01 Google 云计算

GFS：Google File System，Google 文件系统
MapReduce：分布式计算编程模型
Chubby：分布式锁服务
Bigtable：分布式结构化数据表
Megastore：分布式存储系统
Dapper：分布式监控系统
Dremel：海量数据的交互式分析工具
PowerDrill：内容大数据分析系统

02 Page Rank & Map Reduce

Page Rank

如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是PageRank值会相对较高
如果一个PageRank值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地因此而提高
参考 PageRank算法--从原理到实现

Map Reduce

一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式
用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算
MapReduce实现了Map和Reduce两个功能
-- Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返回一个基于这个处理的结果集
-- Reduce对结果集进行分类和归纳
-- Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻

Map Reduce

03 SEO (Search Engine Optimization)

网站架构
-- 结构清晰
-- Sitemap
-- 死链接
-- 动态链接静态化
-- 使用文本代替 flash
关键字分析
-- 行业
-- 竞品
-- 目标关键字
关键字位置
-- URL、标题
-- 标签：meta、description、ALT、H1、H2
-- 内容、图片文件名、加粗、斜体
-- 关键字密度：6%～8%
内容
-- 定期更新、内容独立性
-- 1k ～ 2k 字数，分段合理
-- 和网站主题相关
-- 评论功能，出现关键字
导入链接和锚文本
-- 高 PR 值站点导入
-- 导入链接：> 3个月，不同IP
-- 锚文本多样化
-- 交叉链接

04 REST API

REST = REpresentational State Transfer, 表述性状态转移

通过使用 http 协议和 URL
利用 client/server
对资源进行 CRUD (Create Retrieve Update Delete)

REST API 优点

Client-server，客户服务状态分离
Stateless，无状态
Cacheable，缓存
Layered system，分层系统
Uniform interface，统一接口
Code on demand，按需代码
高性能、低成本、可靠性、扩展性、简化系统、组件可分离、操作简单

05 AWS 产品

AWS: Amazon Web Services
EC2: Elastic Compute Cloud
S3: Simple Storage Service
AMI: Amazon Machine Images
CLI: Command Line Interface
EBS: Elastic Block Store，弹性块存储
ELB: Elastic Load Balancing
EMR: Elastic Map Reduce
IAM: Identity and Access Management
ISMA: Information Security Management System
RDS: Relational Database Services，关系型数据库
SES: Simple Email Service
SQS: Simple Queuing Service
VPC: Virtual Private Cloud，虚拟专有云

06 AWS 高并发处理

AWS 高并发处理

07 数据中心架构

数据中心架构

08 人工智能

应用层

解决方案层
-- 智能客服、智能助理、无人车、机器人、自动协作……
应用平台层
-- 应用发布运营平台、机器人运营平台

技术层

通用技术层
-- 语音识别 (ASR)、TTS、CV、NLP、SLAM
算法层
-- 机器学习、深度学习、增强学习
框架层
-- Tensor flow、Caffe、Torch、DMTK……

基础层

数据层
-- 各行业、场景的一手数据
计算能力层
-- 云计算、GPU/FPGA硬件加速、神经网络芯片

人工智能 (Artificial Intelligence)

机器学习 (Machine Learning)
-- 学习方法：全监督（回归算法、朴素贝叶斯、SVM支持向量机）、无监督（聚类、降维）、其他（半监督、强化、迁移）
-- 神经网络：Neural Network，Deep Learning
数据挖掘 (Data Mining)
模式识别 (Pattern Reorganization)

机器学习的本质

通过经验自动改进计算机算法
本质：空间搜索、函数泛化
通俗说法：计算的反问题
计算：input + 算法/程序 --> output
机器学习：input + output --> 模型

09 广告系统

China RTB Ads

Ad Exchange: RTB (Real Time Bidding)

Internet Advertising Bidding

GFP (Generalized First Price)
-- 价高者得
-- 缺点：平台方收益不稳定，竞价平台效率不高
GSP (Generalized Second Price)
-- 价高者得，价格为第二高+delta
-- 优点：稳定、可操作性强
-- 缺点：结果不是全局最优化
VCG (Vickey-Clarke-Groves)
-- 广告主为网民一次点击对其他广告主造成的效用损失
-- 难以计算、几乎不用

10 面向对象设计OOD (Object Oriented Design)

以对象 (Object) 为中心
以类 (Class) 和继承 (Inheritance) 为构造机制
充分利用 Interface 和多态 (Polymorphism)
来提供灵活性
认识、理解客观世界，设计构建软件

OOD 特点

Abstraction，抽象：先不考虑细节
Encapsulation，封装：隐藏内部实现
Inheritance，继承：复用现有代码
Polymorphism，多态：改写对象行为
High cohesion & low coupling，高内聚低耦合

11 参考资料

[1] 云计算（第三版）
[2] 互联网创业核心技术：构建可伸缩的Web应用

PM面试资料笔记 (6) - 技术篇