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大多数程序员都不需要这个方法(指枚举的ordinal方法),他是设计成用于像EnumSet和EnumMap这种基于枚举的通用数据结构的,除非你在编写的是这类数据结构,否则最好完全避免使用ordinal方法。
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如果类具有从客户端得到或返回到客户端的可变组件。类就必须保护性的拷贝这些组件。如果拷贝的成本受到限制,并且信任他的客户端不会不恰当的修改组件,就可以在文档中指明客户端的职责是不得修改受到影响的组件,以此来代替保护性拷贝
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如果类具有从客户端得到或返回到客户端的可变组件。类就必须保护性的拷贝这些组件。如果拷贝的成本受到限制,并且信任他的客户端不会不恰当的修改组件,就可以在文档中指明客户端的职责是不得修改受到影响的组件,以此来代替保护性拷贝
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大多数程序员都不需要这个方法(指枚举的ordinal方法),他是设计成用于像EnumSet和EnumMap这种基于枚举的通用数据结构的,除非你在编写的是这类数据结构,否则最好完全避免使用ordinal方法。
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拥有固定型思维模式的人在面对一个任务时,会认为任务是对他个人能力的一种测试。比如让他考试,他会认为考试是证明他行还是不行,因而非常担心万一搞硬了别人就会质疑他的能力。他很容易把任务当成威胁。 而拥有成长型思维模式的人,会把任务当成一个学习的机会。他并不是通过任务来证明什么,而是通过任务来提高自己。他把任务当成机会,结果他的表现会好得多。
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这次经历,彻底改变了我对口语教学的看法:我以前总以为学生的问题是“不知道怎么说”(HOW)我曾以为我自己的问题也是如此;现在我认为学生所面临的问题不仅仅是这个,更重要的是他们“没什么话可说”(WHAT)。 后来我就养成了习惯,不再指望自己能修脱口而出,而是希望自己有备无患。 你的问题也许不在于你不会说,而在于你没什么话可说。
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聚在一起,就如何做事情达成共识是一个好主意。但是,花时间保证人们按照这个共识来做事情就没那么有趣了,因为在各个服务中使用这些标准做法会成为开发人员的负担。我坚信应该使用简单的方式把事情做对。我见过比较奏效的两种方式是,提供范例和服务代码模板。
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我们在不考虑做出选择的原因就进行选择差异对比时,会出现如上述例子所示的“自我选择偏 差”( self-selection bias)。人们选择要做的事,个人的选择可以反映出他是什么样的人。在进行的控制实验中,将受试对象随机分组,并让他们唯命是从,这样就可以避免出现自我选择偏差。也就是说剥夺受试对象的选择权,就能肖除自我选择偏差。
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霍夫施塔特认为,人类智能的根本是收集和分 类人类经验,然后对其进行比较和组合。……令霍夫施塔特沮丧的是,计算机科学走向了另一个方向。计算机科学家不再尽力模仿人类大脑,而是专注于计算机存储、检索和处理信息的能力,因此计算机软件变得有用起来(并有利可图)。软件工程师不再尝试理解人类思想如何运作,他们转而开发产品。
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从提出‘劳动是财产的创造者’这一假设开始,古典学派就无法建立一个结果与该假设一致的经济理论,因此,理论只能是‘不劳而获这必然抢夺工人的劳动价值’。
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成本优势:若做不到产品的差异化,那就大量销售该商品,或树立忠诚度、鼓励重复消费,那么你的平均成本就比别人低。 一次令人信服的减价行动,足以说服潜在进入者他们不可能收回沉没成本,从而使他们不敢越雷池一步。 如果你在信息源和避免商品化方面成功了,那么你在产品设计和定价——即产品的包装和形象——方面你就有了喘息的空间。
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五彩石项目是分三期来实施的,三期项目都带有明显的业务目标,以业务目标为驱动的架构演进方式也成为阿里后续很多项目实施的参考。... 第一期打通商品,第二期打通交易,第三期打通店铺。另外一条项目主线是架构重构,通过不断抽取共享服务,形成服务化架构的电商平台。
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中间件的意义就像阿里技术采用了相同的铁轨宽度、电器采用了相同的电压、沟通采用了同一种语言一样,持续地降低了学习、研发和运维的成本。
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内部数据的收集有推送、拉取两种方式,数据推送模型适用于实时性要求较高的数据,数据高峰期时,要在模型中加入队列,以达到缓冲效果;如果选择数据拉取模型,则数据手机端可以根据自己的节奏来拉取数据,只要保证数据的收集能力高于数据生产的平均值即可。









