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中国开发者调查报告:技术生态蓬勃发展与挑战并存摘要:引言:重要发现开发者真实画像:30岁以下开发者减少,薪酬集中在8k-17k程序员的日常:主职工作是开会,其次才是写代码,每日输出101-200行代码占比最高软件开发工具:Python因AI水涨船高、34%的开发者使用过ChatGPTAIGC,已经造出了一个全新的赛道云原生技术已成为驱动业务增长的重要引擎国产数据库进入技术创新繁荣新阶段操作系统外壳正处于快速演变期芯片之路,道阻且长开源已成软件开发不可或缺的一部分 结论:总结:参考文献:致谢 原创声明中国开发者调查报告:技术生态蓬勃发展与挑战并存
摘要:
《中国开发者调查报告》展示了中国开发者在不同技术领域的趋势和关注点。AIoT、云原生技术、国产数据库、操作系统外壳、芯片制造以及开源等领域呈现出生态蓬勃发展的局面,但也面临着一系列挑战。开发者们在安全性、系统稳定性、生态适配等方面亟需关注和改进。本文对调查报告的重要发现进行了深入概括和分析,展望中国开发者在构建数字时代的美好未来所扮演的关键角色。
引言:
随着科技不断进步,中国的开发者们正积极参与着数字时代的建设。《中国开发者调查报告》为我们揭示了他们在AIoT、云原生技术、国产数据库、操作系统外壳、芯片制造、开源等领域的努力和进步。然而,随之而来的挑战也不容忽视,从数据安全到开源生态的建设,都需要我们共同面对和解决。本文将全面分析调查报告中的重要发现,探讨开发者们在技术创新中的作用和责任。
「提交 2500 次的工作申请,接受 46 次面试,换来 1 纸 Offer」,这是今年早些时候一名被 Meta 解雇 PM 的一段令人咋舌的求职之旅。
这个引人关注的数字背后,折射出在 ChatGPT、GPT-4、Midjourney 等 AIGC 工具冲击下开发者、工程师们求职的艰辛现实。
伴随着新潮流的来临,一个令人不得不面对的问题摆在开发者们面前:新技术对老牌技术带来的影响究竟有多大?过往学习的技能是否还能在这个不断变化的时代找到用武之地?现在外界传言的主流是否是大家都应跟随的目标?
CSDN、《新程序员》在去年ChatGPT横空出世之后,发起了一份围绕开发者现状、人工智能和物联网、云原生、数据库、操作系统、芯片、开源的深度调查问卷,此问卷也融合了各个领域对生成式 AI 的应用进展,最终于近日正式形成一份长达 125 页的《 中国开发者调查报告》完整内容。这份报告旨在为广大开发者勾勒一幅真实而又鲜活的画卷,以还原开发者们真实的生存现状。
无论你是正在职场奋斗的老司机,还是正在大学里磨砺技艺的新手,希望这份调查报告能拨开心中的阴霾,成为你的“定心丸”,解答你内心的困惑。
Gitcode 地址:https://csdn.gitcode.host/Survey-Report-on-Developers-in-China/survey//
重要发现
根据调查报告,我们有以下主要发现:
30岁以下的开发者人数逐年下降,目前占比71%开发者从事后端开发的比例最高,月收入在8000-17000元范围的开发者从去年的49.2%降到了40.2%IT行业人员流动并没有想象中那么快,没有跳槽的开发者占比超3成在软件开发工具维度,Python的采用率大幅提升,占比31.2%;低级汇编语言是开发者最不喜欢的编程语言AI工具层面,26.6%的开发者表示看好生成式人工智能,34%的开发者表示使用过ChatGPT,61%的开发者认为当前的AI编程并不能取代开发者云原生逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G等新兴领域崭露头角与传统的本地数据库相比,云数据库在许多方面具有更高的可靠性和安全性,但仍有83%的开发者对数据安全表示担心国产操作系统在功能和性能上与国外操作系统还存在一定的差距,特别是在用户体验、使用习惯、升级维护成本和应用兼容性方面芯片技术需要大量的知识积累和开发经验,但在国内这方面的人才储备仍然相对较少,这使得芯片研究和开发的进程受到了限制开源成为当今技术圈必不可少的一项技术,96%的开发者正在使用开源软件
开发者真实画像:30岁以下开发者减少,薪酬集中在8k-17k
「程序员是吃青春饭」的说法正在被打破
属于“35岁年龄”的焦虑,随着科技互联网的快速迭代,正在不断被打消。
数据显示,近三年来,30 岁以下的开发者人数正在逐年下降,从的 81%、的78%,到今年的71%。与之形成鲜明对比的是,40岁以上的从业者人数从去年的3%上涨到了今年的7%。
其中,61%的开发者表示,想通过学习热点技术来提升自己的事业。
基于此,有35%的开发者表示会一直做技术岗到退休。而当相关开发技能达到一定要求后,49.9%的开发者表示想成为一名管理者。这意味着越来越多的从业者想要更长久地奋战在开发的一线。
整体薪酬有所下滑,最高薪行业已“变天”:从金融变为通讯设备制造业
近来全球经济增长放缓,很多企业将“活下去”作为首要目标,为此,不少公司对上至CEO、下至一线开发者采取降薪手段来缩减成本。
相较于去年的数据,薪资低于5000元的开发者占比从去年的5.5%增至今年的13.7%。同时,月收入在8000-30000元范围的开发者从去年的49.2%下降到40.2%。
当进一步问及受访者在过去一年中薪资是否有变化时,6%的开发者表示工资出现了负增长,43%的开发者工资没有任何变化。仅51%的开发者表示过去一年工资有所上涨,而该数据为62%。
另外,正如文章伊始IT从业者的求职现状,整体大环境下,盲目地辞职并非明智之举。数据显示,近1-2年内有跳槽经历的人不足三成,没有跳槽的群体占比34.1%。
与此同时,往年高收入群体占比最高的通常是金融行业,而根据今年的调研数据显示,今年通讯设备制造业的高收入群体占比最高,81%的开发者月薪超过8000元。
一线城市仍是开发者重要的聚集地,薪酬也比新一线、二三线要更胜一筹
从地区分布上来看,不难理解,一线城市和新一线城市是很多互联网公司的大本营。对于开发者群体而言,这里的机会会比二三线城市更多一些。
数据显示,北京、广东是开发者聚集较多的地域,占全国总数28.2%。上海、江苏地区的开发者占比数量处于第二梯队,占全国总数的15.1%。
在这里也更容易拿到高薪。数据显示,月薪高于1.7万元开发者数量Top 10的各地区中,在北京和上海工作的开发者有近半数的薪资在1.7万元以上,其它地区仅占三成左右。
受教育程度也是影响薪资水平的一个重要因素。从数据来看,学历高的开发者中,高收入群体占比相对较高。学历背景为硕士研究生和博士研究生的开发者中,薪资达到1.7万元以上的超过五成。
有时并非工作时长越长,薪酬越高。数据显示,在工作时长多于55小时,但少于72小时的开发者中,收入超过1.7万元的占比50%,比例最高。
程序员的日常:主职工作是开会,其次才是写代码,每日输出101-200行代码占比最高
在很多未入行的人看来,程序员每日就是抱着一台电脑,手不停地敲打键盘,输出各种英文字母组成的代码。其实,数据显示,在日常工作中,仅不足9%的开发者每天有超过70%以上的时间在写代码。每天超过一半时间在写代码的人员,占比不到30%。
按照代码成果来看,75.5%的开发者每天有效代码行数不超过300行。一天写101-200行的开发者群体占比最高,为20.2%。
那要问程序员的时间都去哪了?
42.7%的开发者将投票投给了频繁开会选项。其次,分散注意力的工作环境以及不清晰的工作流程等因素成为影响他们工作效率的主要“杀手”。
除了以上一些因素之外,都说现在的年轻人,一身反骨,拒绝内卷。
从调研数据上可以看到,有超过三成的开发者每周只需要工作40小时,73%的开发者不加班或仅有少量加班。
对开发者来说,工作时间越长,不满意度越高。每周工作40小时(标准工时)的不满意度最低,仅有4%。
倘若将个人生活与高薪加班工作放在同一水平线上来比较,有56%的受访者果断拒绝“大小周”,要正常休息时间。当然也有23%的开发者表示,为了高薪,愿意实行“大小周”工作制。
软件开发工具:Python因AI水涨船高、34%的开发者使用过ChatGPT
从开发者赖以生存的工具来看,在编程领域,过去一年使用Java语言的开发者人数占比42.9%。随着人工智能的发展,Python的使用量也逐渐提升,工作中常用Python的开发者占比31.2%。
蚂蚁集团语雀团队稳定性负责人李靖点评道,Python具备出色的易读性、灵活性和更强大的科学计算能力,这使得大量开发者开始对Python产生浓厚兴趣,加上它在AI相关领域也有着非常活跃的生态,目前已经超过四分之一的开发者计划在未来一年中学习和掌握这门语言。ChatGPT和Midjourney等大模型的面世,让大家看到了AI的魅力,随着算力的提升、数据集的丰富和模型训练技术的进步,未来大模型有望逐步替代垂类NLP中小模型,一定程度也会汰换单一技能的生产力,这也跟眼下企业降本增效的目标是契合的。
相比之下,低级语言汇编是开发者最不喜欢接触的语言,占比38%。此外,C、C++因为其使用难度,也让部分开发者望而生畏。
近年来,Vue.js在Web开发中愈发流行,数据显示有36.1%的开发者用Vue.js进行了大量开发。相较之下,jQuery的使用量在逐年下降,由去年的29.1%降至了23.3%。
Visual Studio Code作为轻量级跨平台工具,有38%的开发者在日常工作中进行使用,排名依然稳居第一。
伴随着AI大模型的发展,越来越多AI工具可以提高开发者的开发效率,45%的开发者表示曾使用过AI编程相关工具,其中34%的开发者表示使用过ChatGPT。
如今随着国产大模型的迅速崛起,AI编程辅助工具使用的这一比例只会增加不会减少。
自从AI可以帮助编程后,对于其是否能够替换开发者有关的讨论便不绝于耳。61%的开发者认为当前的AI编程并不能取代开发者。当然,也有一小部分开发者觉得AI编程有望取代现有开发者。
针对这一点,飞漫软件创始人魏永明认为,一项新技术是否可能替代整个人类或者部分人类,或者某个职业,是由替代成本决定的。而计算机软件发展到今天的规模,是一层层软件堆叠而成的结果。就算AGI技术可以自己设计和实现操作系统、编译器、数据库,也不会有人花钱让AGI去做这件事,因为从经济上讲,这是极度不划算的事情。因此,替代会发生,但在可预见的未来,只会发生在应用层面。
AIGC,已经造出了一个全新的赛道
ChatGPT 成为全新生成式 AI 赛道的导火线,一经发布之后,引领全球科技公司对大模型研发的狂欢,这也不断驱动市场新需求、新机遇的出现,由此吸引大批人才涌入这一波浪潮之中。
数据显示,有41%的开发者是在才开始涉猎AIoT相关开发工作的。
在具体应用场景中,近三成开发者会用到AI人像修复工具,AI人像修复技术可以帮助开发者,对人像进行自动修复和增强,提高应用设备上人脸检测的效果以及准确性。
也是基于这个方向,有开发商开发了一款名为“妙鸭相机”的应用,9.9元解锁写真大片,成为近日不少用户关注的重点。
在针对AI技术的突破上,26.6%的开发者表示看好生成式人工智能,其次是大规模数据集和大模型开源,分别占比23.4%和20.9%。
随着AIoT的持续发展,在未来可能会取代人类的部分或全部工作。调查数据显示,超过9成的开发者认为智能设备可以帮助我们完成工作,只有8%的开发者认为不能替代人类。
而进一步深度谈论人工智能是否会具有意识的能力时,41%的开发者认为人工智能有可能产生出意识,看来很多人对于硅基生命的想象还是很丰富的。
不容忽视的是,AIoT技术的广泛应用将会带来一系列的伦理、法律和社会影响,也会改变我们的生活、社会和经济。
因此,在AIoT技术全面普及之前,需要开展广泛的社会、文化和伦理的探讨和研究。36%的开发者表示,讨论应该越早展开越好,在基础研究阶段就应该开始考虑伦理、法律和社会影响。也有同样数量的开发者表示,在产品化、服务化之后社会使用和实施阶再考虑也是可以的。
智源研究院访问首席科学家,新加坡工程院院士,AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fellow 颜水成点评道,根据本次调查显示,AIoT开发者生态呈现出自由化和扩大化趋势,同时其产品应用也更加的多样化,这随之带来一个重要的问题,即AI的安全性问题。AI的安全性问题包含几个方面:
第一是AI的数据安全,AIoT应用的几个最大领域,不论是制造业、金融、物流、医疗、安防还是自动驾驶,都是数据安全性要求极高的行业,既要保障AI能够使用好私有数据,同时又要保护好原始数据安全以及AI分析之后的结果数据安全;
第二是AI的系统安全,AIoT最主要应用的这几个大领域,本身对于安全的要求极高,一旦黑客通过AI系统漏洞进行攻击,不论是盗取数据还是篡改结果,都会造成巨大的危害,开发者生态的自由化和扩大化更是对此形成了巨大的挑战,如何进行AI系统的防护也是接下来需要特别重视的一个问题;
第三是AI本身意识的形成所带来的伦理安全,目前已经有超过半数的开发者认为未来AI可能或者一定会形成自我意识,这个过程有可能是潜移默化的,需要提前做好准备工作。
云原生技术已成为驱动业务增长的重要引擎
作为新型基础设施的重要支撑技术,云原生逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G等新兴领域崭露头角。在对云原生感兴趣的群体进行调查统计,数据显示,仅只有20%的开发者表示,他们的服务未部署到云服务上。
云原生的优势,也是开发者们偏好使用云原生的原因,44%的开发者表示,云原生能够提高开发效率。当然除了开发效率,提升业务的敏捷度也是吸引开发者重要的原因。
在具体技术方向上,45%的开发者主要涉足微服务架构,可见微服务架构在云原生领域的重要性。
万博智云CTO孙琦表示,容器技术的不断完善,促使微服务架构应用越来越多,而DevOps工具集是保证微服务项目落地的重要保障。
基于此,63%的开发者认为,掌握和运用Docker、K8s等技术是最为重要的。当然,44%的开发者认为微服务架构也非常重要。
稳定性是所有开发者首要关注的问题,Serverless的使用也不例外,将近一半的开发者都关注其稳定性,其次关注的便是在开发效率的提升上。
不过在使用云原生技术时,不少开发者也仍有顾虑。40.1%的开发者认为,规范API接口排在亟待改善问题的首位。适度微服务拆分、统一配置管理相当,分别占比30.5%和31.5%。
国产数据库进入技术创新繁荣新阶段
数据库技术发展70余年,其在国内已发展也有四十年的时间。至此,31%的开发者感觉国产数据库发展迅速,表现出极大的潜力与发展前景。
在他们看来,有独立的理论原创内容(38%)、有不同于其他数据库的功能特性(34%)、在工程领域做到世界前列(32%)和基于现有理论独立完成编码实现(32%)是国产数据库创新的根本。
腾讯数据库首席架构师李海翔认为,引发数据库技术下一场的革命,一定是基础理论层面获得突破性进展。可以肯定的是,谁肯在理论研究层面投入资源,谁将获得收益。
基于这些维度,数据显示,TiDB数据库继续领先其他竞争对手,成为开发者最熟悉的国产数据库之一。同时,AliSQL和OceanBase也将保持其强劲的发展势头。
在应用方面,开源数据库使用率是最高的,占比39%,这反映出虽然开源数据库在成本、可定制性等方面有很大的优势。
报告也指出,虽然国产数据库发展稳中向好,但数据库迁移成本、兼容性等制约着国产数据库的发展,因此,国产数据库的发展也需要注意到这些问题,加强技术研发和团队建设,提高数据迁移和兼容性的能力,以更好地服务于广大用户。
在关于数据库的未来发展方向上,开发者的观点主要集中在以下几个方面:
多模数据库,即一库多用。这种数据库开发技术可以将不同应用所需的各种数据整合到一个数据库中,满足多个应用场景需要,占比为52%。AI融合数据库也成为一个热门方向。数据库结合人工智能技术,可以实现数据库的智能化、自动化运维,从而提高数据库性能,占比为51%。与云计算深度结合的数据库,作为一种新型数据库技术,将极大地提升数据分析和数据处理能力,占比为40%。
操作系统外壳正处于快速演变期
随着国家对信息安全和数据主权的重视,国产操作系统的发展也越来越受到关注。在国产操作系统的发展中,一些开发团队和公司秉持着创新和独立自主的精神,增强了中国自主研发的能力,实现了操作系统的本土化。23%的开发者表示,当前国产操作系统已经满足日常需求。
相比于国外主流操作系统而言,国产操作系统还面临许多挑战和问题,特别是在用户体验、使用习惯、升级维护成本和应用兼容性方面。
应用兼容性是开发者关注的最重要问题之一,有高达66.71%的开发者认为国产操作系统在应用兼容性方面存在问题。这与国外主流操作系统相比,国产系统应用的品种和数量可能还需要更多的拓展和支持,除了应用兼容性问题外,还有48.19%的开发者认为国产操作系统在用户体验方面也存在差距,33%的开发者关注使用习惯的问题,23.62%的开发者关注升级维护成本的问题。
这些反映出国产操作系统在整体体验和质量上还需进一步优化,同时在升级维护等方面也需要更好地完善和应对。
在国内自研操作系统中,HarmonyOS(鸿蒙)是最具有代表性和市场影响力的系统,有接近90%的开发者听说过该系统。这一结果表明了人们对于华为公司的重视和关注,同时也反映了HarmonyOS在国内市场占据主导地位的趋势。
除了HarmonyOS外,Deepin和中标麒麟也是目前国内自研操作系统中较为知名的系统。据调查显示,有近三成的开发者听说过Deepin操作系统,而有约四分之一的开发者熟悉中标麒麟操作系统。这两款系统在一些特定领域拥有广泛的应用和用户口碑,也成为操作系统市场的重要参与者。
在分析导致国产操作系统产生差距的主要原因时,我们发现缺乏广泛的应用生态是制约其发展的主要问题。
此外,技术型人才的缺失和持续资金的投入也是影响国产操作系统发展的重要因素。因此,国产操作系统需要加强应用程序的开发以及推广,鼓励更多的程序开发人员参与进来,并继续投资研发以保证核心技术的不断提升。
在开发者中,有74%的人认为,如果想要推动自主研发操作系统的生态系统发展,首先必须完善建设生态适配体系。构建一个操作系统根社区对于推动其发展也是至关重要的。同时,操作系统研发不同于其他的应用开发,它需要应对更多类型和更加复杂变幻多端的硬件设备的兼容性问题,适配性是自主研发操作系统推广的关键环节。因此,44%开发者们认为在生态适配体系的建设上要花费更多的精力。
最后,面对未来 AI 驱动下操作系统,清华大学计算机系长聘副教授陈渝表示,大家普遍关注的基于Transformer模型的GPT(Generative Pre-trained Transformer)系统,如ChatGPT/Bard/文心一言等,推动了自然语言成为新的操作系统外壳。各种GPT系统通过新的应用框架接口ChatGPT/Bard API接口,预计将会形成的新的应用生态。目前已经浮现出来的应用包括行程助理、生活管家、工作秘书、代码解释器、网站自动生成、购物比价、文档总结、文档辅助生成等。简言之,随着计算机应用领域的不断扩展,以及以人工智能技术为代表的新技术快速发展,操作系统的外壳也将随之快速发展和演进。
芯片之路,道阻且长
几个月前,OPPO 旗下芯片设计公司哲库科技(ZEKU)原地解散,高管官宣这一消息时数次哽咽落泪,3000 多名员工于一夕之间全部失业,令人动容。国产芯片这条路上充满的荆棘,尤其是在地缘政治等因素已经对产业长期前景造成影响的今天,非常人能想。
然而要想大力发展芯片产业,需要具备大量的知识积累和经验开发者的加持。数据显示,国内这方面的人才储备仍然相对较少,仅只有6.0%的开发者能够深入理解芯片技术、较深入应用,这使得芯片研究和开发的进程受到了限制。
现实来看,芯片制造与软件开发流程不同,不能像软件开发那样进行小步快跑的迭代,整个制造过程的成本也比较高。56.62%的开发者认为在芯片制造中,容易出现产品应用市场与设想出现偏差,从而导致研发投入、生产成本等方面的浪费。其次是在芯片开发过程中,某些设计规格无法实现,半数的开发者都对此表示担心。
基于此,多数芯片团队主要专注于某个细分领域的芯片开发,所以,其规模都不太大。调查显示,40.42%的公司人数小于10人。
在芯片开发工具应用上,芯片开发人员最常用的两种语言分别是C/C++和Verilog。数据显示,近五成的开发者在使用C/C++进行编写代码;Verilog是一种硬件描述语言,主要用于数字电路的建模和仿真,使用的开发者占比12.94%。
人工智能蓬勃发展,越来越多的专用芯片设计用于人工智能领域,它们的特点是针对特定的计算任务进行了高度优化。数据显示,在国内的芯片公司中,有38.46%的芯片是搭载人工智能技术的,能为人工智能应用提供更加高效的计算能力。
整体而言,国产芯片在开发中面临很多挑战和难题,以下是一些主要的方面:
设计能力:芯片设计是复杂而艰巨的工作,需要高超的技术和精湛的设计能力。39.91%的开发者表示,当前以国内的设计能力,很难去降低芯片设计成本。其次便是低功耗设计,35.36%的开发者表示要实现低功耗也非常困难。专利保护:芯片制造涉及到大量的专利技术,国内芯片开发中,需要进行专利规避。
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗表示,新时代下,优秀的芯片设计人才不仅仅懂芯片架构,也需要懂操作系统等软件栈知识。然而,这类人才在国内更是稀缺,因为很多集成电路学院并不开设操作系统等软件课程。要解决人才急缺问题,当前人才培养理念与方案需要改变,需要更重视软硬件协同能力的培养。
开源已成软件开发不可或缺的一部分
过去一年,开源发展呈现出强劲的势头,成为软件行业的必然趋势。根据调查数据显示,96%的开发者正在使用开源软件。
Java、Python、C++ 是他们常用的开发语言,分别占比 41%、27% 和 21%。
以公司为单位,很多科技企业在发力内源(InnerSource)、构建开源办公室等,即把开发开源软件中学到的经验教训应用到公司或组织内部开发软件的实践中,加速公司内部代码共享。
其中大多数开发者是通过互联网产品切入,接触到开源项目。在开源项目的贡献上,有72.9%的开发者通过代码贡献,49%开发者有文档贡献。
华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟点评道,这些开发者不仅会使用开源软件,还会通过提交代码、解决问题等方式为开源社区做出贡献。这表明开源社区已经成为一个开发者共同学习、分享和成长的平台,也是整个行业向更加开放和透明方向发展的推动力量。
不过,有些遗憾的是,“用爱发电”成为驱动很多个人开发者参与开源的现状。数据显示,17%开发者志愿投入自己的时间,只有8%的受访者表示参与开源是因为企业支付了工资。63%的开发者更是直言,从未在开源中获得收入。
这也是导致近几年来「faker.js」和「colors.js」项目仓库开发者删库、core-js的悲剧等恶性开源事件屡见不鲜的原因。开源社理事庄表伟为此发声,有许多参与开源的开发者,依然在用爱发电,依然靠着自己的热爱在勉强支撑,这样的状况,已经到了迫切需要改变的时候了。
就技术领域而言,面向未来,人工智能的发展,吸引了众多开发者的目光,45%的开发者比较关注开源AI,其次是编程语言和开源大数据。
结论:
《中国开发者调查报告》清晰地呈现了中国开发者在多个技术领域的活跃态势。云原生技术和AIoT的发展助力企业业务增长,而国产数据库和操作系统外壳的技术创新为中国科技产业的繁荣贡献力量。然而,在技术迅猛发展的同时,AI安全性、系统稳定性和开源社区的支持仍是需要持续关注的问题。只有共同努力,中国开发者才能在技术变革中持续发挥引领作用,推动数字化时代的进步和繁荣。
总结:
《中国开发者调查报告》揭示了中国开发者在技术生态中的显著地位和日益增长的影响力。开发者们在AIoT、云原生技术、国产数据库、操作系统外壳、芯片制造以及开源等领域不断探索和创新,为中国科技发展注入了活力。然而,仍需关注AI安全性、系统稳定性等问题,同时加强开源社区建设,让开发者们共同成长。未来,中国开发者将继续努力,为构建数字时代的美好未来贡献自己的智慧与热情。
参考文献:
以上资料来源于《中国开发者调查报告》 :https://csdn.gitcode.host/Survey-Report-on-Developers-in-China/survey//
参考文章: /cloud-native/64c0d301bc2c435cdd54ade5.html#devmenu1
致谢
以上内容主要来源于 CSDN 深度调研的《 中国开发者调查报告》。在此,也非常感谢:
魏永明 飞漫软件创始人李 靖 蚂蚁集团语雀团队稳定性负责人颜水成 智源研究院访问首席科学家,新加坡工程院院士,AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fellow孙 琦 万博智云CTO李海翔 腾讯数据库首席架构师陈 渝 清华大学计算机系长聘副教授吴庆波 教育部国产基础软件工程研究中心主任包云岗 中国科学院计算技术研究所副所长王 伟 华东师范大学数据科学与工程学院教授庄表伟 开源社理事
对本次调查报告的指导与支持!以及衷心感谢电子工业出版社博文视点、机械工业出版社、清华大学出版社、人民邮电出版社异步社区以及中国水利水电出版社对本次调查提供了宝贵的图书支持。
查看完整报告内容:https://csdn.gitcode.host/Survey-Report-on-Developers-in-China/survey//
原创声明
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原创作者: 猫头虎
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