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谁才是programmer

谁才是programmer

很多的非程序员(如产品经理、运营、交互设计)并没有意识到,他们同样会参与代码的写作过程,并且,其影响力可能会远远大于程序员。技术人员都知道,历史的发展注定了要逐步使用高级编程语言而不是底层编程语言去解决问题,这不仅意味着效率,还意味着清晰而正确地分解问题的形式。但很多技术人员可能没有意识到的一点是,最高级的编程语言,就是人类的语言。所以,要说高屋建瓴、高级语言指导底层语言,产品经理和设计师无疑对代码具有更高的影响力。

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成熟代码设计的几点思考

成熟代码设计的几点思考

工程成熟度的一个标志在于你可以越来越有信心将任意一个方案落地实施好,而不是对着一堆标准和流程望洋兴叹。这样的成熟度来自于你经年累月的积累。不断反复的练习,将实施的流程和模式逐步刻入脑海中形成肌肉记忆。如此,你便可以节省出更多的脑力去思考别的一些问题:宏观的、细节安全的、可维护性等。而如果没有形成肌肉记忆,你不得不在那些平凡的细节处耗费脑力,以至于无法腾出足够的大脑运算力考虑别的事情。

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自己才是那个最软的柿子

自己才是那个最软的柿子

与人交往,最忌讳胡乱许诺,特别是关于前途、命运和利益。成年人的世界,更是把这条准则贯彻到自己——不轻易相信他人的许诺,而只是保持礼貌的微笑。原因很简单,一来是因为他人没有义务去照顾你自己的前途,二来是大都经历过青涩时期盲目相信后带来的失落。与其徒增妄念去期盼别人的帮助,不如根本不信,以免徒增烦恼。

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海盗出海

海盗出海

“聚集一帮兄弟,像海盗一般出海寻宝”是简明而清晰的一个创业框架。不同于大厂或者体制内的模式,创业公司的更多活力、主观能动性,不仅仅是源自于一种想要开创的心理,更是因为有巨额财富的原始激励。而如果创业公司在瓜分宝藏的事情上出现问题,大都会引发有能力的高层出现剧烈震荡。

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2018 Last Piece

2018 Last Piece

1/感觉时间太少了,也同时感觉到“空白时间”对大脑的反省极端重要。当你的每一天被工作塞得过分拥挤时,你没有办法让大脑进行潜意识的思考,也就无法有灵感降临的时刻。

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Planet Storming vT1828: Leadership

Planet Storming vT1828: Leadership

1/ 一个团队的构建和leader的洞察力、性格、能力紧密相关。特别是一些基本的问题:价值观、判断是非的标准,决定了这个团队何去何从。这同一个人能走到哪里完全一样。决定一个人的强弱、能走多远的,不是这个人当前的实力,而是他做事的方式方法,他固有的思维模型。这些soft的东西,将指导他走向远方或是停滞不前。

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不知道自己不知道

不知道自己不知道

一言不合,就写一个文件上传工具,又或是写一个转换器,又或是写一个分发器。表面上看,都是很简单的东西,但让newbie一动手就会发现困难重重。并且,会因为“连这么简单的东西也做不好”,而感到沮丧。

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Blitzscaling的战斗哲学

Blitzscaling的战斗哲学

最近在读Reid Hoffman的新书Blitzscaling,即二战德军使用的闪电战。对应到公司运营,那就是高速增长的战略方式。为了high growth可以牺牲掉其它传统观念中认为重要的部分。例如干净完整的技术架构,厚积薄发的资源积累。统统这些,都必须要为“快”让道。

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白话Java I/O模型

白话Java I/O模型

I/O的很多操作和使用,其实并不是一个非常直观的概念,特别是打开文件、创建buffer。这对于终端用户来讲是个非常奇葩和奇怪的过程。我只是想要从一个文件里读取内容,从过程上来讲,我只需要知道:

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机变

机变

各种际遇的叠加,让生活变得更忙碌了,近乎于占据所有的空闲时间。以前较为从容的思考和写作,变得越发奢侈。就算是“正业”上的进一步修炼,也变得来有些捉襟见肘。几乎没有时间留给这些空余的进步,有的只是不间断的工作。

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夯实自己的dashboard

夯实自己的dashboard

1/ 先讲一个故事,年初参加一个活动,在开始前的一个晚上布置会场时,急需使用一把螺丝刀,而且它的花型很特别,并不是随处可见的那种。可那个时候已经傍晚6点,多数商店已经关门。可因为事情紧急,不得不大海捞针一般地做一次尝试。

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未来已来,与你何干

未来已来,与你何干

不经意间看公众号,才发现今天原来是中本聪发布bitcoin白皮书十周年的日子,不禁感慨万千。倒不是对bitcoin有多大的理解或者崇拜,而是因为这段时间接触了很多的信息、又逼迫着思考了很多东西,终于开始将某些“不知道自己不知道”的领域,逐渐地转变为成“知道自己不知道”的状态。当然,bitcoin肯定算其中一个。

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数据思维二三事

数据思维二三事

 虽是数学出身,但实际上数学为统计的理解带来了更多的挑战。因为数学的重心在于抽象,以高度抽象的方式来统一性地解决问题。而统计则更为关注现实,以具体的例子为基本素材,以“把大家放到一块儿看看”为方法论,来讨论手头上的数据特征。

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