实现一个令牌桶算法怎么样？一小时发 100 个令牌，每次请求一个新的资源类型需要消耗一个令牌

https://www.cnblogs.com/bossma/p/how-to-implement-token-bucket-algorithm-using-redis.html

新手还是 flask 和 django 把，五花八门的问题基本都能搜到答案，坑都被人淌完了

求问这是个啥项目

为啥是用 k8s operator ？能简单介绍一下这个项目的动机吗？

你需要一个 VPN 网关打通办公网络到 vpc 的链接。这个比跳板机等方法更加的安全。

@RyanOne 这位朋友是懂行的。

其他这些说 500 块 js + html 搞定的朋友怕不是没看出来这个项目需要部署一个后端服务来 serve 机器学习模型的吧。OP 虽然搞定这个模型训练的过程，但是模型保存在本地还是需要上线的吧。
如果只用 js 的话，模型跑在浏览器里可是要折腾 wasm 这类东西，不知道这个玩意儿大家熟不熟悉。

这模型是个随机森林，不是个线性模型，所以没法简单的编码成一个“公式”。如果用代码写出来这个推理过程的话，也是近似于一堆 if-else 语句，而不是一个线性公式。

这个项目最合适的是找个后端工程师来做，页面用最传统的模板渲染返回 html 就可以了；计算过程在服务器端完成后，把结果放在 html 里面返回就行。一行 js 都不需要。

kubectl edit

这个后面有机器学习模型的。除非用 wasm 在浏览器端做推理运算，否则肯定是需要服务器后端来部署这个模型的。这个比表单要复杂多了

LZ 可以了解一下 containerd, runc, OCI ，这些都是广义上 docker 的构成部分

LZ 了解过存储过程吗？这个可能比较符合 “业务逻辑“ 写在 sql 里面的定义。
多表联查其实也不算什么业务逻辑。

要看贵公司做什么业务的。需要大量水平扩展的，放太多重计算任务在数据库侧确实不太合适；如果是做 ERP 这类需要强关系建模的，每个表不设外键，禁止 join ，就看会不会被公司打死。。

软件公司也不是只有 2c 这一种的。

看完表示更想躺平了

单系统 linux ，安装 tailgate ，vs code remote development 套件什么问题都没有，最佳体验。
你台式机有显卡之类的不要折腾 windows 上的虚拟机了，单系统 linux 解决你所有问题。

code review 可以缓慢提升水平均值，同时绝对可以降低方差

context 不用引入额外依赖，多好

我在前公司观察下来，go 最有吸引力的一帮人是
1. 在公司做基建产品 -- 网络、存储、计算三大件
2. 往往用的都是 C++，天天和 c++ battle ，挖内存泄露
3. 招人痛不欲生，候选人全跑去选产品组，没人想来和 C++battle

这些人听说 go 之后都很开心的在新项目上开坑。

感觉这个用户群里转语言很合理；写产品和业务逻辑的，抛弃了一个很好用的轮子（ java ），转一波就有点不太能理解

LZ 可以成立一个公司；初创企业可以直接白票一年 unlimited

看好 curl

txt + git 管理

我会经常去 dev.to 和 devpost 上看有什么好玩的 hackathon 。通过参加 hackathon 经常能学习很多新知识，我对 web3 ，Alexa 语音助手的了解都是参加上面活动来的。做过一个项目，哪怕是个玩具，也比只看教程之类的来的体会深。
同时还弄了不少体恤衫，马克杯，贴纸等重在参与奖的奖品