43 | 编写安全代码的最佳实践清单

像以前一样，当大家看到“最佳实践清单”这个标题的时候，就意味着这一个模块又到了总结的时候了。

这一模块我们从代码安全的角度出发，探讨了如何编写安全的代码。首先我们再来重温一下，为什么需要安全的代码呢？

当业务规模比较小、系统复杂度不高时，运维、测试、数据分析、管理等支撑功能主要由各系统或者团队独立完成。随着业务规模越来越大，系统复杂度越来越高，子系统数量越来越多，如果继续采取各自为政的方式来实现这些支撑功能，会发现重复工作非常多。因此我们自然而然就会想到将这些支撑功能做成平台，避免重复造轮子，减少不规范带来的沟通和协作成本。

结课测试题｜这些晋升的知识，你都掌握了吗？

你好，我是华仔。

到这里，《大厂晋升指南》这门课程已经全部结束了。我给你准备了一个结课小测试，来帮助你检验自己的学习效果。

结束语 | 静下心来，品味经典

从专栏上线发布到现在，不知不觉三个月时间过去了，感谢你的一路陪伴，今天到了说再见的时候，我想简单回顾一下专栏的内容，并且聊聊我的一些感受。

结束语 | 静下心来，品味经典

从专栏上线发布到现在，不知不觉三个月时间过去了，感谢你的一路陪伴，今天到了说再见的时候，我想简单回顾一下专栏的内容，并且聊聊我的一些感受。

结束语 | 静下心来，品味经典

从专栏上线发布到现在，不知不觉三个月时间过去了，感谢你的一路陪伴，今天到了说再见的时候，我想简单回顾一下专栏的内容，并且聊聊我的一些感受。

你好，我是黄申。

今天，我们来聊另一种降维的方法，SVD 奇异值分解（Singular Value Decomposition）。它的核心思路和 PCA 不同。PCA 是通过分析不同纬特征之间的协方差，找到包含最多信息量的特征向量，从而实现降维。而 SVD 这种方法试图通过样本矩阵本身的分解，找到一些“潜在的因素”，然后通过把原始的特征维度映射到较少的潜在因素之上，达到降维的目的。

你好，我是 LMOS。

上节课我带你通过 KVM 技术打开了计算机虚拟化技术的大门，KVM 技术是基于内核的虚拟机，同样的 KVM 和传统的虚拟化技术一样，需要虚拟出一台完整的计算机，对于某些场景来说成本会比较高，其实还有比 KVM 更轻量化的虚拟化技术，也就是今天我们要讲的容器。

期末考试 | “深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！

你好，我是王喆。

《深度学习推荐系统》这门课程到这里就正式完结了。在发布了结束语之后，我陆续收到了很多同学的留言和反馈，非常感谢你一直以来的认真学习和支持！

有时工作久了，会陷入这样一种状态中，整天不停地写代码，开发业务需求，周而复始，日子长了，自然觉着厌倦，感到似乎真的有点像“码农”了，日出而作，月落而息。在过去的某个时期，我应该也陷入过这样的循环之中，后来又是如何脱离的呢？