2018年結束了,這一年成長是的一年。算法
2017年末給本身定了幾個目標:後端
買房,但願新的一年在北京站穩腳跟。(1/1)數據結構
晉級,向T6進發。(入職新公司,給了資深 title,1/1)框架
學習,新的一年着重應該聚焦兩個相關點吧,一個是本身的老本行,更加深刻的研究分佈式系統。還有就是重啓AI相關的學習。(確實研究了很多分佈式的知識,AI 仍是沒有開始 1/2)分佈式
博客,每月應該會有兩篇文章。保證一年24篇文章。(博客一共更新18篇文章 18/24)post
讀書,每月應該完成一本書(4/12)。學習
整體來講對於目標的完成程度給本身今年目標的完成打個 70 分吧。主要的欠缺仍是讀書的本數和 AI 的學習。測試
離開了老東家,入職了知乎。從原來的招聘業務,切換到了商業變現業務。對業務的積累歸零,從新開始,對我來講也是不小的挑戰。從 CPM,CPC 開始學習廣告知識。瞭解了廣告,創意,素材,排期,訂單,合同,刊例,庫存等等的概念。優化
說到工做,就不得不談談。年末的互聯網寒冬,公司迎來了「優化」。同事,早上還在愉快的寫代碼,中午談話,下午回收帳號,連交接的郵件都來不及發出來,一天以內再也和公司沒有任何關係,真是無情而殘酷。震撼與慶幸之餘,不得不拷問本身,如何可以時刻保持本身的競爭力?我想只能是作一個持續學習者,終生學習者。保有隨時具備失去工做的危機感,才能在這種天天都在快速變化的環境中存活。debug
今年,持續的輸出了不少文章,雖然沒有達到年前的目標 24 篇文章可是,輸出的 18 篇,文章質量我仍是比較滿意的。
深刻的從源碼級別瞭解了 Redis 的設計和實現,閱讀了《Redis設計與實現》,並結合 Reids 的源碼,瞭解了 Redis 的 底層數據結構,瞭解了 Redis 是如何使用合理的數據結構,平衡時間複雜度和空間複雜度。同時,還學習了 Redis 如何使用 Reactor 模型,基於 epoll 實現了 NIO ,提升 IO 的利用率。這一系列關於 Redis 的學習,從數據結構和 IO 兩方面提高了本身的水平。
經過一年學習總結,摸索了一套如何有效閱讀源碼的思路:藉助資料(圖書,博客)-> 源碼走讀思考 -> debug 調試 -> 基於思想簡化細節,造輪子。基於這一套方法論,學習了 Spring,Hystrix(部分),dubbo(部分) 的源碼,產出了「徒手擼框架」系列文章。
其實下半年還花時間,進行了一些方法論的學習。關於方法論是否有效會在下文進行闡述。
今年生活上最大的事情就是在北京買了房子,選房時候的糾結和艱險不表,終於能夠有本身的家了。至於買車?啥時候搖上號再說吧。生活進入正軌以後,更多的仍是平淡,平常和瑣碎。
經過年末的裝修,忽然發現,現金流的重要性。月光確定是不行的,手上有現金,才能面對大額的支出。
裝修是一項及其繁瑣和持久的工程,須要考慮的問題方方面面,因此嘗試把公司推動項目的方法論,引入到裝修中,按照工做中推動項目的流程要推動裝修這件事情。項目文檔,還真有不錯的體驗。其實仍是認識到了方法論的重要性,按照一套既有成熟的標準來推動某些事情的時候,雖然不能保證作的都正確,可是仍是能夠作到問心無愧,從容不迫吧。
至於那隻暹羅貓,只是又長胖了,又變黑了而已。仍是那麼可愛。
感謝家人父母對個人支持,還有老婆對我加班的忍耐。
2018 年國慶,請了五天假,開開心心去了一趟夏威夷。開上了本身心心念唸的敞篷野馬,浮潛趕上了可愛的野生海豚,開車穿越雲層在全世界最適合觀星的山頂看到了銀河,去活火山國家公園,可是沒有看見岩漿。陽光,沙灘,大海,美不勝收。
有機會想帶上爸媽,再去一次。
還去了一趟成都,雖然只是匆匆一個週末,但也吃到了「串串」,也算了一樁心願。
2017年小試牛刀的成功,有了一種天選之人的蜜汁自信,固然,2018 最終虧錢了。不過教訓很多,投資這種反人性的活動,只有真正虧錢了,纔會領教到市場的無情,纔會去敬畏他。2019年要作的就是,努力工做保證現金流持續流入、強制儲蓄保證應急資金的充足、最後用積極的心態面對市場。
2018 對於我來講,今年的主題是成長。或者對於某些事情有了新的思考。或者,對於已經有的思惟有着新的認識和更新。
咱們生活在一個販賣焦慮的時代,如何友好的和本身相處,不被焦慮困擾,是今年思考最多的一個問題。今年下半年的本身,一直處在一個焦慮的狀態。當一件事情處於本身沒法掌控狀況下的時候,就會處於一種至關焦慮的狀態。老是擔憂最壞的結果發生在本身身上。如何與本身友好的相處?接受事情的不完美,接受不肯定的世界,讓本身相信事情總會有解決的辦法,勇敢面對本身,勇敢面對這個世界。2019年重要的一項目標,就是如何的自恰,如何友好的和本身相處。
一直以來都不太看得上方法論,以爲方法論是笨的人才須要學習的,方法論是循序漸進,不懂變通的代名詞。今年對這個問題的理解有了根本的轉變,實際上方法論就是前人的經驗總結,雖然看上去比較呆板,可是他確實有效。實際上按照必定的、通用的方法論推動某個事情的時候,至少保證事情的結果,達到預期的60%。剩下的就須要本身對於該事情的經驗和積累了。因此如今想來,對於普通人來講:
通用方法論 + 行業經驗 = (80% ~ 90%) 預期效果
若是要達到 100 % 那就須要拼上天賦了。因此新的一年,我還會着重訓練本身的閱讀,寫做的方法論。提高本身的通用能力,在寒冬中爲本身儲備更多的競爭力。
解決複雜問題的其中一種思路就是,把複雜的問題,經過抽象之後簡單看待,用最簡單的規律去總結複雜的事情。事情處理完之後,及時覆盤,造成沉澱,記錄下來,變成某件事情的方法論。
可是面對簡單問題的時候,總須要用多個角度,充分的思考,得出不同的見解,保證對這個簡單事情,全面的認識。不遺漏任何一個可能出現問題的點。
對本身的要求不要設置邊界,不要對知識自我設立邊界。現在的社會,是一個分工高度明確的社會。在工做中須要的技能愈來愈單一。所謂「邊界的無限」實際就是時刻須要突破溫馨區,去嘗試瞭解不屬於本身負責的系統。
瞭解上下游運行邏輯:
這裏所謂的上下游,須要從兩個角度去理解,一個角度是實際參與系統中,數據流向的上下游。好比,做爲廣告的投放後端,須要瞭解廣告投放引擎,算法,數據的基本原理。第二,做爲技術開發的角色,須要去了解產品,測試,運營運行的基本邏輯。只有瞭解了上下游的運行邏輯,理解你的同事手中的工做的運行邏輯。才作到,合理響應上游提出的要求、和合理的向下遊提出要求。
瞭解整個系統運做的邏輯:
就是要求本身從整個系統的角度着眼,實現本身手上的系統。在實際開發中咱們常常遇到一個問題,就是若是整個系統靈活多變,意味的大量的抽象和更多的開發成本,後期可維護性增長,修改起來比較迅速。若是一個系統比較死板,那開發的成本就會大量減小,可是擴展起來就是災難。因此從整個系統運行的邏輯的高度去看這個問題,平衡靈活和成本,才能保證開發效率和後期可變動的一個平衡。
對本身的要求是不設邊界,可是與人合做的時候,卻須要與對方明確事情的邊界,尤爲在項目開始前,就明確邊界。在明確的邊界內作到最好,這個纔是保證與人合做可以順利進行的基石。
不知道從何時開始,所謂知識付費這個事情就火了,做爲一個新知青年,2018年的的確爲知識付出了很多費,可是任然處於買的多,學的少的社會主義初級階段。反思之後發現,優秀的知識付費產品,或者說乾貨爲主的知識付費產品,並不能減小學習須要投入的精力成本。以爲付費的,通過編排的知識,學起來就能容易一點,並非一個正確的理解。或者保守一點說,付費的知識產品,在減小精力成本上,貢獻有限,只是減小資料的收集和整理這個過程。因此:
知識付費 不等於 買了就會
知識付費 不等於 簡單好學
知識付費 不等於 都能學會
因此今年知識付費,給我帶來的困擾就是不聚焦,攤子鋪的大可是效果並很差。學習仍是隻能腳踏實地,付費的知識,也只是一個學習路上的柺杖,學習之路上真正走路的仍是你本身。
feed:
vt. 餵養;供給;放牧;撫養(家庭等);靠…爲生
能夠說這個 feed 這個單詞至關形象和傳神。信息被喂到你面前,而不是你去搜索,尋覓得到。依賴了 feed 限流,就失去了對信息選擇的權利。
2018年,是頭條系最成功的一年,基於算法分發信息這個模式全面統治互聯網的一年。下拉刷新,上滑加載更多,這兩個簡單的動做徹底就是時間的黑洞。算法必定會根據你的點擊,閱讀時長,閱讀的字數,不斷的推薦你感興趣的信息,不斷的把你喜歡的信息餵給你。這個時候就造成了一個恐怖的「信息繭房」。wiki 的定義:
在信息傳播中,因公衆自身的信息需求並不是全方位的,公衆只注意本身選擇的東西和使本身愉悅的通信領域,長此以往,會將自身桎梏於像蠶繭通常的「繭房」中。
在「繭房」中自娛自樂。最終被束縛的是本身的思想。因此新的一年我依然會對 feed 流保持警戒。儘量使用 「搜索」 而不是 「推薦」。
高高立起的 flag:
2018 主題顏色,是暗色的,經歷了嚴酷的互聯網寒冬,雖然活下來了,可是更不能放鬆對本身的要求。比起2017年的奮勇前進,2018年更多的是稍微放慢腳步,回頭看看,仔細想一想。
展望新的一年,又一次充滿了但願。