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
- Rollup
- 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。

2018-02-26

区块链入门

从技术特点上，区块链一般被认为具有：

分布式容错性：网络极其鲁邦，容错 1/3 左右节点的异常状态。
不可篡改性：一致提交后的数据会一直存在，不可被销毁或者修改。
隐私保护性：密码学保证了未经授权者能访问到数据，但无法解析。

随之带来的业务特性包括：

可信任行：区块链技术可以提供天然可信的分布式账本平台，不需要额外第三方中介机构。
降低成本：跟传统技术相比，区块链技术可能带来更短的时间、更少的人力和维护成本。
增强安全：区块链技术将有利于安全可靠的审计管理和账目清算，减少犯罪可能性，和各种风险。

分布式共识

Pow
Pos
DPos
Casper

处理性能

提高单节点硬件性能
高频交易放到链外（如闪电网络）

扩展性

放松对每个节点必须参与完整处理限制，但至少部分节点要能合作完成完整的处理，已在超级账本上使用，同时尽量减少核心层的处理工作。
联盟链模式下，可以专门采用高性能节点作为核心节点，用相对较弱的节点作为代理访问节点。

系统安全

立法
漏洞
大数据公开透明
合约约束

数据库和存储系统

特点

大量写操作、hash 计算和验证操作
目前用 LevelDB、RocksDB 等键值数据库，具备高随机写和顺序读性能
但是随机读就比较差
需要针对区块链场景设计对于数据库

可集成性

与中心化业务系统共存

其他问题

智能合约的合法性、安全性、可执行性
如何将现实中的合约和条约对应为电子合约
分布式系统的伸缩可靠性和数据迁移
对存储系统新的挑战，特别是性能

区块链

应该是大家公认的一个 API，减少各个社会单元对接成本。

一致性

挑战

节点之间的网络通讯是不可靠的，包括任意延迟和内容故障
节点的处理可能是错误的，甚至节点自身随时可能宕机
同步调用会让系统变得不具备可扩展性

目前解决方式

将可能引发不一致的并行操作进行串行化，就是现在计算机系统里处理分布式一致性问题的基础思路和唯一秘诀。

要求

可终止性（Termination）：一致的结果在有限时间内能完成
共识性（Consensus）：不同节点最终完成决策的结果应该相同
合法性（Validity）：决策的结果必须是其他进程提出的提案

带约束的一致性

实际上，越强的一致性要求往往意味着越弱的性能。

强一致性：

顺序一致性
线性一致性