人、钱、事
在过去的几个月里,我曾深陷困惑,思考如何将人与成本联系起来、如何培养人才、如何构建团队梯队以及如何提高整个团队的效率。然而,通过与其它公司的 CTO 和更资深的创业者、Leader 等交流,并真正静下心来学习“管理”这个领域,我有一天突然领悟到,所谓的研发管理其实就是三个要素:人、钱、事。
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在过去的几个月里,我曾深陷困惑,思考如何将人与成本联系起来、如何培养人才、如何构建团队梯队以及如何提高整个团队的效率。然而,通过与其它公司的 CTO 和更资深的创业者、Leader 等交流,并真正静下心来学习“管理”这个领域,我有一天突然领悟到,所谓的研发管理其实就是三个要素:人、钱、事。
软件架构是开发优秀软件的基础,同时也是同步团队认知、统一团队目标的重要方法。那么需要多长时间去设计?如何去评估架构的好坏?
架构设计是开发优秀软件的基础,通过合理的技术选择、系统组织和资源管理,以支持业务需求、保障系统质量、提升团队协作效率、管理技术风险、为未来高扩展性做铺垫。架构设计师的主要职责从工程角度定义问题,定义系统的质量属性和影响架构设计的约束和特性。架构设计需要考虑功能需求、成本、约束、进度、风险、团队能力、质量属性等。架构决策记录是记录架构决策背后动机的文档,应包含问题描述、约束、相关的架构决策或原则、备选方案、决策等内容。架构设计可以使用C4模型来呈现架构视图,包括上下文图、容器图、组件图和代码结构图。评估架构设计方案可以根据质量场景、系统关键指标、风险、团队能力等进行打分,确定后续行动要点。DDD是一种设计方法论,强调领域模型的建立,用于帮助理解和沟通软件架构设计。
大富翁这个游戏的本质就是通过积累早期收益使用经济杠杆购买资产后进行出租和垄断,然后再利用已有资产继续抵押购买新的资产,再将新的资产出租或者买卖的一种游戏。大富翁还告诉我们地拿多不是关键,要拿关键的地才是关键、投资地段是否连片,发挥规模经济效应。那么背后的经济学原理是什么呢?
当整个国家陷入大富翁热潮时,马吉突然意识到自己被骗了。查尔斯·达罗因为大富翁游戏的版税和销售,而变得非常富有,他已经可以完全放弃原来的工作。亨利·乔治是美国十九世纪末期的知名社会活动家和经济学家。
所谓的技术面试本质就是技能测试,技能测试一般会针对候选人进入公司后马上要做的工作进行的,比如这个人需要会后端的技能那么他可能需要会 Java、MySQL 等,我们通过这些方向设计了面试题并且在面试的时候对对着面试题列表照本宣科的问一遍发现候选人面试表现不错。那又如何呢?招进来的员工可能做了符合面试题要求的工作做了一两年后又负责更难的项目又或者过多几年称为团队 Leader,那么这种衡量技能的测试是无法衡量人的将来的。
上面这个场景在绝大多数的技术面试中都会遇到,无论这个公司出不出名、上没上市都会有。所以技能测试通过的人短期内表现很好却之后很难获得成功,所以多轮技术面试某种意义上不仅重复还无法衡量人的各种软技能。
去年我有提过我对于 Python 框架的一些设想,这个框架目前已经在内部投入生产环境使用了。在实际开发中很多同学会容易引发循环依赖的问题,这引发我一个思考为什么 Python 的循环依赖问题这么严重呢?如何简单的优雅的解决呢?
Python 提供了方便的模块导入和管理方式,这使得开发结构化的 Python 项目相对简单。还有一个比较常见的问题是 Python 不支持单例,这就会导致在多线程下可能会出现创建多个所需对象的问题。
简单讲解马尔科夫链(Markov Chain)和马尔科夫决策过程(Markov decision process)的区别,及马尔科夫决策过程的定义、公式、如何计算等。
简单来说马尔科夫链主要用于预测和模拟随机过程,而马尔科夫决策过程则用于在不确定环境中做出最优决策。在实际应用中,马尔科夫过程和马尔科夫奖励过程通常是分开建模的。马尔科夫过程由状态空间和转移概率矩阵组成。
这篇论文文介绍了一种开放式人工智能(AGI)研究平台 OpenAGI,旨在用自然语言查询作为输入,通过大型语言模型(LLMs)选择、合成和执行外部模型,解决复杂的多步任务。
今天带来的论文是来自Rutgers University 大学的:《OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts》。然而,将这种非线性任务规划能力纳入 LLM 提出了超出 LLM 现有任务解决能力的独特挑战。鉴于 OpenAGI 包含多种具有多模态数据的域任务,我们根据域任务以及输入和输出类型对其进行分类。
Cassandra 是一个开源的、分布式的、无中心的、弹性可扩展的、高可用的、容错的、一致性可调的、面向行的数据库,它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型,由 Facebook 创建,在一些最流行的网站中得到应用。
Cassandra对这些失败持久状态的管理方式促使软件系统的可靠性和扩展性依赖这一服务。为了满足上述可靠性和可扩展性的需要,Facebook 研发了 Cassandra。系统架构Cassandra 依赖于Dynamo 分布式存储键值系统的一些技术。本地持久化Cassandra 的数据持久化需要依赖本地文件系统。
Disruptor 是性能极高的无锁队列,提供了一种很好的利用硬件特性实现尽可能从缓存读取来加速访问的无锁方案。让我们看看它是如何实现的吧。
介绍Disruptor 是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题。测试表明,使用 Disruptor 的三阶段流水线的平均延迟比基于队列的同等方法低 3 个数量级。此外,在相同的配置下,Disruptor 处理的吞吐量约为 8 倍。
继谷歌、微软之后,Zoom、eBay、波音、戴尔加入最新一波“裁员潮”中。让我们通过多方面分析为什么互联网行业会大裁员吧。
据悉,受影响的员工将在未来24小时内得到通知。戴尔有大约 13.3 万名员工,在这个水平上,约 6650 名员工将在新一轮裁员中受到影响。12月19日,小米大规模裁员的消息又有曝出,裁员涉及手机部、互联网部、中国部等多部门,个别部门裁员比例高达75%。
2023 年将会是 AIGC 之年!ChatGPT 的“出圈”是一种信号,越来越多普通人、非科技和互联网的从业者发现似乎有那么一种东西可以提升自己的生产力。如果我们可以通过问答式的方式以最快的方式找到答案,那为什么我们要用搜索引擎呢?如果我们不用搜索引擎,它们没法通过广告营收不就没有市值了吗?
OpenAI 在几个月前推出的 ChatGPT 已在美国网络搜索和软件巨头中引发竞赛。某种意义上来说 ChatGPT 是真正意义上的“出圈”,以极短的时间席卷了全球,达成了互联网最快的用户增长记录。个人认为 ChatGPT 那么火和意义那么大主要是因为它开始更容易遵循人类指令了。
大家都是聪明的、有能力的。唯一影响人的是思维方式、自律能力和执行能力。而思维方式是其中最影响人的。那么如何提升人的思考能力和深度呢?
唯一影响人的是思维方式、自律能力和执行能力。那么如何提升人的思考能力和深度呢?2022 年1月,Chanel 在去年十一月已经提价的基础上,部分款式将再度涨价。过去三年,Chanel 的涨幅已经高达 60%。管全年总销售额增长 17%,但 LVMH 的利润率却持平。
原论文来自 Yann Lecun 在 2022 年 6 月发表的《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》。主要讲了关于未来十年的 AI 发展,主要讨论 AI 如何像人和动物一样思考、学会推理。主要中文翻译参考 @浙江大学 Hepta AI Lab 的翻译版本。
原论文来自 Yann Lecun 在 2022 年 6 月发表的《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》。成本模块以称为能量的标量形式测量智能体的“不适”程度。智能体的总体目标是采取行动以保持在最小化平均能量的状态。该架构可能类似于 Key-Value Memory Networks 的架构。我们将其称为“模式 1”,类似于卡尼曼的“系统 1”。
简单聊聊因果推断这个事。Thoughtworks...
简单聊聊因果推断这个事。之所以称为潜在结果是因为在一个个体上最终只有一个结果会出现并被观察到,也就是和个体所接受的处理相对应的那个结果。因果效果的定义依赖于潜在结果,但是它并不依赖于哪一个潜在结果实际发生。鲁宾因果模型是基于潜在结果的想法。
所以所谓的精通 xxx、熟悉 yyy、掌握 zzz 的本质是,我们能不能用类似这些东西的机制或者利用这些东西解决业务问题,或者我们能不能利用这些算法、原理的思想解决现实生活中遇到的问题。
我之前写过一篇文章:与什么样的人一起工作更快乐?现在市面上基本无论实习还是社招、校招都大量的流行笔试的本质是因为如何界定好的、优秀的技术人才越来越难。