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软件研发中也有5S 管理?

在精益生产中,价值流是贯穿生产全程的关键要素,标准化作业是实现生产线同步的关键工具,而生产现场的5S 管理则是管理一切生产要素的基础,所以我们将5S 称为精益的基础并不为过。...5S 管理不仅可以应用到车间生产,还可以应用到更多领域。...所以简称5S,又被称为“五常法则”。...三、5S 管理的巨大潜能 既然5S管理可以给组织带来诸多好处,那能不能应用到软件开发中呢? 答案是肯定的。通常5S管理用于生产车间,如果应用在软件开发中,首先要明确的点是:工作场地在哪里。...此外,可以将生产车间的5S管理应用到办公环境当中,利用5S 营造一个良好的办公室环境。让员工以更饱满的精神投入到每天的工作当中,更好地创造价值。

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优思学院|5S管理在办公室能够推行吗?

5S管理的作用5S管理在日本、台湾等国家和地区广受推崇,其包括整理、整顿、清扫、清洁、素养这五项内容,以S为首字母,因此被称为5S管理。...5S管理落地和实践5S活动说来很简单,容易流于常规的活动,5S推动需要持之以恒,并养成良好的习惯,不要认为5S推动占的工作比重很小,想把它省略掉,这是错误的观念。...5S推动须将其作为一个过程来看,遵循PDCA循环的原理,按照PDCA-Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Action(处理)的流程会相当有效,做法如下:(一) 筹组5S委员会,针对每个...(ACTION)因此将5S推动过程,坚持PDCA循环,不断提高办公环境的5S水准,即要通过检查,不断发现问题,不断解决问题。...(十) 将5S管理视为日常工作,并随时积极持续改善。

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短视频广告前5s隐藏着哪些“爆量密码”

图片来源:《巨量引擎短视频广告价值白皮书》 而要达到视听冲击有震撼力,在视频前5s加入激烈的矛盾冲突成为了最简单有效的方式,这也是为什么在教育、金融、电商等短视频广告我们总能看到暴躁的爸妈和疯狂的商家。...那么黄金5s里到底是什么样的剧情在吸引着用户看下去? 01 爆量源于一场误解争吵 误解争吵是广告主惯用的矛盾,这背后顺从的是用户爱看热闹、爱看八卦的心理。...03 质疑找茬,击中用户所想,引发共鸣 在短视频广告黄金5s中,还有一种经典的桥段是质疑-找茬-打脸。...不停的反转让前5s拥有巨大的信息量,用户往往还没有反应过来广告里的角色是KOL还是演员,就已经接受到了广告信息。...总的来说,短视频广告前5s有三大爆量套路: 另外,我们也发现一些游戏、电商行业中已经刮起了改编爽文剧情的热潮。

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突破Java面试(15)-分布式搜索引擎Elastic Search的工作流程

学习者们建议关注哦 java就很好学了呢 注意这里的字母大小写哟~ 根据Java关键词来搜索,将包含Java的document给搜索出来 ES就会给你返回:JavaEdge公众号呀,Java学习者们建议关注哦...9)translog其实也是先写入os cache,默认每5s刷到磁盘 所以默认情况下,可能有5秒的数据仅仅驻存在buffer或者translog文件的os cache中,若此时机器宕机,会丢失5s的数据...cache/segment file os cache中,有5s的数据不在磁盘上,此时如果宕机,会导致这5s的数据丢失....每隔 5s,将数据写入 translog 文件(这样如果机器宕机,内存数据全没,最多会有 5s 的数据丢失),translog 大到一定程度,或者默认每隔 30mins,会触发 commit 操作,将缓冲区的数据都...参考 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》 更多干货请关注JavaEdge公众号 X 交流学习 Java交流群 博客 Github

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分布式搜索引擎ElasticSearch读写数据工作流程

学习者们建议关注哦 java就很好学了呢 注意这里的字母大小写哟~ 根据Java关键词来搜索,将包含Java的document给搜索出来 ES就会给你返回:JavaEdge公众号呀,Java学习者们建议关注哦...9)translog其实也是先写入os cache,默认每5s刷到磁盘 所以默认情况下,可能有5秒的数据仅仅驻存在buffer或者translog文件的os cache中,若此时机器宕机,会丢失5s的数据...但是这样性能比较好,最多丢5s的数据.也可将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘,但是性能会差很多....os cache/segment file os cache中,有5s的数据不在磁盘上,此时如果宕机,会导致这5s的数据丢失....每隔 5s,将数据写入 translog 文件(这样如果机器宕机,内存数据全没,最多会有 5s 的数据丢失),translog 大到一定程度,或者默认每隔 30mins,会触发 commit 操作,将缓冲区的数据都

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2021年大数据Flink(二十三):​​​​​​​Watermaker案例演示

---- Watermaker案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...; import java.util.Random; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit; /**  * Author...lanson  * Desc  * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,订单金额,时间戳/事件时间)  * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口),每个用户的订单总金额  * 并添加...; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.TimeUnit...; /**  * Author lanson  * Desc  * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,订单金额,时间戳/事件时间)  * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口)

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2021年大数据Flink(二十四):​​​​​​​Allowed Lateness案例演示

Allowed Lateness案例演示 需求 有订单数据,格式为: (订单ID,用户ID,时间戳/事件时间,订单金额) 要求每隔5s,计算5秒内,每个用户的订单总金额 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题...org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.OutputTag; import java.time.Duration...; import java.util.Random; import java.util.UUID; /**  * Author lanson  * Desc  * 模拟实时订单数据,格式为: (订单ID...,用户ID,订单金额,时间戳/事件时间)  * 要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口),每个用户的订单总金额  * 并添加Watermaker来解决一定程度上的数据延迟和数据乱序问题。  ...接下来就可以进行窗口计算了         //要求每隔5s,计算5秒内(基于时间的滚动窗口),每个用户的订单总金额         OutputTag outputTag = new OutputTag

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