本书吸引我的地方在于其中涉及到了大量的心理学理论、心理学实验等内容,分析了人思考的过程,这是最吸引我的地方。 迷之自信 书中把人类的思考模式拆分成快思考和慢思考(系统1和系统2)两个系统,系统1和系统2并不是真实存在的实体,也不是大脑中某个固定的部位,它们是两种不同的思考模式。 系统1是依赖直觉的、无意识的思考系统,系统2是需要主动控制的、有意识进行的思考系统。系统1是直觉系统,运行起来速度快,不怎么消耗脑力,不用意识控制,可以称为快思考。 系统1的直觉式快思考,也就成为了人们决策和行为的真正主宰。而系统1自身存在的缺陷,容易导致人在思考过程中出现偏见和错误。 在转化过程中,总是有一部分能量会被浪费掉,公式如下 1 能量的总和 = 有效能量 + 无效能量 “熵"就是无效能量,是"无序化"的度量。
[plqlyqrkhq.jpg] 在求职过程中遇到过这样的问题:当系统出现故障时,你是自上而下进行排查,还是自下而上 一个有趣的问题排查过程 今天,同事找我处理一个奇怪的问题。 同步公钥的过程中发现一个有趣的问题,公钥不能同步写入了 ~/.ssh/authorized_key,文件的 ownner 被修改了。 引申思考 整个问题排查并发复杂,幸好也没有占用我太多的时间,但这里让我想起之前我在求职过程时: “当系统出现故障时,你是自上而下进行排查,还是自下而上” 我当时是这样回答: ”由通过自上而下的,也有通过自下而上的
前言 最近遇到一个错误,如下 在解决过程中,回顾了很多知识,于是有了这篇文章。 关键词:预处理、编译、汇编、链接、动态链接库、静态链接库、真机调试。 链接的过程,也就是符号重定位。 (静态库里的代码会编译链接到可执行文件,资源文件需要重新打包成一个bundle文件放入ipa包) 思考题? 总结 在写文章过程中,简单复习了下编译原理与汇编语言,深感程序员的技能树太过庞大,随便一个分支就够学习一辈子。 引用 《程序员的自我修养—链接、装载与库》 C程序编译过程浅析
面向过程与面向对象的思考方式 面向过程和面向对象的差异主要体现在思考方式上,面对同样一个任务, 面向过程的思考方式,首先想的是一步步该怎么做, 对任务进行分解,先干什么后干什么,划分成不同阶段的子任务 并划分责任和义务,定义出行为,抽象出类别 对类进行实例化,实例间相互协作配合完成任务 重构,疏理类别之间的关系,将共有部分抽离成基础类,其他类从基础类继承而来 复用的单元是类 如果以开公司为例的话: 面向过程的思考方式是 面向对象的思考方式是,公司要分为生产部门、销售部门、财务等,分别有各自的职责,生产的要记录生产数据、接收原材料、产出产品,销售的要记录销量、卖出产品…… 面向过程的思考方式偏逻辑、偏动作、偏执行,更符合人类的思考方式 面向对象的思考方式偏抽象、偏数据、偏象形,像上帝模式,像老板视角,各个利益相关方仿佛具有了生命,它们之间通过相互配合完成任务。 在我看来,思考方式是面向过程与面向对象的最大差异,而不在于多态等语言特性。 面向过程与面向对象的联系 面向过程 和 面向对象并不是对立的。
DeepSeek生成的,感觉很有道理: 好的,我现在要思考用户的问题:“GWAS分析中,为何不用性染色体的基因型数据。” 上面的红字是DeepSeek的思考过程,逻辑层次分明,而且考虑各种可能,最后给出结论。 之前用ChatGPT只给出答案,有时候思考过程更能启发人,对于收集整理资料,提高各种可能性,DeepSeek非常棒,之前的博客(2025年,用DeepSeek开启你的AI工具库!) 人工智能AI的时代,我认为有两个关键点: 第一个是问问题,问问题就是思考的过程,AI大大加快查资料和展示结果的速度,之前提出一个问题10分钟,查找资料验证要60分钟,现在重要的是问问题。 第二个是判断力,AI的搜索结果和之前浏览器搜索结果类似,都是信息的罗列,但是AI给的结果更准确以及展示思考过程,这样我们由问题到答案的路径大大降低了,而且AI给出很多可能的结果,这需要我们有判断力。
所以大概思路还是抛砖引玉的方式,从我个人说起,当时分享话题结构如下:写作结缘写作方法写作案例写作工具关于分享的ppt,可以访问:https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/raw/8abeef6c6623c19303fe6b474e1931b2 可能目录有些长,说一下目录的思考,这里源于我问自己的三个问题基础上不断的延展而来,这三个问题是:如何做产品体验?如何解决体验类的问题?如何预防体验类的问题? 放平日这种分享并没有太多的压力,但在一个陌生的人群中来分享还是会感到有些压力,以下分享关于演讲过程的思考。 还有就是演讲过程中尽量的放慢语速,适当回想大纲、目标和本节重点内容是否都讲清,转移自己的注意力缓解紧张情绪。 演讲质量上场后下面人比较多,最好关注某一部分的听众,关注他们的表情是否能听懂,如果不断地点头说明还是能听懂或有收获的,如果大部分只顾看手机,可能要思考一下,如何讲的更有趣一些吸引观众。
因此,一个大型服务系统都是从小一步一步走过来的,在每个阶段,找到对应该阶段网站架构所面临的问题,然后在不断解决这些问题,在这个过程中整个架构会一直演进。 那我们来一起看一下。 思考的点 . 负载均衡的调度策略都有哪些? . 各有什么优缺点? . 各适合什么场景? 思考的点 . 水平拆分的策略都有哪些?各有什么优缺点? . 水平拆分的时候如何清洗数据? . 在架构演进的过程中,还要考虑系统的安全性、数据分析、监控、反作弊等等......,同时继续发展呢,SOA架构、服务化、消息队列、任务调度、多机房等等… ... 在架构演进的过程中,小到核心模块代码,大到核心架构,都会不断演进的,这个过程值得我们去深入学习和思考。
近日参加外部会议,对其中谈到的数据使用过程,自己的一点思考。总结整理,分享出来。 1. 知识管理的三个层次 在知识管理领域,有一个典型的知识阶层图。 1). 数据使用全过程 我将数据使用过程,划分为四个阶段,分别对应前面谈到的三个层次。针对不同阶段,我们的关注点也有所不同。可用下面这张图简单总结下。 1). 运维 整个采集过程,应该是免运维或者只需要很少的运维成本即可完成。企业内部数据可能纷繁复杂,数据源也很多,要管理好如此多的采集过程,没有完善的运维保障是不可想象的。 这是一个单向的推进过程,往往需要一个较长的周期;且需要有一定专业度的技术人员参与。整个过程需要在业务=>技术=>业务间不断切换,效率很低。 2). 可视化分析 新型的数据使用方式,更加强调可视化分析。 其过程也简化为,提出数据需求,自助分析...,以上过程是双向的,不断迭代。这里更加强调平台方提供的自助分析能力和业务侧对数据的理解。
回顾 2020 可以注意到,在这篇年度总结的题目中我特别提到了思考,且这一年博客首页的 Banner 换了几次 Title 也是和“思考过程”有关的。 可以引申出一点 - 这一年,相对于结果的产出,我更关注的是过程的收获-解决问题过程中的思考。校招时部分面试的背书式回答让我很不爽「自己太菜」,逼自己了解把某项技术出现的历史与原因,这算是部分原因。 另一部分嘛,以前入门时一步一步跟着别人做 demo,跟着别人的思路走,按照别人的方法解决问题,现在深受其害库,缺少了点“独立思考”,太不爽了。 So,2020 年关注了下解决问题的思考过程,方案如何高效高质产出。 学习 - 成长 谈到学习,这一年看得书不算多,但是感觉还挺硬核。
比如有的rebuild过程中显示黄色,完成后显示绿色,代表状态是online。 rebuild过程实际不影响服务运行,但是这个过程中读写硬盘会比较频繁,通常建议隔离业务。 所以我们最终决定rebuild过程中切一点点流量,实际证明确实是无损的。 总结思考 实际操作是整个处理过程的冰山一角,有惊无险就已经输了。一次把所有事情做对是最高效的。 而在工作中,我经常需要发表一些自己的论点或者总结思考。而这时候,我总觉得自己说的是陈词滥调。 我总结了原因,从记事起,为生活思考是一种习惯,当我晚上在校园里一圈圈的走,当我坐车上,在车窗的玻璃哈气上涂鸦,我都在思考。而自己为工作又思考了多少,思考了多久。 从方法学的角度,痛苦起的作用是触发人的深度思考。所谓兴趣是最好的老师原理也是因为有兴趣所以自然而然的会多为此思考。而现在我在事情的处理过程中思考还远远不够。
针对这份调查报告,我想就下述三点结论谈谈我的一些理解和思考。一、测试参与度分析在这一调查报告结论中,提到了需求评审、测试计划和测试评审是整个测试流程中的核心环节。 印象里在前几年,特别是2015-2019年,大家更多的认为在测试过程中技术实践更重要,比如自动化测试。而近几年大家开始回归本质,从更底层来思考质量保障和业务之间的关系。 这个过程中研发和测试的关系,更像是流水线的上下游,大家各行其是,没有很好的配合。第二阶段:百花齐放,大体对应12-18年。 互联网狂奔猛进的势头放缓后,大家开始降本增效,更追求投入产出比,从以前的粗放式实践回归到思考本质。 如果上述的不可能三角都可以满足,那一切都好说,但很多时候,管理者为了保住自己的饭碗或者获得晋升,会通过各种OKR/KPI来影响执行者,而OKR/KPI往往在落地执行过程中扭曲变形,最后一地鸡毛。
针对这份调查报告,我想就下述三点结论谈谈我的一些理解和思考。 一、测试参与度分析 在这一调查报告结论中,提到了需求评审、测试计划和测试评审是整个测试流程中的核心环节。 印象里在前几年,特别是2015-2019年,大家更多的认为在测试过程中技术实践更重要,比如自动化测试。而近几年大家开始回归本质,从更底层来思考质量保障和业务之间的关系。 这个过程中研发和测试的关系,更像是流水线的上下游,大家各行其是,没有很好的配合。 第二阶段:百花齐放,大体对应12-18年。 互联网狂奔猛进的势头放缓后,大家开始降本增效,更追求投入产出比,从以前的粗放式实践回归到思考本质。 测试过程效率的提升和演变 测试左移右移,到底是什么? 聊聊业务高可用和应用高可用 控制风险,是质量保障的核心工作 业务防资损,质量保障的第一要务!
http://192.168.31.24:4000",api_key="yourapikey",temperature=0.7,streaming=True,)system_prompt=("你是一个会展示思考过程的 思考过程提示词在大模型的响应参数里,只有部分模型是带有reasoning,如果要兼容大部分模型,就要换种方式,输出时带标签标识。 展开代码语言:PythonAI代码解释#...其它不变system_prompt=("你是一个会展示思考过程的AI。 \n""请先输出你的思考过程(用<THINK>标签包裹),""然后再输出最终答案(用<FINAL>标签包裹)。 think-section"><divclass="think-header"onclick="toggleThink(this)"><spanclass="think-arrow">▼思考过程
/article/the-process-of-executing-js-in-v8 前言 本文意在简单的介绍一下 V8 执行 JS 的过程,通过了解 V8 执行 JS 的过程,知道 JS 代码呈现在浏览器上到底做了什么 V8 执行 JavaScript 过程 如上图所示,我们将一步步进行拆分分析: JS TO AST 在 V8 引擎拿到 JS 代码之后,解析器(Parser)会对其进行词法分析和语法分析。 拿之前版本的 V8 引擎执行 JS 来说,是没有转字节码这一步骤的,直接从 AST 转成机器码,这个过程称为编译过程,所以每次拿到 JS 文件的时候,首先都会编译,而这个过程还是比较浪费时间的,这是一件比较头疼的事情 惰性编译还是比较容易理解的,从作用域的角度思考,ES6 之前之只有全局作用域和函数作用域,而惰性编译的思路就是 V8 启动的时候只编译和缓存全局作用域的代码,而函数作用域中的代码,会在调用的时候去编译, 总结 从分析的过程来看,V8 对 JS 执行的过程,不仅使用到了解释器,还用到了优化编译器。这种两者结合去处理的方式,业界称为 JIT (Just-In-Time)。
对于这个问题,可以从以下角度去思考。 以上这些还都是些手段而已,实际的过程中,要充分考虑业务要求的,前台大量业务查询有些时候是可以在缓存层面返回空数据的,坚决避免请求打库的。
后面升级的过程中使用了Java 8出现的接口默认方法,把白名单作为一种默认的情况抽象了出来。 这样设计更加合理紧凑,而且还保证了Checker依旧是一个函数式接口,Java 8 默认方法的意义应该就在这里。或许一开始就应该这样处理,只不过当时没考虑到去固化流程。
我一直在思考, 如何才能做的更好, 有哪些可以借鉴的先进经验. 最近一直在学习Kubernetes(以下简称为K8S), 越了解越感到谷歌的理念先进, K8S的博大精深. 对传统雪崩故障的思考¶¶ 对于传统故障的思考, 也让我愈发觉得K8S的设计之精妙. 以下罗列一些自己的各种散乱的对比: 应用视角¶ 现在都是以应用为核心, 以用户体验为核心. 而在K8S中, 关于快速恢复, 如上文所述, K8S设计之初就考虑到了这一点. 而在K8S中, 通过K8S的一套完整的体系. 总结和反思¶¶ 反思一¶ 通过以上的零散的思考, K8S的出现确实会给正在为到处救火的运维提供一个更好的解决方案. 虽然任何一项新技术的引入, 都会引入新的问题.
计算机的世界变化很快,自从容器和 K8s 登上舞台之后,给原有的 RPC 领域带来了很大的挑战。这个文章主要讲述 RPC 领域遇到的问题,以及 RPC 怎么去拥抱 K8s 怀抱的一些思考。 整个设计的过程是不断优化的过程。下面所说的内容,以 Dubbo 来举例说明。 Dubbo和Istio在k8s体系下共存 这个可选择的方案较多,我提供两种思路,供大家思考: 所有的服务注册通过k8s的机制完成,所有的服务发现通过 Headless service 完成。 sidecar 在创建过程中,需要对原有的 K8s service 进行 update 。 Nacos 作为 Dubbo 的注册中心,并且需要将 K8s 中的数据进行部分中转。 这个课题的复杂度更加高,心中有了一些答案,期望大家通过上文也有一定的思考。 服务查询 ---- 抛出三种方式,供大家思考。
❝原文:一个JDK线程池BUG引发的GC机制思考❞ 知识点总结: 这里先说明一下这篇文章的相关知识点直接进行一个总结,如果读者对于相关内容十分熟悉的话这里也不浪费各位的时间,可以直接关闭本文了(哈哈) 环境 JDK版本:代码异常是在 HotSpot java8 (1.8.0_221)模拟情况中出现的(实际上直到jdk11才被正式修复)。 NONONO,软件的领域有一句话说的好,叫做知其然知其所以然,如果我们以为的选择去知其然那么很有可能沦为“代码工具人”而不是一个会认真思考的程序员。 finalize()潜在问题 对象broken问题 finalizers的一个潜在严重问题在终结的时候如果抛出未被捕获的异常,该对象的总结过程也会一并终止,并且此时对象会进入broken状态,如果此时这个对象被另一个对象使用 最后,希望这篇文章可以切实的帮到你,学习任何内容一定不要简单的复制粘贴形成惯性和固定思维,而是要广泛阅读和汇总思考不断的纠错和回顾,最后形成的观点才有可能的是正确的,毕竟就连周大神的JVM书籍里也有让读者会误解的知识点
简单来说,以面向对象方式编程就是一种思考方式。本书就讨论这种面向对象的思考过程。 ? 学习面向对象的概念与学习使用面向对象语言进行编程有着巨大差异,理解这点很重要。 面向对象的思考过程就是一个非常优秀的设计理念。它可以独立于语言存在。如果你熟练掌握了面向对象的思考过程,那么就可以轻松地在不同的面向对象的语言之间切换。 本书透彻地阐述了面向对象这一概念。 ? 作者Matt在书中反复强调学习面向对象的思考过程优于学习任何编程语言或工具。事实上,他也是这么做的。Matt阐述了面向对象的三要素:继承、封装、多态,并且自己加上了第四个要素:组合。 首先面向对象的思考过程更加符合大家对世界的直观感受,毕竟不是每个人都是数学家。函数式编程可以简化很多问题,但它并不能简化所有问题。 其次是面向对象的编程范式和函数式编程的范式并不是完全对立的,正如作者讲过,面向过程的编程范式和面向对象的编程范式也不是完全对立的。 ?