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数字解决问题

被证明有用,能解决问题,就动员更多资源往这个方向前进。讲起来是非常有意思,大家看,最简单数个数,怎么就有助于解决经济问题呢?道理是不是计量本身会促进行为的改变?...“互联网+”再潮,数字化技术再炫,解决问题为算。 观察说,数字技术可助力解决中国经济问题。一个大问题是品质提升。多年出口导向,好东西出口外销,差一点的留给内需,差不多成为习惯。...如果腾讯开放创新平台的办法,“小米家”和“联想之星”的办法,一家大公司带出几百个、上千个小微企业,应该也有助于金融为实体经济服务。...最后,数字技术解决问题,既要解决人家的问题,也要解决自己的问题。哪头是重点?我认为数字技术帮助别人解决问题是重点。因为新技术帮人家解决问题,这个钱不好挣,惟有真帮人家解决了问题,才可能挣到钱。...这就是说,比之于开会、喊口号、发文件的办法,市场的办法,服务挣钱的办法,能够更大规模、更从实际出发解决问题,可以避免空喊时髦口号但不落地的弊端。

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数组解决问题(一)

由于数组在编程中极为常见,并且数组技巧在非数组场合下也常常被使用,因此数组可以作为数据结构解决问题的重要练兵场所。 一、基础知识概述 1,存储 这是最基本的操作。...我把完成这个任务的机制称为“山丘之王”,一个变量表示数组到目前为止所找到的最大值。...二、数组解决问题 问题:寻找众数 在统计学中,一组值的众数就是最常出现的值。编写代码,处理一个包含了调查数据的数组,确定这个数据集的众数。...在这个数组中,接受调查者1~10范围内的一个数表示一个问题的答案。对于我们而言,如果存在多个众数,可以任选其一。...现在,“当前的最常见”值2个变量表示,mostFrequent表示值本身,highestFrequency表示它的出现次数。

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解决问题的能力

很多初入职场以及初入管理层的小伙伴,多少会被上级嫌弃到你能不能增强下解决问题的能力。一定有很多小伙伴对于这个解决问题的能力究竟指什么,怎样才算掌握了并不清楚。通过下面的思维导图与大家一起分析下哦。...解决问题的相关因素 ? 需解决问题的分类 ? 解决问题的全过程 ? 解决问题的能力来源 ? 如何提高 ? 拓展 ?...不存在感情色彩等不相关的问题描述 你已经做过了足够的努力:说出你做的探索,你的疑问在哪里,你想得到什么样的答案 总结与建议 在这里,也希望与广大的90后、00后一起进步,锐意进取,当你的上级明确说你解决问题的能力不够...即使你工作三五年也还会有新的问题是你不会或者你不擅长,或者需要时间去解决的,这都不重要,只要有一次次解决问题的经验,有不能解决问题的一些常规方式,给领导提供怎样可解决之类的建议就ok的。

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解决问题的思考

良好的定义问题是解决问题的关键步骤。定义问题就是鉴别期望和现状的差异。...在解决问题的时候提醒自己:我现在处于一个什么位置?如果不启动调试环境我能不能解决掉这个问题?...另外也暴露了我们系统日志没有为开发人员提供足够的信息支持用以解决问题,后面的设计中要把异常设计作为一个重要部分。...充分利用工具,能得到事实就不猜测 抓包工具,监控工具等,比如:HttpFox等工具能将HTTP请求录下来,我们不需要猜测;还有Windows事件日志,性能计数器,Windbg等等工具可用, 工具是让人的...透析三棱镜看问题,问题就是:期望与现状落差的部分。 这些大致是一些常用的解决问题的思考,希望能抛砖引玉。再推荐一下What、Why、How黄金三问。

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优化 Solidity 中的百分数和比例运算

译文出自:登链翻译计划[1] 译者:Johnathan[2] 校对: Tiny熊[3] 本文是 Solidity 中进行数学运算系列文章中的第三篇,这篇文章的主题是: 百分数和比例运算. ?...引言 金融数学最基础的就是百分数。 乘 的百分数是多少? 占 的百分比是多少?我们都知道答案: 乘 的百分数是 , 是 的百分之: 。...使用 SafeMath 也并啥,因为它可能导致即使最终计算结果在 256 位以内,交易却失败。在上一篇文章中,我们称这种情况为“假溢出”(phantom overflow)。...让我们学校里学的数学来实现这两个函数: function fullMul (uint x, uint y) public pure returns (uint l, uint h) { uint...如果我们可以使用浮点数,问题会变得很简单: 在 Solidity 中使用浮点数 就像我们在本文开头说过的那样, JavaScript 只需编写 a * b / c,其余部分就由该语言处理。

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解决问题,别扩展问题

由于需要考虑不同请求日志的穿插问题,又加上久了 PHP 的数组和 Java 的 map 而形成的惯性思维,又加上我最近学习的 bash 的关联数据用法,我决定把 start 日志和 end 日志,拆分为两个文件...# 如果取不到的话去下一行取 for j in `seq $i $total` do end_line=`awk "NR==$j" $end_file` // ...脚本运行速度分析 ---- 问题虽然解决了,但脚本运行慢的原因却不可放过,于是今天 strace 命令分析了一下。...循环慢 另外一个问题是,最终解决问题的脚本和全量加载法的脚本在主要步骤上并没有太大差异,但效率为什么会差这么多呢?...然后是解决问题有些一根筋了,看似找到了一个又一个方案,其实这些方案都是旧方案的补丁,而没有真正地解决问题。从A问题引入了B问题,然后为了解决B问题又引入了C问题,直到撞到南墙。

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