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日，有不少的程序员问w3cschool这边，前端开发应该怎么学?
有个小白程序员表示，自己走了很多弯路，学java开发没学透不能就业，现在学前端又不知道如何下手，前后算起来浪费了不少的时间。
针对此问题，下面w3cschool就给程序员小伙伴们答疑解惑，并分享一些干货。
前端有三架马车你一定要学会“驾驭”，HTML+CSS+Javascript。
照目前看来，网上各种前端学习资料又多又杂，确实让不少入门前端的小伙伴不知所措。要选什么学习资料?如何入门前端开发?
关于视频的选择，直接网上搜“30 Days to Learn HTML & CSS”这个视频来看。
这个视频是国外的前端开发特产，大小有1G多吧!
前端开发可以照前端开发的视频进行实战训练，建议可以一边开着NotePad++ ，一边看视频，一边敲代码。
另外，可以用有道云，或者是印象笔记稍微做点记录，这会加快你对html、css的学习。
当你咨询了很多的前端工程师，他们都会推荐你从经典的w3cschool基础教程开始，把上面的课程刷一遍。
通过前面两步的学习，你基本上算是入门html啦。
但相信也会有些程序员觉得很枯燥，那不妨可以尝试w3cschool新开发的html微课。
比如之前的《刀塔传奇》，很多人每天刷副本都可以乐此不疲，因为游戏升级通关是比较有趣的。
w3cschool微课同样采用了闯关刷副本的模式，你通过每天有趣的刷副本闯关，就可以掌握html重点的概念和编程技能。
会有些前辈会给你推荐《DOM编程艺术》、《Javascript权威指南》、《Javascript高级程序设计》、《锋利的JQuery》等，但对于新手来说似乎略难。
不妨去看Head first html， xhtml & CSS这两本简直是神书，真心经典!
/ InfoQ记者 Tina （微信：whitecrow-tina）
又将搜索业务往前推进了一步。4 月 30 日，宣布上线“头条百科”测试版。界面简洁，除了搜索框外，只有一个 Slogan：来这里，认识世界！
这是头条搜索继 2019 年 8 月推出头条搜索网页版，2020 年 2 月上架头条搜索 APP 之后的新动作。仅经过一年多的发展，尽管没有大肆宣传，头条搜索也吸引了不少用户的注意，在用户体验方面也获得了用户的肯定。
关于头条搜索的相关技术，在外界极少量的资料中，我们看到朱文佳在他的演讲中提到：“我们建立了一套业界独有的搜索技术架构，我们从推荐引擎上探索出机器学习的方案，然后把这套技术架构和底层算法迁移到搜索引擎上，发现效果也很好。“
实际上，于 2017 年才开始组建搜索技术团队，头条搜索如何在这么短的时间里，做到这种效果？他们的搜索引擎到底与传统引擎有何不同？头条搜索是否打造出自己“理想的搜索中台架构”？
为此，InfoQ 独家采访了搜索技术部门，这也是头条搜索技术团队第一次接受外界采访。
从 2012 年开始，开始做推荐引擎。而到了 2016 年，在资讯信息分发市场上，有 50% 的内容分发是通过算法来完成的。
智能推荐引擎通过算法，综合用户特征、文章特征、环境特征，得出用户对内容感兴趣的概率，返回 TopN 的结果满足用户的需求。从无到有搭起平台，随着大数据技术的发展，在 2014 年及时引入实时流架构，用户的行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一次刷新的推荐效果。 从成立开始，这家企业就开始大量招募擅长机器学习、推荐算法的技术人才。当时互联网还正处于招移动端、iOS 技术人员的阶段，有猎头评价：“很多人认为他们疯掉了”。
实际上，这些人才为推荐系统底层算法打下了基础。
随后，在构建搜索系统架构时，将从推荐引擎上探索出的技术架构和底层算法迁移到搜索引擎上。“发现效果也很好。” CEO 朱文佳在演讲中说。
头条搜索技术团队负责人在采访里表示：“推荐和搜索有一些相通的地方，背后都要有 AI 来理解用户的需求和内容，理解的越清楚，就越能帮助到用户。像大规模机器学习、深度学习、实时更新等推荐上成功应用的方法，都是建模用户、内容的有效方法。所以将这些技术应用到搜索上，也会取得不错的效果。”
实时更新也是传统搜索引擎的短板。最近几年随着 Storm、Spark streaming、Flink 等框架的成熟，实时流处理才能成为各公司 AI 平台的标配。
现在实时架构同样也被引入到头条搜索的搜索引擎里。“基于新闻推荐时效性的理解和经验，我们在搜索上也研发了全量实时更新的百亿倒排索引架构，大幅提升了内容的时效性，大事件发生时，往往最先能在头条搜索到。”头条搜索技术团队负责人表示。
即便如此，推荐与搜索还是存在不少差异。头条搜索技术团队负责人在采访中指出：“搜索要解决好长尾问题，不能过度依赖用户的行为反馈去理解特定的查询词、网页，而是需要寻找更泛化的方法。为了让通用技术发挥优势，也需要把搜索上特有的问题理解得更加充分，例如怎么做好对多语言的理解，怎么在万亿网页的检索系统中权衡好 Explore/Exploit，怎么在性能要求苛刻的场景中应用好复杂模型等等。另一方面，在推荐上目前不一定那么有效的方法，在搜索上却有可能大展拳脚，例如强化学习、迁移学习。整体来看，搜索系统复杂多样，对技术的广度、深度有非常高的要求，发挥的空间也更大。”
“很多新技术还没有被充分用到搜索引擎里去。”
作为全球最大的搜索引擎公司，Google 也是我们公认的大数据鼻祖，它存储着全世界几乎所有可访问的网页，数目可能超过十万亿规模。为了将这些文件存储并使用起来，Google 开发了 GFS、Bigtable 和 MapReduce 三驾马车。从此大数据得以繁荣发展，行业里也产生了数百万大数据从业需求。随着数据采集、存储、计算能力的提升，进一步开启了“AI 时代”。
搜索引擎的进化史，就是人工智能技术的进化史。今天，无论是搜索、还是信息流，所用的技术完全都是人工智能技术，包括谷歌在内的搜索引擎厂商，都在不断将人工智能新技术应用到搜索引擎中。
头条搜索在新技术应用上，也做了很多大胆的尝试。
例如，BERT 是 2018 年时 Google 在 NLP 上的一个重要突破，2019 年 10 月，Google 宣布将 BERT 算法应用到搜索引擎中，搜索结果得到了 10% 的提升。Google 宣称这是 Google 搜索引擎过去五年中最大、最正向的变化，而且也许是有史以来最大的变化。
但 Google 并不是第一家将 BERT 应用在搜索引擎里的，头条搜索技术团队负责人在采访中提到：“早在 2019 年初，头条搜索就已经将 BERT 在头条搜索上全流量应用，并且获得了显著的效果提升。上线得比 Google 更早，依靠的是大家大胆创新和快速迭代。”
此外，头条搜索技术团队负责人也认为，AI 技术能够更好的对问题进行端到端建模，例如网页内容的理解，传统方法会对这一问题进行不断细分，基于 HTML 结构等信息，对不同的子任务应用不同的规则，反复迭代来提升效果。而利用 AI 技术，头条搜索将网页渲染成图片，联合视觉、文本、HTML 结构等特征，对相似任务进行统一的端到端建模和多任务学习，大幅提高了分类、信息抽取的效果和效率。
头条搜索技术团队负责人表示，头条搜索技术团队也在继续借助 AI 探索更多的搜索引擎技术问题，例如多模态技术是否可端到端地搜索出更相关的图片、小视频；抓取、索引构建系统有没有可能基于模型重新设计；强化学习是否能让搜索排序更加智能并节约计算成本等等。
如果有这么一个可能，就是让老牌搜索引擎厂商在发展二十年后重做搜索系统，那么新的搜索系统会有什么不同？
搜索引擎是极其复杂的大工程，它通常都要将整个系统分解为若干子系统，比如会分解为链接发现、索引筛选、Query 理解、Ranking 等步骤。每一步骤内部又会进一步分解，这个过程可以无限分解下去，由不同的人和团队分工解决。但这个过程有个致命缺点，在每一步的分解过程中都会有信息损失，最后联合起来导致整个系统不能达到最优状态，比如 A 步骤精度 90%、B 步骤精度 90%、对接起来最终系统精度可能只有 80%。
这种精分细解，是传统搜索引擎受限于当时的技术手段，为了有效开展工作、更好地提升产品效果采取的技术决策，这在当时是非常正确的。“但精度不足，也限制了传统搜索引擎进一步提升效果。”在谈到传统搜索引擎的缺陷时，头条搜索技术团队负责人提到。
现在做搜索引擎，头条搜索技术团队负责人告诉 InfoQ，头条搜索技术团队主要有三个优势：
字节跳动公司搜索部门汇聚了大量行业顶尖技术精英，旨在从 0 到 1 打造一个用户体验更加理想的通用搜索引擎，支持公司所有产品的搜索功能，包括、抖音、西瓜、火山、懂车帝等多款备受欢迎的知名 app。在这里你有机会参与工业级搜索引擎从无到有的研发工作，并在此过程中挑战大规模分布式存储和计算架构、NLP、人工智能、ranking 等世界难题，很好地锻炼自己的工程能力、算法能力、业务能力。加入我们，参与并见证一个新产品的成长和成功，和大牛们一起完成最有挑战性的工作吧！
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