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程序员每天会阅读哪些技术网站或者公众号来提高能力？

江湖快报网2023-03-18 16:02:15【网站技术问题】人已围观

简介如题，相信点进来的各位都有一颗想要提高自身能力的心。不过身处信息爆炸的时代，很容易被冗杂、繁多的信息淹没，包括程序员在内的很多朋友们偶尔会调侃，“关注的公众号比微信好友

如题，相信点进来的各位都有一颗想要提高自身能力的心。不过身处信息爆炸的时代，很容易被冗杂、繁多的信息淹没，包括程序员在内的很多朋友们偶尔会调侃，“关注的公众号比微信好友还多”。其实这不只是一句玩笑，它的确是真实存在的，而且并不在少数。所以，在铺天盖地的信息当中筛选出有效内容才显得更加难得。

这次为大家推荐的技术网站和公众号贵在精而不在多，希望对各位有所帮助。

■ 技术网站

在这一部分，我们默认你是一个技术人才，都说“有多大本事就赚多大钱”，有一技之长傍身的人也有权利追求个人利益的最大化，因此在这里推荐几个国内外比较靠谱的平台，大家可以在上面通过参与项目来实现能力的进阶；如果是初出茅庐的朋友，也可以搜寻一些代码来提高自身水平，驱使自己早日达到参与成熟项目的标准。

· 国外篇

敲黑板，国外的网站虽然会带给大家比较前沿的信息，机会也更多，但也需要大家具备一定的英语能力；而且，如果需要长期使用国外网站的话，时差因素也应考虑在内。

1. Freelancer：https://www.freelancer.com/

freelancer，目前全球影响力最大的自由职业与众包平台，也是集结了诸多优秀自由职业者的接单平台，技术过硬的朋友们不妨来这里大显身手，同时也可以得到试炼和提高。

2. Upwork：https://www.upwork.com/

upwork 前身为 Elance-oDesk，与freelancer旗鼓相当，所以大家可以在熟悉freelancer的同时也来了解一下upwork，毕竟扩大了接触范围，才更有可能去提高。

3. fiverr：https://www.fiverr.com/

程序员们的福音来了，Fiverr 在编程这一领域划分得特别细致，从网站建站、移动端 & 桌面 App 开发，再到数据分析、用户测试，应有尽有，只要你是从事软件专业的开发者，就能够在上面找到你的一席之地。

· 国内篇

1. 码市：https://codemart.com/

简单说来，“码市”可以理解为中国版GitHub，更加方便各位搜寻代码，从而进行练习和提高。

2. 开源众包：https://zb.oschina.net/

“开源中国”旗下产品，配合开源中国网站食用更佳。https://www.oschina.net/

3. 程序员客栈：https://www.proginn.com/

程序员客栈覆盖多个技术领域，各种社会稀缺人才、大厂工程师，都能在上面找到。如果你能接到外包，却苦于技术无法实现，那不妨到上面去雇佣技术人员，相信这应该是效率最高的解决方案。

另外，想要提高技术的朋友也可以参考我们过往的一些回答：

腾讯安全联合实验室：有哪些学习算法的网站推荐？腾讯安全联合实验室：有哪些值得推荐的学习网站？

■ 公众号

先问一句，你关注的公众号有微信好友多吗？如今的公众号这么多，知道大家看不过来，所以不会给大家推荐太多。

事实上，公众号上的内容很多人不会有时间细看，阅读公众号的时间相对来说也比较碎片化，能让人往下划的文章，基本就算优质内容了，至少它吸引了你。

不过，关注了这么多，我们一定会清楚哪些账号内容质量较高，也会从中get到一些热点和干货。在阅读的时候，从标题、排版、阅读量就能看出个大概，在这里给大家推荐一些还不错的账号，快看看你关注了没有。

1. CSDN知识库（CSDNLIB）

号称“70万+的IT人士的天堂”，知识全面，内容广泛。

2. AI技术前线（iotcsdn）

一个提供技术的学习平台，专注于人工智能相关应用、开发咨询等技术研究。

3. 程序人生（coder_life）

关注IT产品研发背后的人、技术和故事，带来全方位的技术分享。

4. Java后端技术（JavaITWork）

专注Java相关技术：SSM、Spring全家桶、微服务、MySQL、MyCat、集群、分布式、中间件、Linux、网络、多线程，偶尔讲点运维Jenkins、Nexus、Docker、ELK，偶尔分享些技术干货，致力于Java全栈开发。

5. 51CTO技术栈（blog51cto）

专注于 IT 技术领域，汇聚技术大咖，分享开发架构、系统运维、大数据、人工智能等一线技术解析和实践案例等深度干货文章。

另外，说到优质公众号，当然不能少了我们，下面就推荐给大家一些腾讯安全的相关公众号，欢迎随时关注：

1. 腾讯安全（TXAQ2019）
致力于成为产业数字化升级的安全战略官，不定期带来安全圈的一手干货，以及互联网行业的前沿资讯。

2. 腾讯安全联合实验室（txaqlhsys）

第一时间带来安全信息争霸赛的最新消息，也会针对安全行业、计算机领域的一些难题进行答疑解惑，非常适合程序员阅读。（快来关注我）

3. 产业安全talk（the _css）

聚合产业安全力量，构筑行业交流平台，从各个角度透视和分析安全问题，各位安全人才还不看过来。

4. 腾讯Bugly（weixinBugly）

腾讯Bugly-Crash监控，帮助移动互联网开发者更加及时地发现掌控异常，更全面地了解定位异常，更高效地修复解决异常，安全圈的干货都在这里。

说了这么多程序员提高能力的途径，最近程序员届传来一个好消息，国内一些城市已经开始程序员人才补贴了——

对于人工智能公司的项目开发、人才引进、科技研发，最高按照国家拨款经费的30%给予配套支持，单个项目最高补贴1000万。

这也从侧面反应出国家在AI方面的人才供给正面临困境。前不久，国家发布了《2020年人工智能产业人才发展报告》，疯狂暗示程序员：

2020年AI产业目标是“必须超过1500亿”，但目前国家AI人才的缺口已经达到30万，所以现在是投身于AI行业的好时机。

所以这里刚好借机推荐给大家一些AI方面的博客和优质贴。

■ 博客

科学日报 - 人工智能新闻：

人工智能上的一切，包括具有人工智能的未来机器人，人类智能的计算机模型等https://www.sciencedaily.com/news/computers_math/artificial_intelligence/

机器学习掌握：帮助专业开发人员入门并自信地应用机器学习来解决复杂问题http://machinelearningmastery.com/blog/

麻省理工学院新闻-人工智能：http://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2

亚马逊网络服务AI博客：https://aws.amazon.com/blogs/ai/

IBM Developer | 人工智能：https://developer.ibm.com/patterns/category/artificial-intelligence/

Lex Fridman | 人工智能播客：https://lexfridman.com/ai/

AI TIME JOURNAL：https://www.aitimejournal.com/

NVIDIA博客：https://blogs.nvidia.com/

新闻中的人工智能：http://aitopics.org/whats-new

■ 优质贴

除了以上内容以外，也有很多技术大牛分享的科普贴、分析贴等干货满满的优质内容，在此列举一些，供程序员朋友们以及AI爱好者们参考。

Freebuf：

1. SNDBOX：结合人工智能与机器学习的恶意软件分析平台

SNDBOX是2018年Black Hat大会上发布的一款以人工智能驱动的具有机器学习能力的恶意软件研究平台，用来帮助用户在受到攻击前就及时识别恶意软件样本并作出相应动作。想必经常关注安全圈的同学一定有所耳闻。

https://www.freebuf.com/news/191431.html

2. 详解人工智能在网络安全中的应用

该文章介绍了深度学习及其支持的一些现有信息安全应用，并对如何使用深度学习检测XSS注入攻击进行讲解。

https://www.freebuf.com/company-information/195083.html

3. 基于人工智能的金融反欺诈

AI不仅能极大提升金融服务的效率，降低交易成本，更能帮助金融机构在业务、风控、运营、审计、人力等前中后台场景进行智能化转型。

https://www.freebuf.com/column/230752.html

4. 人工智能时代，如何反爬虫？

该文章对爬虫与反爬虫进行了简要介绍，并结合两项热门技术——大数据和机器学习，探究它们在爬虫识别中的应用。

https://www.freebuf.com/column/225625.html

大家也可以参考我们关于爬虫的一些过往回答：

腾讯安全联合实验室：爬虫究竟是合法还是违法的？腾讯安全联合实验室：通俗的讲，网络爬虫到底是什么？

5. 人工智能（AI）背面是福是祸？

在今年上半年，英国政府通信总部GCHQ联合英国皇家三军研究所RUSI重磅发布了一份人工智能（AI）用于国家安全的研究报告。报告警告称，人工智能（AI）为增强国家安全和公共安全创造了新的机会，但它也带来了新的安全挑战。

https://www.freebuf.com/column/235491.html

6. 机器学习与恶意代码检测

该文章对人工智能简史进行简要概述，并从计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面阐述了深度学习的含义和现状。

https://www.freebuf.com/articles/others-articles/224051.html

7. 在网络安全领域应用机器学习的困难和对策

该篇文章分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试图找出解决方法。

https://www.freebuf.com/articles/neopoints/234939.html

8. 2023年，超过40％的隐私合规技术将依赖AI

根据Gartner的数据，到2023年，超过40％的隐私合规技术将依赖人工智能（AI），而目前这一比例仅5％。

https://www.freebuf.com/articles/neopoints/228851.html

关于AI的发展空间，大家也可以参考我们的过往回答：

腾讯安全联合实验室：如何看待人工智能未来十年的发展空间？

CSDN：

看雪：

1.“编程技术”精选贴汇总

看了那么多和AI有关的内容，也该回到编程技术这里了，该贴收录了很多具有代表性、总结性以及引导作用的精华贴。

https://bbs.pediy.com/thread-227176.htm

2. C++编写Windows平台ShellCode的框架

一位自称是“菜鸡”的同学整理出的ShellCode编写框架，向大家展示了该框架的功能，并说明了原理，重要的是还分享了代码，有兴趣的童鞋可以戳链接，和同僚共同切磋，互相进步。

https://bbs.pediy.com/thread-258775.htm

说好的少而精，到最后还是分享了这么多。没办法，看到问题，就希望能够尽可能地帮助大家，各位请选择感兴趣的、适合自己的内容，择其善者而从之，总有一天能出师。

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