@nekoneko 吗吗，你的言论有些“反粘包警察”哦。

所以其实我“粘包”打引号了。虽然 TCP 确实不存在粘包这个概念，但是在应用中这个“问题”确实存在。我是不关心这玩意儿到底用“粘包”这个术语，还是准确地“因为 TCP 是流式协议所以必须自己处理数据包分割的问题”这么长的文本描述。在我看来，入乡随俗，如果“粘包”接受度广，用“粘包”来代指上面这句话我没意见。

@ChoateYao 嗯我确实说错了，在通用模型里面属于第四层应用层。HTTP 和 WebSocket 都属于应用层。

另外如果看 HTTP 和 WebSocket 的关系，实际上 WebSocket 可以独立于传统的 HTTP 服务器单独使用，只不过 Handshake 这一步好像用了 HTTP header 。但如果一整个端口都用于 WebSocket 应用程序的话，其实可以忽略 HTTP 协议这玩意儿。

WebSocket 单独使用，你可以参考币的交易所协议。

TCP 确实有“粘包”问题。

所以为什么要死磕 TCP ？找个 TCP 上层的、有“消息”概念的协议不好嘛？比如 WebSocket ？

我有些反感粘包警察，是因为早就被标准化解决了无数遍，直接拿来就能用（比如 WebSocket 这个五层协议）的问题，非要当做现实中一个重大问题去翻来覆去地讨论。

@tool2d ？合着股东不挣钱来供着二次元小将是吧。

@murmur 毕竟新兴的宇宙互联网大厂都是娱乐的，怕什么服务质量有问题。

你要是支付表宕机一小时看不把人骂死。

算法工程师要负责到上线意味着没有统一的基础设施、算法部署平台，顶多来个 Kubernetes 集群就丢给每个算法组了。是，容器时代、Kubernetes 时代，每个算法组自己搭 Database 成为了可能，但是这样的不专业分工就导致了不可能每个算法组都有完善的质量控制和测试机制。

字节不还发生过实习生删线上模型的傻逼事情么，还不能说明这套体制有问题吗。

这就是迷信大厂了。

要我说字节就是小厂到大厂，身份转变了，管理没跟上。对外宣传算法工程师要负责到上线，很自豪的样子，其实就是管理方式低下，还在小厂的模式没有转过弯。

我来歪个楼。

Go：大道至简，泛型是邪道。

有，那叫 rsync 。

你这情况，要是失业了基本就不得翻身了。还是不建议买房。

@ligiggy ummm 很遗憾我已经脱离教材很久了。。。（今年 phd 毕业了

@ligiggy 我上面举的这四个例子都不怎么需要推公式，工业数据上又比较万金油，投入产出比 DL 高。当然它们基本没法处理图片 /NLP ，CV/NLP 还是神经网络得天下。

@ligiggy 其实现在 DL 比较成熟的也就 CV/NLP 。

大量工业数据没那么规整的，各种不同量纲、不同单位、不同性质的 heterogeneous data ，一般用树算法更舒服。经典的比如 RandomForest ，新锐的比如 GBDT 。除了这些树算法，还有就是 Bagging / Boosting 算法的思想得了解一下。

分情况。

* 如果是用树算法处理工业数据，一般不需要推公式，调参就行。
* 如果用神经网络处理图片数据，一部分工作者不需要推公式，用 PyTorch 搞就行。
* 如果用神经网络处理自然语言，推公式的比重会增大。
* 如果处理的是无监督学习，或者顶会不怎么覆盖的新领域上做深度学习，那就得会大量原理性的东西，做各种 regularization （ loss / 结构），不会公式基本寸步难行。

我只看到了楼主满脑子的大男子主义，恶心。