那么总的来说,我分为四种思维模式: 一、技术思维 卧槽!干代码!出bug了!没错,这就是你进步的源头。 二、业务数据思维 业务思维上,更多会考虑到业务本身的价值,具有较强的业务敏感度。 三、产品思维 对于产品思维,很多人会想到,程序员总想砍死产品经理,改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。 那么产品思维,我们就可以概括为:业务本身、技能专业度、洞察力、心理学、全局观、高情商以及耐心,是一种复合的思维。 四、复合思维 毕竟本人也是技术出身,所以对于技术的感官更加强烈哈哈。。 但是如果,你能在精通专业技术的基础上,融合 技术 业务 产品 的体系化思维模式,我称之为复合型思维,因为这种思维模式,包含强大的同理心,包含敏锐的洞察力,同时也包含一定的视野广度,需要结合心理学、哲学、
bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; const int maxn = 1e5 + 10; const int inf = 0x3f3f3f3f
今天这篇可以说是思维方式的总结,一共十四对我个人而言较为重要的思维方式,分享给大家。请不要嫌弃我的灵魂画作。 1.信号与噪音(信度与效度) 信度的英文为Reliability,简单就是说可信度。 2.时间序列 根据时间变化来观察目标变化,这是一个很基础的思维,不过实际情况下,当数据发生变化时却想不起当时发生了什么,所以需要记录日志。 3.同期群分析 英文为cohort analysis,《精益数据分析》中翻译为同期群分析,其指导思想为将数据按照等长时段等方式分割为不同的子集,这些子集有相同的特征和结构,进而分析这些数据在不同时段内的变化 分类与矩阵思维在进行用户细分时最常见。 6.相关与因果 相关思维和因果思维应用很广,但是,相关并不一定有因果。 不过大家提起闭环一般都会苦笑一下,因为闭环策略很难落地,但是在分析诸如分享类的活动的时候,需要有闭环思维。
3步拆解Linux内核源码的思维模型——从“不敢碰”到“庖丁解牛”一、第一步:资料收集与框架搭建——像拼图一样找到“地图”初看Linux内核源码的人,往往会被其千万行代码淹没。 3. 构建思维导图 用工具(如XMind)画出模块的调用关系。 3. 逆向追踪法 遇到复杂逻辑时,从问题现象反推代码。 3. 结语:从“读代码”到“与代码对话”阅读Linux内核源码的本质,是与全球顶尖工程师的思维对话。
今天简书首页《21天,见证思维的成长》中,作者分享了21张她自己读书学习的思维导图。非常精彩,可惜的是字体不太清楚。 随后我看到评论里有很多读者并不会画或者用思维导图,下面我就简单的讲解一下如何快速的创建自己的思维导图。 如何画思维导图 记住,思维导图的主要目的在于记录信息,而不是秀技能。 所以不要被别人炫酷的思维导图吓住了。随手拿起一张纸和一支笔就可以开始画你的思维导图,其实只需要三步: 第一步:选择你思维的一个关键词,然后把它圈住: ? 高级的思维导图并不一定能有效的传递信息 当然,有很多思维导图软件,我最常使用的是Xmind。它不光免费,而且还有很多常用思维模板。并且支持很多快捷键,可以帮我快速的构建思维导图。 ? 整理思维导图 大部分情况下你的笔记本里都是草稿,有很多凌乱的地方。我建议你能够采用软件,比如Xmind。来整理你的思维导图,使思维导图更加清晰。 3.
原理 逆向思维的工作原理基于以下几个方面: 反转视角:要求我们从与传统观点相反的角度看待问题,通过反转问题的方向、目标或假设,打破常规的思维模式,发现新的可能性和解决方案。 出处 逆向思维作为一种思维模型,其概念和应用广泛存在于各个领域和学科中,特别是在创新和问题解决方面。它并非特定于某个特定的学术文献或著作,而是一种普遍的思维方式。 定义 逆向思维,也称求异思维,是对司空见惯的、似乎已成定论的事物或观点反过来思考的一种思维方式。 缺点:简单场景不需要逆向思维;有些场景逆向思维会增加复杂性;有些场景则不适合逆向思维。 使用场景 创新领域:帮助人们打破传统思维的桎梏,找到全新的创意和创新点。 问题解决:当传统方法无法解决难题时,逆向思维可以帮助人们打破思维定势,寻找新的解决方案。 图例
这个很明确,人生苦短,如果一件事,被反复要求处理,正好这件事可以交给机器完成,自然可以给自己省下大笔光阴
当然最终在大方向上达成了一致,不过沟通的过程对我有些许启发,即技术思维和产品思维的不同。 所谓的技术思维是什么呢?一切以技术为出发点,拿着锤子四处敲钉子。 但换个角度,技术同学的技术思维,又何尝不是一种思维惯性的依赖路径。因为擅长什么,所以什么事都下意识从自己擅长的角度去分析和尝试解决。 产品思维是什么呢?用户有什么痛点,该如何解决他们的问题,我能提供什么产品功能和服务,能否解决用户的痛点,怎样才能让用户选择我的产品,而不是其他竞品? 课程矩阵,组合课程优惠策略,提供免费的软技能提升服务,定时定向的内部分享; 产品思维,其实是一种换位思考解决问题的思维方式。 不要成为锤子下的牺牲品 不要仅限于只做测试工作 构建自己的思维逻辑体系 如何构建自己的知识体系?
取模(%)就是数学中的求余数,例如,5%3是2,10%5是0。 自增(++)和自减(--),是一种快捷方式,是对自己进行加一或减一操作。 判断的是两个数组是不是同一个数组,而不是两个数组的元素内容是否一样,即使两个数组的内容是一样的,但如果是两个不同的数组,==依然会返回false,如下所示: int[] a = new int[] {1,2,3} ; int[] b = new int[] {1,2,3}; // a==b的结果是false 如果需要比较数组的内容是否一样,需要逐个比较里面存储的每个元素。
如何制作的 鼠标点钟api ul 在控制台敲下 $0.innerText $0 是当前选中dom节点,注意是 chrome 浏览器 xmind 源文件 下载地址 https://github.com/d3/ d3/blob/main/src/index.js
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article/details/88700778 题目链接:https://codeforces.com/contest/1141/problem/A 题意是输入a和b,a每次只能乘2乘3, 思路就是如果b不能整除a肯定是不行的,又因为a只能乘2乘3,所以x = b / a中x的因子只能有2和3,如果出现别的因子就不行,可以直接除也可以搜索去写。 0; while((xx % 2 == 0)){ if(xx % 2 == 0){ cnt ++; xx /= 2; } } while(xx % 3 == 0){ if(xx % 3 == 0){ cnt ++; xx /= 3; } } if(xx !
题目链接:http://codeforces.com/contest/1133/problem/A
升级Vue3后,让人最脑壳疼的应该是新的Compostion API语法,他的难点不是语法,而是他提供了全新的组织代码的思维方式。 我刚从Vue2转到Vue3时,代码都严格的遵循Compostion API写法,但是发现比Option API写法维护性更差。 踩过的坑 1. 原文地址[3] 问题一:compostion api根本没有解决任何问题,只是追逐新玩意的东西 尤雨溪: 不同意这个观点。 也就是说,你不应该被option api限制思维,而更多关注逻辑内聚问题。 但是从讨论的内容和我实战的经验,用新的API,一定要注意转变代码组织思维,记住一个词"逻辑关注点"。
第3章 装箱、余闲和权衡式思维 把东西装进行李箱,是对资源管理问题的最好比喻。我们每个人都有一个时间箱,要在里面装上工作、休闲和与家人共度的时光。 可见,稀缺的本质就是没有余闲 用大行李箱收拾行李时,人们总是十分随意;而用小行李箱收拾行李时,人们便会变得小心翼翼,思索再三 权衡式思维 设想你与几位朋友正在餐厅吃晚餐。 这10美元一定有个出处,但通常却并不会给人以这种感觉 权衡式思维(trade-off thinking)它是由稀缺所引发的一种思维方式。 在稀缺状态下,因为所有没有被满足的需要俘获了我们的大脑,以致我们开始对之念念不忘,开始产生决策难题 稀缺迫使我们产生了权衡式思维。
从我的角度来解读,其实这也反映了技术思维和管理思维的区别。 这篇文章,聊聊我对技术思维和管理思维的理解。 技术思维和管理思维的区别 回到本文的标题,技术思维更多的是遇到问题解决问题,解决技术领域的问题;管理思维则需要考虑资源、风险、投入产出比、是否能为业务价值实现提供支撑。 技术思维和产品思维 技术之外的职场成长指南 职场新人如何快速融入团队 职场新人如何提高工作效率 职场新人如何保持不断成长 技术同学如何快速熟悉业务 技术同学如何做好向上管理 技术同学如何提高职场话语权
如果是第一种做法,那么这就是我说的"编程思维",而第二种则是“SQL思维”。 我之前将"编程思维","SQL思维"发了个朋友圈,问大家他们之间有啥区别,答案五花八门。 而编程的话,则是一种高度灵活的思维,他本身没有给你一个方向,所以一般大家会按照编程的自然习惯,也就是for循环的思维去解决问题。 但是编程语言自身并没有对如何操作集合给出一个“规范的”思维,因为它允许用户用无数的解决方案去解决。而SQL则对这一类操作做了一个总体的设计和规范,如果你习惯了SQL的模式,大部分数据操作会很简单。 以编程思维为主的人接触SQL会觉得各种别扭,还是觉得自己for循环(包含if/else)的模式更可控,更自由。
思维方式决定行动结果。 第一要点:什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 3、支持运营活动:你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。 3、数据分析:单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西,还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。
题目链接:http://codeforces.com/contest/1077/problem/C
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