为什么上云就上阿里云

最近听了一本书叫做《成功与运气》,解读人是万维钢,书的作者是罗伯特·弗兰克,也是畅销书《牛奶可乐经济学》的作者,书中有五个观点:

  • 在人生早期关键节点上,好运气对后续的成功有很大的放大效应,而且效应可以一直累加。
  • 现在是一个赢家通吃的年代,一开始一点微弱的优势造就了最后的赢家通吃,而这点微弱优势通常是靠运气。
  • 把成功归因于能力强,而把失败归因于运气差,对于还没有成功的人是需要这种观点的,而对于成功人士则不需要。因为成功人士只有相信自己的成功是源自运气才会更愿意帮助他人。
  • 运气造成赢者通吃,收入差距过大,这造成人们的相互攀比严重。因为大多数人对于幸福的定义通常来自于横向的对比。
  • 一个承认运气的人,自然不会去抢他人功劳,易获得合作者信任。一个人想要事业上取得成功,光靠自己的天赋和努力是不够的,得跟人合作才行,一个承认运气的人,自然不会去抢别人的功劳,就会更容易获得合作者的信任,只有获得了很多的帮助,个人才能从一个成功走向另一个成功,好运气自然常伴左右。

作者发明了一个词汇叫做运气动力学:

假设现在有两个人,A和B的天赋,努力程度和见识水平完全一样,但是A比B的运气好了大概5%,那么假以时日,A的个人收入会比B好多少呢?
5%?
更合理的答案是500%,甚至更高。
人类社会是一个非线性的复杂系统,这意味着初始条件好一点点,最终的结果不是按比例也好一点点,而是很有可能不成比例的把初始优势放大很多很多。

作为年轻人,都在往大城市里跑,你问他们为啥背井离乡去作各种飘,得到的答复应该都是:“出人头地的机会更多一些吧!”

作为创业者,在选择云平台的时候,都选择阿里云,你问他们为啥,得到的答复大概都是:“成功的机会更大一些吧!”

作为行业客户,在选择合作伙伴的时候,都选择阿里云,你问他们为啥,得到的答复或许都是:“别人都选阿里云!”

所以,上云就上阿里云!

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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