社区工具应用
- Webpack
  - 构建、配置、插件、加载器相互交互
  - 多页面公用包构建
  - 构建与SSR搭配
- Gulp
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- React
  - DOM Diff原理
  - 类组件、纯函数组件
  - Context、Hooksx
  - 生命周期、应用渲染机制
  - 周边搭配 React-Router、Reach-Router、Redux、Mobx等
  - SSR与CSR实现
- Vue
- Angular
开源
- 协议
- 通用约定目录结构
- 版本管理、Git、发布流程

项目能力

业务
- 业务理解
- 业务指标与技术指标
- 技术对业务影响
项目
- 项目理解
- 进度管理
- 沟通、协作
- 项目推动能力

架构能力

行业动态同步
技术选型分析能力
技术布局设计、技术建设
技术架构与业务规划
技术保障与业务维稳
代码架构与设计能力
工作流规范制度与设计能力

工作能力

技术业务进展汇总
业务影响跟踪、分析、评定
上下级沟通能力
业务思考与技术方案能力
问题分析与解决能力
应急能力

2019-01-05

开篇思考

需要了解的事情

除2018结束篇提及的事情，19年有更多需要理解的事情：

互联网金融
- 计算机运算与金融体系
- 人工智能对金融影响
新技术对政治影响
- 新法案是否需要依据算法来判定

2018-12-30

2018站在历史边界

关于房地产

2018年发生了很多事情，就我印象最深刻的，莫非是时时刻刻影响身边生活情况的经济。

在5月份，我写了一篇《房地产的思考》

当时的房地产应该是如火如荼，很多人争先恐后地抢。

不过短短半载，整个经济情况突然翻转，整个经济氛围由热转冷。

这有几个逻辑在里面，一个是房地产成为国家维稳重要目标，这是因为它是经济的基地，经济储水池，这些水不能洒出，不然谁都没好汤喝。

因此，国家限购，防止过热；国家限卖，比如三年内新房不得出售，防止大量二手房抛售，导致房价崩溃。

国民的房子卖不出去，最近也涨不上来，那钱得还啊，谁这么有钱一次性付款呢。

于是，大家都被“套”住了，这辈子给国家，给房地产，给政府卖命吧，还不敢乱辞职乱玩，兢兢业业还款吧。

贸易战

另外一件大事就是贸易战了，刚刚看到的一条twitter：

美国跟中国打了一场互加关税的战争，如果持续下来，对双方GDP都是有比较大的损伤。

目前看来，是和解了，不过感觉里面并没有这么简单，可能中国还是得付出一些隐藏的代价。

川普看准中国房地产低迷、经济下滑的时候入手，也是非常厉害了。

于是，由于房地产以及贸易战，中国经济受到连带的影响，其中还包括中国股市回到10年前。

关于消费

正如上所述，中国经济低迷情况，大家其实都不好过，也没有那么多钱去消费。这个时候，实惠的东西总是能引来的大家的喜爱。
比起一个知名、好品牌，大家可能会觉得一个实惠、合适的商品更适合他们的需求。

拼多多的成功，不仅仅是一开始的设想，黄铮深谙中国国情，也懂电商业界痛点。

比起供给侧的改革，通过改变消费侧的倾向，更容易快捷推动整个电商产业链的流动。这个观点是今天看到的一篇文章提及。拼多多上为什么都是出厂价？

现在，十几块钱可以买到以前上百的衣服，这就是实惠，通过不同的商业模式，通过流量倾向，降低边际成本。

一直被提起的“拼”的模式，据说是比创建这家公司更伟大的发明，可能不仅限于购买商品需要跟别人一起拼才能购买。拼是一种购物交互方式，不仅仅是个人的购物，而且是社交的购物。

当然，还有另外一些出彩的点，迪士尼+COSCO 模式是常被提及，这也是一种全新的购物模式、购物体验，以后可以细说。

裁员

经济寒冬除了经济周期性规律，还有房地产、贸易战这种人为的因素。很多非一线互联网公司，实质上是进入自我保护时期。
减少开支，裁掉一部分员工，甚至大量裁员，大家都在努力地度过这个时期，唯独适应这个时期的大众消费一线公司游刃有余地进行适度扩张。

都是坏事情么

经济寒冬的确让大家都不好过，消费能力下降了，公司待遇差了，年终奖可能也变少了。

但是，很多商业机会往往是在寒冬展现出来，唯独一些优秀的创业公司，能突显出来自我的商业价值。不过，这也是李开复老师的一些观点。

比如，像AI/大数据、这些概念性质依旧很强的行业，实质寒冬丝毫不影响他们的发展，技术的发展靠的是时间与沉淀，并非经济热潮砸钱就可以飞速发展。

这种行业在寒冬期度过一段潜在期，等经济恢复，这些技术或许就有更多的应用场景可以投入使用。

关于AI

非常看好这个行业的发展，不仅仅因为其概念，什么工业时代解放人力，数据时代解放人脑。

实质的应用，无人驾驶、工业智能化、行业智能化，这太多想象力可触及的地方，本质就是人类面向未来的美好希望。

大家都希望未来能少辛苦点，丰衣足食。机器人、AI、大数据，可以帮人类实现这些远景，也是人类的唯一希望。

解放后的人，大家可能觉得人人都失业，人人都是一无用处的直立型生物。其实人类有很多意识性的东西，可以去创造与传递，这正是人类与机器截然不同的地方。

当然，这也是《人类简史》、《未来简史》、《今日简史》的观点聚合，这几本书对我了解过去、未来、当今非常有帮助。

人类很多美好的幻想，有一天可能就成为了现实，就目前科技看来，其实并不是很远的事情，有可能仅仅需要几个技术突破，或许就能成为现实。

读书

今年读书感觉还是少了，只有下半年偶尔会读一些书。一来是因为找不到什么好的书籍，二来是因为自己的懒惰。

这不应该是19年的目标，而是要成为一种习惯，无论19、20、21。

对世界的理解、思考，远远比完成今天的工作来得关键、重要，这应该是一个持续的过程，不能一蹴而就，也不能懈怠怠惰，时刻有对身边信息敏锐地发现与思考。

最最重要的事情，就是记录，很多已经做过的思考，因为没有记录，发现又得重新思考一遍。
如果有记录，那就可以基于自己以往的想法，延展出更多更深入的想法，又记录下来，一步步地进步深入。

这也许就是为什么人类可以发展，而其他生物仅仅是满足繁衍而一成不变的原因吧，人类有文字，人类有语言，人类能记录、能交流、能思考。

当然，这也是深受《人类简史》的影响，这本书不得不说对我思考影响极大，写下来，比什么思考都重要，有沉淀才能有发展、有进步。

这也许也是我写这篇文章的原因，说不定19年来的时候，不写下来发现自己18年来去空空，啥都没有，除了多了几块钱的储蓄。

思考

关于人类最终走向以及目前状况。目前来说，人类都在生生不息，为生活而奋斗，为更美好生活而奋斗。实质上组成的，是人类为了更繁衍生息所做的努力。

“穷则独善其身，富则兼济天下”，这也许大多数有钱的人都会做慈善的原因吧。

有能力，有资金，社会责任越重。

无论技术发展如何迅猛，人类最终能达到长寿、健康以及任何时候到达何地。

最终还是需要经营人的本身，人本身存在的意义，并不是自己做出来的，是通过他人、环境所反映出来的。

审视这个世界，审视人与人的交互本身就是一件有意义的事情。

关于审视

本质上是对事物以及其运作的理解，一方面，需要了解相关知识，另外一方面需要持续获取资讯。

相关知识方面，会有大量书籍可以参考。

获取资讯这块却是至关重要，毕竟实践才是最好的老师，不断去分析信息流，能锻炼对不同事物的思考方式。

关于审视方向

用行业、或者专业来划分，应该会比较清晰，实践起来也更有方向感。先列一下目前想到的：

经济
金融
社会
- 房地产
- 物价
- 指数
- 资源
  - 石油
  - 风能
  - 电能
  - 水能
政府
- 政策
- 行政
技术
- 无人驾驶
- 电动汽车
- 5G技术
电商
- 无人超市
- O2O
- 运营模式
  - 商家运营
  - 商品运营
  - 物流运营
  - 品牌运营
  - 流量运营

职业赋能

身为前端，应该有职业光环，能为未来赋能。不仅仅是经验上的，还有工具能力上的。

目前来说，缺少几个内容：

快速部署前端静态站点，资源CDN上传（极低成本抗大量流量）
成熟后端部署架构（快速API开发）
数据面板构建（动态消息、消息流看板）

职业规划

想要做的事情

了解更多，想做的事情更多

精细化计算

最后

2018-08-12

如何管理思维

头脑风暴
快速连接头脑风暴碎片
快速生成todoList

2018-03-13

房地产的思考

现在中国飞速发展，劳动人口和技术优势都处于最佳状态。而房地产高速发展于此并非没有关系，国家需要让自我处于飞速 GDP，为数不多的增长点自然需要递增

税收

提再高就过份了

通货膨胀

国际地位需要维稳，这个不能乱动

国营

最近国营声音是越来越少，经营也不及私企了

土地垄断

就靠这个了！

有一句话叫“房子是刚需”，这在中国文化里面，占大部分是对的。很多女方家长在结婚时候，都需要男方给出一套房子。

知乎上有一个有趣的讨论《房价是不是已经透支了未来几十年中国人的购买力？》，大多数人都认为，一套房子耗光中国几代人（最少两代吧）的积蓄以及未来背负的债务。

有人说，这个问题取决于你是怎么看待中国未来的发展的，如果继续是保持 6.5%的增长，那么未来其实经济增长是可以 cover 现在买房背负的债务的。先不说中国未来经济增长如何（当然是希望中国日益繁荣），就算持续增长，也，只，能，cover 债务。

所以，这个算划算了么，算扯平了么？

假设 1：中国持续增长

是的，未来的计划时间里，你可以正常还清贷款。但是，房子的价值呢，是否如增长一样高速发展，这可说不定。

假设 2：中国处于稳定态

这就很惨了，自己可能长期处于还贷状态，还有可能导致房价下跌，最后的结果是？

个人的思考

中国未来还是会增长，也许会放缓（毕竟目前政策已经不追求数字上的突破）。N 年后，中国人口继续递增，劳动力，不一定会递增哦。找个参考系的话，日本应该是很好的例子，目前日本的购房贷款低得惊人（0.x%），而价格最高的 Tokyo 购房指数也只是 13（13 年可以还清 80 方房子）。

但是中国地大物博，这有个很危险的点，自己发明一个叫法叫聚集指数，在量越大时候，两极分化越严重。也就是说资金会极端聚集在某些发达城市。这可能会导致一线城市这个指数居高不下。

但至少有一个趋势，房产业越来越多，劳动人口越来越少，自然一线城市的居住需求也会变少，房价也会受影响。

投资什么最好？

保值的！—— 随着全球经济递增而递增

保价品有两种：

黄金
- 基本保值
比特币
- 数字黄金，会有波动性，价值会随着应用场景增大而增大
- 如果有一天有人发明出不需要比特币就能运作的地方（不好解释），那么比特币会瞬间下跌

Link

房价是不是已经透支了未来几十年中国人的购买力？
- http://t.cn/REslPbr
房价地图
- https://www.numbeo.com/property-investment/gmaps_rankings.jsp

2018-03-11

Python入门笔记

基本类型

数字
- 1.23
字符
- ‘hello’
- “world”
- 多行 ‘’’xxx yyyy’’’
输出字符模板
- ‘hello %s’ % ‘world’
布尔
- False | True
空值
- None
变量
- a = 1
List(可变)
- [1,2,3]
tuple(不可变)
- (1,2,3)
dict
- {“age”: 123}
set
- set([1,2,3])

函数

# 基本函数
def sum(a, b):
  return a+b

# 复杂参数
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
  print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
# a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}

def sum(*num):
  count = 0
  for n in num:
    count+=n
  return count

# 递归
def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

数组操作

# index 0 - 3
[:3]

# 最后一个元素
[-1]

# 倒数切片
[-2:]

# 每两个取一个
[:10:2]

# 复制一个
[:]

#字符串也可以切
str = 'hello'
str[:3] # hel

迭代

# 列表
for v in range(5):
  # ...

# 可以拿到index
for i,v enumerate(range(5))

# 对象
o = {'a': 1, 'b': 2}
for k in o:
  # 输出key

for v in o.values():
  # 输出value

for k,v in o.items():
  # 输出key, value

列表生成式

# 生成一个乘方数组
[x * x for x in range(5)]

# 条件生成数组
[x * x for x in range(5) if x % 2 == 0]

# 两层生成
[i+j for i in range(5) for j in range(5)]

生成器

将上述[]改成()就变成不断生成数字的生成器：

# 从列表生成式生成
g = (x * x for x in range(5))
for i in g:
  print i

# 从函数生成
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

for i in fib(5):
  print i

迭代器

所有 iterable 都可以被 for 进行迭代:

#  判断是否可迭代
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

# 判断是否迭代器
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

iterable 和 iterator 区别在于，后者是一个不可预知的迭代器，只能通过不断调用next()来获取下一个数据

高阶函数&函数式编程

# map reduce
def add(a, b):
  return a + b

def pow2(a):
  return a**2

list(map(pow, [1,2,3,4]))

集合

X = set("spam")
Y = {'h', 'a', 'm'}
# X,Y -> ({'s', 'p', 'a', 'm'}, {'m', 'a', 'h'})
# X&Y -> {'m', 'a'}
# X|Y -> {'m', 'h', 's', 'p', 'a'}
# X-Y -> {'s', 'p'}
# { x**2 for x in range(4)} -> {0, 1, 4, 9}

2018-03-08

所思所想

只有当你跟这个世界不断产生联系，才能发挥出本身的价值，以及越来越多的价值。

分享是其中的途径之一。