我调研了 1 年了，最后认为个人做这个领域是没啥出路的。
理由，有计算资源的大厂必然会搞 （ Copy ）且 GPU 规模越大边际成本越低。

如果不考虑后期性能优化相关的成本投入，我觉得还是 python 提升得开发效率更多一些。

对于中间件和数据库的部署，继续按照当前的计划进行，即直接在物理服务器上部署并采用各自的主流集群方案。

对于虚拟化或容器化集群的选择，我推荐选择 Kubernetes (K8s)。尽管它的学习成本较高，但从长远来看，K8s 能够提供更强大的功能和更广泛的应用场景。此外，随着时间的推移，团队将逐渐掌握 K8s ，从而提高整体的运维效率和系统的可扩展性。

关于数据丢失或无法读取的问题，无论选择哪种方案，都应该实施严格的备份和恢复策略，以防止数据丢失。

@JohnYep 挂号信，邮政要送到你门上。电话号码没用，因为他们根本不会电话通知你。

一点点建议：优化一下造型，例如发型，尝试更个性一点会有很好的镜头感

说明公司所做业务没啥技术含量，不需要沉淀和积累。

一个扎心的现实：
前端擅长 Node 开发、三方 API 接入的 coder ，不需要后端开发合作 （至少绝大多数产品的 MVP 阶段，不需要）

去外企，工作几年后你会发现，你有了润的资本（主要是软实力）
创业公司，不确定性太高，发展好坏都与你无瓜（除非你有期权 or 股份）除非公司能做到行业独角兽级别，不然履历并不会加什么分。

十多年前，有很多公开的 webcam 都是这种技术架构。

LlamaIndex

mongodump --gzip --db your_database_name --out /path/to/output/directory
压缩试试

有爬虫后又会有知识产权问题 。。。 搞不好牢房名额++

然后呢，与标题是啥关联，这不是很正常么

@shinonome
不是处理不了，是 CPython 目前多线程效率低，但是其他 NoGIL 的 Python 实现一样可以哇，例如 IronPython 。
而且，可以把 CPython 线程模块换成多 multiprocess 就好了嘛。

细品：在一个应用中，可使用多线程来处理 CPU 密集型任务，同时使用协程来处理 IO 密集型任务。

有需要，但是 App Store 提示：目前你所在国家或地区尚不提供此 App 。