原文：Dave Griffith : Eight Software Markets That AI Will Transform Differently
并非所有软件生来相同，也无法以相同的方式重新开发。
克里斯·洛伊最近发表了一篇题为《工业软件的崛起》的深思熟虑的文章，文中提出了关于智能编码工具将对软件生产的质量和数量产生何种影响的关键问题。他借鉴了杰文斯悖论——一个阐述市场如何改变生产成本的经济学理论——并指出其与农业、纺织业乃至印刷业市场变化的历史相似之处。他将这类软件称为“工业软件”，并预测软件产量将会增加，但质量会下降。
从2022年chatgpt横空出世以来，从midjourney图片生成到openai的图片/视频生成都让人惊艳。AI能做的比我们想的还要多还要强。 如用chatgpt查资料输入标题就能查到以前需使用google搜索后自己归纳出来和材料，图片/视频生成导致以前许多文学工作者失业。
在过去15年（大约2010年至今），技术世界经历了翻天覆地的变化。移动端开发、比特币与区块链、Docker与云计算以及人工智能——正是这些变革的核心驱动力。
遗憾的是我经历了这些时代，参与其中却没有走在时代的前延，能熟练掌握却没有更深入到源码层次，并对这个时代产生更深远的影响。 就像移动端开发能搭建环境、跑通相应代码、了解基本开发原理，但没有真正上架一个自己的开发的app；能使用kubeadm从0搭建k8s生产环境，但未再此一步深入k8s源码并从理论到实践的转化并扩展到整个云原生生态。
比赛奖金和对战积分计算因项目而异，但通常基于比赛级别（重要性）和参赛成绩（名次、胜负），奖金是直接的经济回报，积分则影响世界/地区排名、种子排位及资格获取，高奖金赛事通常积分也高；
排名越高奖金越多，但具体分配规则因赛事而异：奖金池和个人/队伍的分配比例、排名对应奖金（如冠军、亚军、季军、八强、十六强）都不同，有的奖金甚至可达数千万甚至上亿美元。
本文介绍:
(1) 如何根据排名进行奖金分配才是合理的？
(2) 比赛的胜负如何影响选手(或队列)积分？
选择主要取决于你的应用对 “延迟（Latency）” 与 “吞吐量（Throughput）” 的权衡偏好
G1（Garbage-First）是 Java 虚拟机（JVM）中一款面向服务端应用的垃圾收集器，旨在为大内存机器提供高吞吐量且停顿时间可预测的内存回收能力。
jdk9及以后垃圾优先垃圾回收器是默认的垃圾回收器，因此通常无需执行任何额外操作。您可以通过 -XX:+UseG1GC命令行显式启用它。
G1 计划作为并发标记清除收集器 (CMS) 的长期替代方案。与 CMS 相比，G1 的一些差异使其成为更优的解决方案。其中一个区别在于 G1 是一种压缩式收集器。G1 的压缩程度足以完全避免使用细粒度的空闲列表进行内存分配，而是依赖于区域。这大大简化了收集器的部分功能，并基本消除了潜在的碎片问题。此外，与 CMS 收集器相比，G1 提供了更可预测的垃圾回收暂停时间，并允许用户指定所需的暂停目标。
CMS收集器(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。可以保证大部分工作都并发进行(应用不停止)，垃圾回收只暂停很少的时间，此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用。如：互联网站或B/S系统的服务端，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器非常符合这类应用的需求。
串行收集器使用单线程来执行所有的垃圾收集工作。
并行收集器（也称吞吐量收集器，Throughput Collector）使用多线程并行执行垃圾收集操作。
垃圾收集器需要处理的三个问题：
(1) 哪些对象需要回收?
(2) 什么时候回收垃圾对象?
(3) 如何回收垃圾对象?
Java虚拟机（JVM）提供了多种垃圾收集器（Garbage Collector, GC），每种收集器都有其独特的设计目标和权衡考量，以满足不同应用场景的需求。