的策略，尤其是“智能小程序”这个具体产品。要评价百度强行推广百度“智能小程序”，我觉得得从几个层面来看，并且得把事情的来龙去脉和背后的逻辑给掰开了揉碎了说。首先，咱们得明白百度为什么要推“智能小程序”。百度现在面临着几大挑战： 移.............
-
关于孙卓养父母按照法律程序被采取相应措施这件事，我想说，这绝对是一件牵动人心的大事，也引发了许多人对相关法律法规、伦理道德以及社会责任的深入思考。首先，我们要明白，在中国，关于收养、送养，以及儿童权益的保护，都有明确的法律规定。《中华人民共和国民法典》以及《中华人民共和国收养法》是主要依据。这些法律.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有