正文共:4696 字 预计阅读时间: 12 分钟 benny最近看到一篇博客上关于php代码规划和优化的文章,感觉还不错,在这里分享给大家,原作者为博客为: http://tigerb.cn/2017
生成式引擎优化(GEO):解码GEO优化人才策略的思维维度引言:GEO时代的认知重构在2025年全球GEO技术市场规模突破89亿美元的背景下,企业正面临从传统SEO向AI驱动的内容战略转型的关键节点。 这场变革不仅需要技术工具的迭代,更要求优化人才建立"语义战略思维",重构内容生产与AI生态的交互方式。本文将从思维认知、技术架构、行业实践三个维度,系统解析GEO优化人才的核心能力模型。 二、技术架构思维:全栈工具链的协同运作2.1 工具链的垂直整合能力现代GEO优化已形成"算法+工具+知识图谱"的全栈体系,头部服务商平均部署15类自动化工具。 四、数据治理思维:质量与安全的双重保障4.1 数据质量管理GEO优化依赖高质量语义数据,需建立:采集标准:使用区块链技术确保数据不可篡改(每个区块包含前序哈希值)清洗流程:通过正则表达式验证数据有效性( 五、未来演进思维:智能自治的优化生态5.1 意图预测智能化基于用户行为序列的搜索意图预测准确率将突破95%,优化策略需:建立用户画像与语义需求的映射模型开发动态内容生成系统(如实时调整技术文档的复杂度)
如果它一开始就走全表扫描,直接一遍扫描就搞定; 虽然mysql是有优化器的,出于效率与成本考虑,遇到or条件,索引还是可能失效的; 三、尽量使用数值替代字符串类型 1、正例 主键(id):primary 如果inner join是等值连接,返回的行数比较少,所以性能相对会好一点; 使用了左连接,左边表数据结果尽量小,条件尽量放到左边处理,意味着返回的行数可能比较少; 这是mysql优化原则,就是小表驱动大表 ,底层进行颠倒优化 SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 AND NAME='哪吒编程' 6、理由 复合索引也称为联合索引,当我们创建一个联合索引的时候,如 十八、优化like语句 模糊查询,程序员最喜欢的就是使用like,但是like很可能让你的索引失效。 实际sql优化中,最后达到ref或range级别。
如果它一开始就走全表扫描,直接一遍扫描就搞定; 虽然mysql是有优化器的,出于效率与成本考虑,遇到or条件,索引还是可能失效的; 三、尽量使用数值替代字符串类型 1、正例 主键(id):primary 如果inner join是等值连接,返回的行数比较少,所以性能相对会好一点; 使用了左连接,左边表数据结果尽量小,条件尽量放到左边处理,意味着返回的行数可能比较少; 这是mysql优化原则,就是小表驱动大表 ,底层进行颠倒优化 SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 AND NAME='哪吒编程' 6、理由 复合索引也称为联合索引,当我们创建一个联合索引的时候,如( 十八、优化like语句 模糊查询,程序员最喜欢的就是使用like,但是like很可能让你的索引失效。 实际sql优化中,最后达到ref或range级别。
MySQL的SQL优化相对于其他的数据库来说,应该是简单的主要的原因有以下 1 业务简单:使用MySQL的业务一般为互联网业务,且在拆库,分表的基础上语句必然变得简单,更多的复杂性是在程序和架构设计的层面 很多MySQL的文盲,还在MySQL上施加了复杂的SQL语句,这就需要进行查询的优化和分析了。一般针对MySQL的分析我们怎么来做。 --------+ | count(*) | +----------+ | 935312 | +----------+ 1 row in set (1.174 sec) 下面想快速的对SQL进行优化 所以这里并不能再这个表进行更多的优化。同时经过语句的分析,发现这里有一个表的条件可以过滤更多的数据。 (初级版) 结语:SQL的优化也是分等级,快速的优化解决大部分的问题,针对少量的SQL难点进行细致的优化和问题的解决,如逻辑法,业务法,SQL改写法,HINT 重定index 大法,后期有了相应的案例可以继续和大家进行探讨
https://github.com/LjyYano/Thinking_in_Java_MindMapping
以最底层的具体实现为例,那么索引的优化的成本应该是最小的,可以说加了索引后无论是CPU消耗还是响应时间都是立竿见影降低;然而一个简单的语句,无论如何优化加索引也是有局限的,当在具体实现这层没有任何优化空间的时候就得往上一层 而关系型数据库,查找算法与存储结构是可以优化的空间比较少,因此咱们一般思考出发点只有从如何减少数据量的这个角度进行选择优化,因此本类型的优化方案主要针对关系型数据库进行处理。 这种方案我认为属于一种临时性的优化方案,无论是从序列化后丢失了部份字段的查询能力,还是这方案的可优化性都是有限的。 分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案,特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代,这个方案就如救命草一般的存在。 对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式,因为CDC是需要数据库额外开启功能或者部署额外的中间件,而领域事件则不需要,从代码可读性来看会更高,也比较开发人员的维护思维模式。
以最底层的具体实现为例,那么索引的优化的成本应该是最小的,可以说加了索引后无论是CPU消耗还是响应时间都是立竿见影降低;然而一个简单的语句,无论如何优化加索引也是有局限的,当在具体实现这层没有任何优化空间的时候就得往上一层 而关系型数据库,查找算法与存储结构是可以优化的空间比较少,因此咱们一般思考出发点只有从如何减少数据量的这个角度进行选择优化,因此本类型的优化方案主要针对关系型数据库进行处理。 这种方案我认为属于一种临时性的优化方案,无论是从序列化后丢失了部份字段的查询能力,还是这方案的可优化性都是有限的。 分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案,特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代,这个方案就如救命草一般的存在。 对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式,因为CDC是需要数据库额外开启功能或者部署额外的中间件,而领域事件则不需要,从代码可读性来看会更高,也比较开发人员的维护思维模式。
本文是后端思维专栏的第三篇哈,本文内容就是:在原有代码基础上,如何一步步通过设计模式去优化代码?日常工作中,我们用得最多的设计模式,就是策略模式、工厂模式和模板方法模式啦。 最近刚好用这几种模式优化了代码,所以今天跟大家聊聊,我是怎么优化的,思路是怎么样的。希望本文对大家有帮助哈。 优化前伪代码的流程 策略模式是如何应用进去的 工厂设计模式是怎么使用的 模板方法模式又是怎么应用进去的。 唠叨几句 1. 优化前伪代码流程 大家先看下,优化前,原有代码的大概逻辑哈。 策略模式是如何应用进去的 大家是否还记得,如果代码中有多个if...else等条件分支,并且每个条件分支,可以封装起来替换的,我们就可以使用策略模式来优化。 回忆一下,什么是策略模式呢? 这就可以使用模板方法继续优化了。所谓模板方法模式,其实就是: 定义一个操作中的算法的骨架流程,而将一些步骤延迟到子类中,使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。
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。 那么我们冷静下来想想,技术虽然日新月异,但你仔细研究会发现,其本质并没有改变,无论是分布式技术也好,数据技术也好,系统技术也好,都是在基于其本质的原理,进行顺应时代背景的更新迭代,进行的优化及改造。 我们能为现有系统进行更好地优化吗? 很多有心的小伙伴,真的会这样做。 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。
分治和思维导图是很有用的两个工具,这里推荐下 学习观 分治引用其中的一段话 将问题拆分成,脑中存有的,能直接从输入得到输出的小问题来解决。 但其实人类天生习惯于搜索能直接从输入得到输出的知识,这也是新人在面对编程问题常常束手无策的原因,因为根本搜索不到 分治和思维脑图是解决问题的两大利器 这篇文章不对每一个点进行展开,主要通过用思维导图来整理整体体系 ,本篇也是对前一段时间老师来了-《构建高性能的软件系统》的课后归纳整理,要学会复盘回顾 导图如果看不太清,可以下载到本地用图片软件打开查看,或者单独放大查看 构建优化高性能(WEB)软件系统.png 基本上整体的思路如上,主要从整体步骤,性能指标,整体分层几个方面展开,当然其中每一个部分的优化都可以单独展开进行深入探讨。
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
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?
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。
静电说:这几天有小伙伴问我,老师我明明投了很多简历,为啥得到的回应那么少呢?刨除你的简历本身不吸引人的原因,静电今天想要跟大家扯扯的是关于“简历触达率”的问题。
思维力——高效的系统思维
前言 MYSQL优化主要分为以下四大方面: 设计:存储引擎,字段类型,范式与逆范式 功能:索引,缓存,分区分表。 架构:主从复制,读写分离,负载均衡。 合理SQL:测试,经验。 思维导图 ? 八、SQL优化 1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 13.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的
一些企业在招聘测试工程师时,也会要求该岗位具备用户思维。 用户思维到底是什么?又该如何培养用户思维? 这篇文章,我想聊聊和用户思维相关的内容,如何站在用户的角度思考问题。 什么是用户思维? 因此用户思维这个词也成为了对软件工程师的一种能力要求。 甚至从某些角度来说,具有良好的用户思维能力,可以助力成为一个更优秀的软件工程师。 为什么要具备用户思维? 指导我们做这些工作背后的思维,就是质量思维。 网上有一个图,挺有意思,但也很直观表明了不同角色对待同一件事的不同思维: 上述的质量思维,其实就是工程思维的一个范畴。 因此具备用户思维,可以直接帮助我们在质量思维(工程思维)的角度下交付更好的产品,为用户提供更好的服务和体验。这个时候企业的业务价值实现,获取了利润,那我们的质量保障工作才算体现了自己的价值。 如何从质量思维到用户思维? 软件测试本身是一个技术岗位,日常接触的对象也大多是专业的技术或者产品同学,工作的流程和沟通的方式也是很专业的方式。长期处于这种氛围下,思维方式自然会受影响,变得更理性。
我原来在"这篇总结"中总结过一种的思维方式:TT(Tree-Thinking)。(嘿嘿,程序员嘛,喜欢用本行的术语(Tree)来解释一些现象。) 一直以来,我都认为TT思维是很正确的,是比较不错的思维模式。这种方法可以用来考虑很多的事情了。 不过最近发现,事情并不是那么简单。这种TT的结构化思想虽然好,不过并不够。 ================== 结构化思维? 思维要有结构,但不总是树型的。树型思维,其实也是各种结构中相对简单的。 :) 很庆幸,数据的结构 和 思维的结构 是那么的相似!!当然了,我们平时大多数情况下思考的东西,其实就是在脑子里的各种数据。