wit.ai 里面一个语言结构化的组件 duckling 可以做到。之前用 clojure 实现的旧版是有中文支持的，Haskell 重写后的版本没有了，需要自己基于 ISO-639-1 standard 扩展一个

局域网对公网开放的话，试试 Rancher，开箱即用，把局域网机器和云主机都作为 agent 配置一下就行，agent 之间通过基于 IPSec 的 overlay 网络通信，半小时以内稳稳上手。

tw 技术氛围不错，出国和培训的机会多
vivo 不了解不评价
平安除了寿险都不要考虑（平安出来的技术在我这初面没一个通过的）

我感觉没什么大问题，就是使用 golang 语言有加分这里不太合适，此处应有少量减分

刚入职时发现公司老员工寥寥无几或频频离职都是天坑的表象，最好趁着试用期走人再找一找别的机会。

1. 在选举过程中 leader 知晓并负责管理全部节点，所以 leader 在任期内可以确定大多数成功。“而 commited log 需要大多数机接收到”这里描述不够精确：对于一个 client 发来的一个条目，leader 接收到之后广播给所有节点。leader 在确认集群多数节点写成功之后（收到大多数节点的 ack ），才进行 commited 动作(此时把条目 apply 到状态机才是安全的)，稍后 follower 在 log replication 的过程中也会本地 commit 这个条目(因为后续心跳包里会包含 leader 已提交的 index 号)

2. https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md#6-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E6%88%90%E5%91%98%E5%8F%98%E5%8C%96

3. 这个算是分布式系统设计的常识，首先不同角色的职责是固定的，foller 不会应对请求。而论文所述的 raft 属于 single-leader replication 机制，只有 leader 一个单点应对请求。你说的这种情况属于 multi-leader 类型的系统，虽然能增加吞吐量，但是同一份数据在多个 leader 可能会并发修改造成冲突，所以这类的系统必须引入冲突检查和冲突恢复机制，实现更为复杂。针对 raft 有 multi-raft 的扩展层
https://github.com/deepfabric/elasticell/blob/master/docs/architecture/multi-raft.md 似乎 CockroachDB 和 TiDB 用到了类似的设计

同步建议 gRPC，异步用 MQ. MQ 的选择比较多，有基于内存的(rabbitmq nsq) 有可持久化的(kafka) 有些只能消费一次，有的可以由 client 自由操控 offset 反复消费 msg(还是 kafka)

不能大范围开窗，只能躲了，空气净化器口罩都 0 作用

@20015jjw 给你的代码就是 java8 的 lambda API...

这个算是 OO 语言给思维带来的枷锁。试图从 List 中 filter 一些结果，但是要根据不同的动态条件。纯 OO 语言里不太好做，或者需要动用设计模式。FP 里就是把怎样取属性并比较这个动作(function/ first-class function ) 当成变量传进去而已。

举个例子，边界判断要自己补充下
https://gist.github.com/liyuntao/54bc04e963fa969b2d82903d51bfea69

typescript+1

golang 的烂尾项目多了去了，写着写着就发现因为语言的设计，表达能力与依赖处理方面带来的缺陷，体验甚至不如 JS

并没有优惠，买小米 6 刷国际版或者右转果子

主机玩家哭晕在厕所，巫师 3 年包折后比 pc 还要贵一倍多

不是所谓的舍本逐末么

楼主说的没错啊，难用还不让人说了？只拿出反正我自己写 xxx 时候 blahblah 没什么意义。

还有关于社区所谓的 我们目标是编译快 -> 泛型很影响编译速度 -> 我们舍弃了泛型

完全不是一个概念，Vue.js 是'前端路由'，类似客户端开发里菜单切换，界面切换的手段。
浏览器不会向后台发 Http Request

用跳板机 ssh 到另一台再搭建服务，ISP 有所有直连 ssh 的 ip 全列表。这个没准(或已经)变成某入侵检测系统的一个考量因素。

这种高位，不用持续的上涨带来赚钱效应和预期，横一阵就是崩

JVM 项目用 spring-cloud, 跨语言的话 目前没看到特别合适的。