做个爱“降级”的IT青年

我们IT界中的很多人,生下来就有与众不同的能力。这群人能混入最牛的大学,整天打网游还能写出像样的毕业论文,拿学位,进外企,做咨询,研究高分子材料,电子商务,云计算……
 
    IT青年们喜欢打游戏,喜欢升级。他们的人生也和游戏一样,沉醉于不停地升级中。不仅喜欢升级自己手上的技术,IT青年们也喜欢升级自己的人生,从程序员升级到项目经理,再升级到技术总监或产品总监,再升级到合伙人……一级一级上升,直到有一天,发现身边的人里,已经没有一个不是CPA,不是咨询师,不是高级研究员了,全是业界精英,个个都超级强悍。但在高级圈子里拼得头破血流,最后也只能混到给台湾人整理数据而已。蓦然回首,发现当年的血气方刚、年少时的无限梦想,进化成了一身肥胖的赘肉。这个时候,有个旁观者说:“升级到头,该降级了。”
 
    当一个社会疯狂鼓吹快节奏的时候,一定需要有人来宣扬慢生活;当全社会跟打了鸡血似的吹捧升级的时候,一定需要有人来说说降级论。
 
    如果一个来自微软的高级工程师,辞职去一个养猪场做开放平台经理,那么他的到来不仅会让养猪圈子感到无比荣幸,更意味着,在IT界训练出来的高效工作方式和逻辑思维能力,可以让他掀起一场养猪行业的革命,使得20年后才会出现的人性、高效、开放、协作、健康的养殖方式提前到达。在这场革命中,他会活得非常有价值。这种价值,在原先的圈子里,是完全体验不到的。因为他此前的所有工作,只是在满身疮痍的Windows系统上不停打补丁,无论打多少都逃不开产品衰落、被人鄙视的命运。
 
    很多人的命运,都像是上面那个微软工程师。只需要降级,就能创造更大的价值,也能获得更大的满足。那为什么不呢?
 
    我也投靠了“降级论”,把自己从牛逼轰轰的移动互联网行业,降级到了一个被人不齿的低级项目:Tucia Baby(吐司宝贝,儿童摄影工作室)。
 
    这个项目虽然是传统行业,但是我们基本上是按照互联网产品的思路去做。最重要的是,作为一个脑残的果粉,我按照iPhone的品质去要求每一张作品,必须达到我们能力可以做到的最好水准,才允许送给客户。正式营业不到两个月时间,虽然还不敢自称成功,但目前已做到几乎每天都客满,口碑很好,财务上已实现赢利。
 
    除此以外,我还发现一个现象,中国消费者在与奸商们的长期斗争中,已经培养出了一种非常特殊的品质:只要不被坑,他就谢天谢地。如果商家严格做到了承诺的每一件事情,客户就会感动得泪如泉涌;如果商家不仅做到了所有承诺的事情,还很贴心地提供了一些额外的服务,那么客户就会激动得哭天喊地、奔走相告,推荐给他认识的每一个人。
 
    其实这片不完美的国土,就是上天赐予IT青年们的最好机会。
 
    在一个不会练武的村子里,只要你会打两拳,你就是最厉害的人;在一个没有服务意识、忽视产品质量的土地上,只要你用心做服务,用最高的标准去要求自己,你就会成为这块土地上最出色的商家;在一个没有现代管理意识,不懂网络、不懂微博、不懂用户体验、不懂口碑传播的粗犷社会里,你只需要把之前花在IT产品上的心思拿10%过来用,就可以秒杀一切对手。
 
    IT青年们,当你在为网站的转化率苦苦思索的时候,当你在为APP的活跃度辗转反侧的时候,当你在为融资计划苦苦哀求各界大佬引荐的时候,也许犯了一个错误——也许你们的脑子最值得闪光的地方,不是去IT界当炮灰,而应该去按摩界、餐饮界、烧烤界、理发界、纺织界、装修界、婚庆界、成人用品界、现代养殖界、汽车修理界……与IT界相比,这些行业的确无比低级,他们的老板连QQ都会发音成“抠抠”,他们的员工一辈子都没用过E-mail;跟他们解释什么是SEO,什么是用户体验,什么是数据挖掘,他们会在听你说完之前就开枪自杀。这些原始而纯粹的行业,正在等待IT精英们的降级。如同蒲公英一般的伞兵,在黑夜里从天而降,长驱直入,用最智慧的产品、最优质的服务拯救这些早就该死的行业。“屌丝”的生命将会绽放出银色的羽翼,无比丰满,无比性感。(文/罗浩 摘自/《商界评论》2012年第9期)
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### 服务降级设计与实现 服务降级是一种在系统负载过高或某个服务不可用时,通过提供简化或默认响应来保证核心业务可用的机制。在Java中实现服务降级,通常需要结合限流、熔断等技术,以确保系统在高并发或服务异常情况下仍能稳定运行。 #### 1. 限流机制 限流是服务降级的重要组成部分,用于防止系统因请求过多而崩溃。可以通过令牌桶或漏桶算法实现限流。以下是一个基于令牌桶算法的简单实现示例: ```java public class RateLimiterExample { private int capacity; // 令牌桶最大容量 private int rate; // 每秒生成的令牌数 private int tokens; // 当前令牌数量 private long lastTokenTime; // 上次生成令牌的时间 public RateLimiterExample(int capacity, int rate) { this.capacity = capacity; this.rate = rate; this.tokens = 0; this.lastTokenTime = System.currentTimeMillis(); } public synchronized boolean tryAcquire() { long now = System.currentTimeMillis(); // 计算自上次生成令牌以来的时间间隔 long elapsedTime = now - lastTokenTime; // 计算这段时间内生成的令牌数 tokens += elapsedTime * rate / 1000; if (tokens > capacity) { tokens = capacity; } // 更新上次生成令牌的时间 lastTokenTime = now; // 如果令牌桶中有令牌,则允许请求 if (tokens > 0) { tokens--; return true; } else { return false; } } } ``` #### 2. 熔断机制 熔断机制通过电路保护原理防止服务过载。当某个服务调用失败率达到一定阈值时,熔断器会进入“打开”状态,阻止后续请求继续发送到该服务,并在一段时间后尝试恢复。以下是一个基于Hystrix的示例: ```java public class HystrixCommandExample extends HystrixCommand<String> { protected HystrixCommandExample(Setter setter) { super(setter); } @Override protected String run() { // 正常服务调用逻辑 return "Service Response"; } @Override protected String getFallback() { // 服务降级逻辑,提供备选方案 return "Fallback Response"; } } ``` #### 3. 服务降级逻辑 服务降级通常在限流或熔断机制触发时生效。以下是一个简单的服务降级类示例,结合了限流和熔断机制: ```java public class DegradedService { private final RateLimiterExample rateLimiter = new RateLimiterExample(5, 1); // 每秒生成5个令牌 public String executeService() { if (rateLimiter.tryAcquire()) { try { // 尝试执行正常服务调用 return HystrixCommandExample.execute(); } catch (Exception e) { // 服务降级逻辑,提供备选方案 return "Fallback Response"; } } else { // 限流逻辑,服务降级 return "Limited Response"; } } } ``` #### 4. 监控与报警 为了确保服务降级机制的有效性,必须对服务的性能和状态进行监控,并设置报警阈值。可以使用Spring Boot Actuator、Prometheus等工具进行监控,并通过邮件、短信等方式发送报警信息。 #### 5. 自动化降级 自动化降级可以通过配置中心(如Spring Cloud Config)和自动化工具(如Kubernetes)实现,减少人工干预,提高系统的自愈能力。 #### 6. 用户友好 在服务降级时,提供用户友好的提示和备选方案,提高用户体验。例如,在服务不可用时,返回友好的错误信息或提供缓存数据。 ###
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