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关键词

——高效的系统

——高效的系统

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如何提高逻辑

今天介绍一种分析方法,可以提高我们的逻辑,分为以下几部分去聊: ​1.什么是假设分析方法? 2.如何进行假设分析? 3.在生活中如何应用? 4.在工作中如何应用? 1.什么是假设分析方法? 正是因为学会了假设分析方法,提高了逻辑,改变了下面图片中这个人的命运。 大前研一是日本著名的管学家,《经济学人》曾经把他评选为全球五位管大师之一。 但是,大前研一说,他从科学研究中得到的逻辑却非常有用。 管顾问在向客户提出建议时,需要不断提重复假设分析方法的过程(提出问题/假设->收集证据->得出结论)。 大前研一在毫无管咨询经验的情况下进入麦肯锡,到最后成为这家公司的董事,就是以这种逻辑(假设分析方法)为基础,完成了很多分析案例。 4.如何在工作中应用? 不管是生活,还是工作中,这种分析方法对提升我们的逻辑非常有帮助。 如何进行假设分析?

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    codeforces1294D(+暴

    给定Q个询问和一个值x,每次询问向空数组中插入一个数,对于一个数可以进行无限次的加x和减x的操作,对于每次询问,求最大的mex值 路 首先是我的暴做法: 由于每次都可以进行加减 当处完插入的q个数字以后,就从头开始处,如果ans没有出现过,则输出ans,否则就找到最小的没有出现过的ans。第一次暴时,对于没有出现过的ans,我选择从头开始找,结果在第三个样例TLE。 后来考虑护一个最大值,因为答案保证一定在 [ a (和我的路差不多,只是优化的更多) AC代码 1.暴做法 #include<bits/stdc++.h> #define x first #define y second #define PB push_back

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    数据分析师导图

    一、问题解决 首先,数据分析师得有问题解决,这里问题解决又细分了几个方面 包括对业务的解和对行业的认知,因为数据分析师是为了解决实际业务问题而生的岗位,不解业务 逻辑 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题,良好的逻辑是基础,逻辑强的数据分析师往往分析问题的也较强。 二、管又包括三个方面:时间管、任务管、人员管 时间管 优秀的数据分析师都应具备良好的时间管,讲求效率。 人员管 最后是人员管,这个是中、高级数据分析师需要重点发展的,也是数据分析师通往管层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业方面的深耕,所以人员管并不是必须要求的。 最后附上全文总结的导图 ?

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    可用建设

    说明:上一章梳了运组织的基础底线工作,接下来将从一些横向工作建设上进行梳,本章为第一个运横向建设 -- -- 可用建设。 一个严重的业务可用问题通常是多个层面上的可用保障均失效的结果,比如:架构的高可用,监控、自动化工具、应急等,所以说运组织的事件管特别的重要,应该本着“不浪费故障”的念去深挖故障背后的问题 将法则运用到运领域,我觉得可以从技术手段与管手段进行可用建设。 总的来说,BCM更关注于从管层面可用建设方法论,而从GOOGLE现有的分享来看,GOOGLE SRE更关注于技术层面的可用建设,两者都值得我们在可用建设中借鉴,以下仅从一个局部梳解的可用建设一些方面 当然,我并不认为智监控的场景建设不好,只是忽略了、可用、运营等方面的运行分析,直接为了智而智的建设路不太赞同。后续有专门一篇梳运行分析的建设,这里暂不扩展。 ? ?

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    每日考第 84 期:程序员必备的-结构化

    每日考专栏每周日更新,本期覆盖 20210621~20210627。 本期谈谈结构化。 210621:什么是结构 基百科的定义如下: 结构是指在一个系统或者材料之中,互相关联的元素的排列、组织。 结合基百科的定义,我们在顾名义拆解分析下,结就是指 结合组成,构就是指 搭配构造。 这源于人类大脑处信息的特点是,概念不太多,所以需要通过找规律,减少概念的数量,或者是搭建结构,构建概念之间的关系。 有关联的事物按照某种逻辑模式组织在一起,就是记忆的结构。 这样的表达才更体系化,分析问题才会更加全面而深刻。 210623:什么是结构化 结构化是一种以事物内在规律(逻辑),从无序到有序整信息、搭建结构的方式。 可的确做了很多事情,但并没有在几页的 PPT 里,体现出自己对问题考的深度,和这些事情带来的价值,就很难打动评委。 利用结构化的方法论,可以事半功倍。

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    Codeforces Round #416 (Div. 2)(A,题,暴,B,题,暴)

    A. Vladik and Courtesy time limit per test:2 seconds memory limit per test:256 m...

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    Java

    Java导图 学习方法: 针对学习 引导式学习 对比式学习 总结式学习 ? Java开发.png ? Java学习.png ? Java学习导图.png ? 第三篇:Java进阶.png Java简介: 简单,面向对象,分布式,健壮,安全,平台独立与可移植,多线程,多态等. 在java中有大概50多个保留字吧,关键字是不用于常量变量,和任何标识符的名称. 说到抽象类,抽象类的作用是为子类提供通用代码,抽象类不创建对象,在抽象类中,不一定有抽象方法,但是有抽象方法的类,一定是抽象类. 面向对象的三大特 继承 多态 封装

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    导图学《Linux优化实战》

    https://github.com/LjyYano/Thinking_in_Java_MindMapping

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    导图学《Java权威指南》

    目录 测试 Java 调优工具箱 JIT 编译器 垃圾收集 原生内存 线程与同步的 Java API 技巧 GitHub LeetCode 项目 目录 YANO SPACE 2021 计划 豆瓣-Java 权威指南 [yano] 测试 [yano] Java 调优工具箱 [yano] JIT 编译器 [yano] 垃圾收集 [yano] [yano] 原生内存 [yano] 线程与同步的 Java 编程想-最全导图-GitHub 下载链接,需要的小伙伴可以自取~!!! YANO SPACE 2021 计划

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    关于大数据运的一些

    资源管是运的基础,为了解决上述问题,还特意看了一段时间ITIL(IT基础架构库),也做了好几版的资源管设计文档,最后虽然不了了之,也算够抛开繁琐的细节从总体上考运了。 基于运基础做运,通常会导致一叶障目不见泰山;脱离运基础谈运,会导致过度想化,因为运本身涉及到系统的方方面面,比如从技术上存在不同数据库、Hadoop、redis、kakfa,没人保证看懂所有技术 再次对运的认知上,还存在严重的不足,运平台的建设不是为了增加运人员的工作量,而是解放运人员,把运人员从繁琐的事务中解脱出来,处更高级别和的事情,也可以在运工作系统化过程中,提升自己的认知和技术 最后,运不仅仅是硬软件的监控,也包括运工具选型,运配套管、运交付物管。 ,这又是智化运的基石。

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    导图魔改版,锻炼发散

    导图应该很多人都知道,不知道没关系,我复制官方的介绍给你补补课。 导图又称脑图、心智地图、脑激荡图、灵感触发图、概念地图、树状图、树枝图或地图,是一种图像式的工具以及一种利用图像式考辅助工具。 看不懂没关系,柚子的简单解就是 它可以帮助我们系统的梳知识,还可以帮助我们发散创意,帮助我们在某一个创意下深挖、垂直考。将我们头脑中的创意变成可被执行的创造。 要记住导图最重要的是,画画只是辅助我们和记忆,前期不熟悉的时候可会花费的时间较多,后期熟练了,一般都只需要三十分钟就可以完成一幅常规导图。 本软件直接魔改了安卓订阅版,内购永久破解全部功可以无使用限制。 ? 使用方面嘛,柚子就不教啦,非常简单,重要的还是大家的

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    Vjios P1736 铺地毯【暴

    铺地毯 描述 为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这...

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    【学习】数据分析师必备的十大

    一、逻辑 逻辑即明白价值链,明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉,要细致和慎密,要清楚充分和必要的关系。 这也如同 显微镜原 四、求同 当一堆数据摆在我们面前时,表现出各异的形态,然而我们却要在种种的表象背后,找出其有共同规律的特点。 关键是找到共的东西进行分析,还要客观。 这时,你用用抽离更加够帮助到你。 关键是要用多种分析方法,多角度看问题,不要钻牛角尖,多学习别人的好方法,学会集广益,发散。 比如说:你的学习和方法有效吗? 七、联合 很多销售数据,需要我们站在当事人的角度去考和分析,这样你才会解人、事、物。 关键在与多了解当事人的情况,学会换位考。 比如:你了解你周边的情况吗?你了解你周围的人吗? 十、解层次 问题发现是第一步,要怎样分析问题,找到真正的原因,那么熟练的运用解层次 。 关键是:你需要熟悉客观环境,员工的、行为的规律、他需要什么? 实际情况如:你够分析到哪一步?

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    后端之数据库优化方案

    该类型问题一般会选择集群、数据冗余的方式分担压。 应该站在哪个层面考优化?   从上图可见,自顶向下的一共有四层,分别是硬件、存储系统、存储结构、具体实现。 所以咱们优化的路,出于价比的优先考虑具体实现,实在没有优化空间了再往上一层考虑。当然如果公司有钱,直接使用钞,绕过了前面三层,这也是一种便捷的应急处方式。 这种方案我认为属于一种临时的优化方案,无论是从序列化后丢失了部份字段的查询,还是这方案的可优化都是有限的。 一主多从是部署多台从库只读实例,通过冗余主库的数据来分担读请求的压,路由算法可有代码实现或者中间件解决,具体可以根据团队的运与代码组件支持视情况选择。    对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式,因为CDC是需要数据库额外开启功或者部署额外的中间件,而领域事件则不需要,从代码可读来看会更高,也比较开发人员的模式。

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    后端之数据库优化方案

    该类型问题一般会选择集群、数据冗余的方式分担压。 image.png 应该站在哪个层面考优化? 所以咱们优化的路,出于价比的优先考虑具体实现,实在没有优化空间了再往上一层考虑。当然如果公司有钱,直接使用钞,绕过了前面三层,这也是一种便捷的应急处方式。 一主多从 一主多从 场景 优点 缺点 分担数据库读压 应急调整方便,单以运直接解决。 一主多从是部署多台从库只读实例,通过冗余主库的数据来分担读请求的压,路由算法可有代码实现或者中间件解决,具体可以根据团队的运与代码组件支持视情况选择。    对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式,因为CDC是需要数据库额外开启功或者部署额外的中间件,而领域事件则不需要,从代码可读来看会更高,也比较开发人员的模式。

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    hdu 5143 NPY and arithmetic progression(暴+

    题意:一个数组里只有1 2 3 4四种元素,问构成长度大于3等差数列(可不止一个)且没有剩余 路:不难发现只有四种情况 1 2 3 2 3 4 1 2 3 4 111 222 333 444

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    精读《可考》

    设计模式考虑的是代码之间的关系,设计原则考虑的是模块以及项目间的关系,那是否存在更上层的考,解决大型项目越来越难护的问题? 精读 先考虑一下,为什么真实世界没有可问题? 对护成本的感受不完全是客观的,我画了一个四象限图: 左边是和人相关部分,包括你对代码的,以及对项目的熟悉度。 越强,越不容易觉得护成本高;对项目越熟悉,哪怕是屎山代码,也会觉得重构后可并不会提高,因为自己对项目会变得不熟悉。 无论是个人,还是代码质量,目标都是帮助我们快速解项目,也就是说,只要快速解技术项目在做什么,我如何快速融入,就会觉得可高,反之则觉得不好护。 我们总结出的经验是,设计原则与设计模式固然可以提升可,但归根结底还是动的问题,提升代码质量本身就是一件缺乏动去做的事,或者长期被认为是重要不紧急的事,往往很难找出由现在就去做,但没有人觉得不应该做

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