所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
，它是一类有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。...两者区别对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟.。| 批处理非实时、高延迟 数据特征 流式计算的数据一般是动态的、没有边界的。| 批处理的数据一般则是静态数据。...运行方式 流式计算的任务是持续进行的。 | 批处理是一个或一系列一次性的 job 处理效能 流式计算效能一般比较低。...对任何单独的请求都完整处理，甚至需要执行与乱序和状态相关的补偿操作；需要全天候预备着大量计算资源，如果有灵活的规划和调度则可以大幅缓解这个问题。 批处理的计算效能很高。...无界数据流需要持续不断地处理。 有界流 有界流具有定义的开始和结束。可以通过在执行任何计算之前摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，因为始终可以对有界数据集进行排序。
一、环境说明 说明all in one是一个单机版本dbus环境，是给用户快速体验dbus的功能，只是一个简单体验版，不能用于其它环境或者用途，具体包括如下： 1）基础组建： zookeeper 3.4.6...hostname命令如下： hostname dbus-n1 配置好后，服务器IP和域名信息如下： ?...1.3 创建app用户及配置SSH免密登录 由于dbus启动拓扑采用的ssh调用storm命令，all in one包中默认的调用ssh使用app用户和22端口，因此要正常体验all in one需要创建...，提取成结构化的数据 5.1 日志中原始非结构化数据如下： 通过如下命令，查看要提取的非结构化数据，如下图所示，每一分钟产生3条包含"插入心跳包成功"的日志 cd /app/dbus-allinone/...体验管理员功能，请使用用户：admin 密码：12345678 管理员界面如下: ? 体验租户功能，请使用用户：user@dbus.com 密码：12345678 租户界面如下: ?
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...标明颜色后，我们可以清晰看出，原来这个导航是平均分成了3等分（红绿蓝），只不过将绿色分割成两半放在左右两边，这样我们就可以根据整条导航的长度计算出每块区域的长度，不论是开发还是设计师都可以一目了然并且明白其中的设计规则...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第5天 流计算中的window计算 回顾下批式计算和流式计算的区别： 就数据价值而言，数据实时性越高，数据价值越高 批处理 批处理模型典型的数仓架构为T+1架构...，即数据计算是按天计算的，当天只能看到前一天的计算结果。...计算的时候，数据是完全ready的，输入和输出都是确定性的 处理时间窗口 实时计算：处理时间窗口 数据实时流动，实时计算，窗口结束直接发送结果，不需要周期调度任务 处理时间和事件时间 处理时间：数据在流式计算系统中真正处理时所在机器的当前时间...适用于: DataStream、SQL SideOutput (侧输出流) 这种方式需要对迟到数据打一个tag ，然后在DataStream上根据这个tag获取到迟到数据流，然后业务层面自行选择进行处理...典型的reduce、aggregate等函数都是增量计算 SQL中的聚合只有增量计算 全量计算 每条数据到来，会存储到window的state中。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
今日，流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少，其中包括： 商业（竞争）极度渴望更快的数据，而转换成流计算则是一个好的方法来降低延迟。...因为在当时这是一个非常好的主意：流计算引擎在正确性方面还令人失望，而批处理引擎则是固有的缓慢和笨重，所以Lambda就给出了一套现成的解决方案。...在处理无穷的、无序的、事件—时间分布不均衡的数据时，好的时间推理工具对于流计算系统是极其重要的。...如下图（图2）所示，我们会先对左边非结构化的据进行操作。使用某种分析引擎（通常是批处理类型的，但一个设计良好的流计算引擎也能做的一样好），比如MapReduce，对这些数据做运算。...这时候用处理时间来做时间窗口分片就没法对这样的数据做出有效的处理并产生有用的信息。 另外一个例子是有些分布式的数据源在系统正常情况下可以提供按事件时间排序好（甚至非常好）的数据。
所谓流计算可以理解为对无界数据的计算。在一般意义上，我们处理的数据都是有边界条件的，比如某个时间段的累积，而无界数据在理论上是没有开始也没有结束的边界的。...而流计算处理的数据就是无界数据，在大部分企业中，常用的批处理计算则是有界数据。常见的无界数据有正在使用的 App 客户端的用户使用日志，有界数据则多了，比如传输某个固定大小的文件。...一般来说，可以按照数据实际产生的时间或者是数据实际到达流计算引擎的时间进行划分。第一种称为事件时间，第二种是处理时间。...这里的不一致，也是流计算引擎相对于批处理引擎复杂的原因。 基于事件时间和处理时间的概念，我们可以采用两类不同的方式切分数据。...结果的输出可以选择累加，也可以覆盖原有数据，当然你也可以放弃这个数据。 在这个模型框架内，批计算便成了某种特例，它只是固定的根据处理时间划分窗口，无水印，某个时间到了便触发计算的流计算。
在layout时候，不仅要考虑导线对大电流的承受能力以及压降损耗。 同样，过孔的大小对电流的承受力也要考虑。 过孔孔径过小，电流大，容易造成孔壁铜皮被烧断的情况。...但这只是指外层的成品厚度，最小0.5oz.而不是指孔铜厚度。 孔铜的厚度一般会在PCB厂商的EQ里面出现。...PS： 沉铜0.5OZ达到1OZ, 那么过孔内的沉铜也只能达到0.5OZ, 即18um, 顶多20um, 个别不靠谱板厂还可能只给你几um，具体的请向你的板厂了解他们的工艺。...所以运用PCB过孔载流计算工具的时候，记得应该用小的参数来做考虑。 如下图： 大家可以积极留言从上图能够知道什么信息。 上图的过孔载流计算工具获取方法请看到文末。...下面举个例子： 下图： 在温升和板厚一定的条件下, 过孔的载流量正比于过孔的直径。 显然是A的载流量最大, 或者说相同的电流下A的温升最小, 可靠性最高.。 过孔多，散热好。
关于云计算的下半场，以阿里云为代表的互联网云巨头大家已经谈论得很多，本文将从2022年逆势增长的「运营商云」切入，从另一个角度理解云计算的新战局。...作为曾经离云计算最近的行业，托管IDC业务的运营商很早就发现了云计算的市场，可以说是最早进行云计算战略布局的。...国内运营商面临挑战的前10年 同样地，在中国的云计算元年2009年，中国运营商也纷纷开始投入云计算。...然而伴随着国内云计算产业需求的变化，运营商云迎来新的发展机遇。 国内云计算产业发展迎关键拐点 1....；三是CDN及边缘云的市场需求增长，同时依托边缘节点及技术的发展，CDN技术的边缘计算化，从而实现更快速的响应，满足更普及化的应用需求，提升用户体验。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
从那时起，我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。...除了lambda，最实用的特性是新的数据流API。集合操作在任何我见过的代码库中都随处可见。而且对于那些集合操作，数据流是提升代码可读性的好方法。...但是一件关于数据流的事情十分令我困扰：数据流只提供了几个终止操作，例如reduce和findFirst属于直接操作，其它的只能通过collect来访问。...实际上我们只需要为所有普遍使用的默认数据流收集器创建我们自己的实时模板。...下面我们可以通过右侧的+图标创建一个新的组，叫做Stream。接下来我们向组中添加所有数据流相关的实时模板。
NIST（美国国家标准及技术研究所）对云计算的定义，大概是到目前为止最被广泛认同的定义。 ?...下面是The NIST Definition of Cloud Computing的具体内容： 云计算是一种模型，实现无处不在的、方便、通过网络按需访问的可配置的共享计算资源池（例如，网络、服务器、存储...资源池 – 通过多租户模型，供应商的计算资源池可服务多位消费者，根据用户需求动态或重新分配不同的物理和虚拟资源。...部署模型 私有云 – 云计算基础架构提供给包含多个消费者的单一组织专门使用。该云计算基础架构可以由该组织、第三方机构或他们的组合来拥有、管理和运营，基础架构可以位于组织内部或外部。...公有云 - 云计算基础架构提供给公众开放使用，该云计算基础架构可以由商业机构、学术组织或政府机关、或者他们的组合来拥有、管理和运营，基础架构位于云计算服务提供商内部。
而流计算作为一类针对流数据的实时计算模型，可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本，最终有效满足实时处理大数据的业务需求。...通常而言，流计算具备三大类特点： 实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的，流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...一旦有新的流数据进入流计算，流计算立刻发起并进行一次计算任务，因此整个流计算是持续进行的计算。 流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算的计算结果，可以被直接写入目的数据存储，例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...在Storm出现之前，进行实时处理是非常痛苦的事情，我们主要的时间都花在关注往哪里发消息，从哪里接收消息，消息如何序列化，真正的业务逻辑只占了源代码的一小部分。
操作系统通常被认为是计算机的“灵魂”。最近，网上流传着一个国产系统PK国外系统的视频。...而测试打开文档和浏览器、网页等的速度时，中兴新支点操作系统的速度甚至比Windows明显要快。由此看来，国内电脑操作系统的性能应该也并不差了，但是生态欠缺是不争的事实，需要踏踏实实把软件生态完善好。...统信UOS操作系统的发展情况UOS 是统信软件发行的国产操作系统，由深度操作系统为基础，经过定制而来的产品。...统信UOS应用的难点从目前来看，国产操作系统格局渐成，但要达到成功的标准，还存在许多实际的难题。...等移动端运行小程序，也就是说能让任何企业的手机APP、桌面应用软件、硬件设备均可以嵌入组件而瞬间获得小程序运行和上架能力，使其丰富应用场景，提升用户体验度，并进一步打造业务开放生态，构建企业的专属小程序开放平台
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