2009以及2010

年终总结与展望
依旧是年终个人总结和来年计划,虽说“计划赶不上变化”,但是“凡事预则立,不预则废”,在良好的“预”之后加上良好的执行力,赶上变化的几率还是很大的。

回首[url=http://hideto.iteye.com/blog/297747]我的2008总结和2009计划[/url],现在看来做计划要更科学要尊重现实要做好详细的时间安排,否则过于激进过于模糊的计划很容易流产。

下面开始。

[b]2009[/b]
[b]工作[/b]
MRMA这个产品贯穿了我的整个2009,这是一个类Google Analytics的独立产品,服务于公司内部客户。产品虽小,五脏俱全。需求收集、产品设计、开发计划、架构设计、编码实现、Beta版内测、GA版发布、后期新需求、运营维护一路走来,其中种种艰辛各中滋味唯有自己最清楚。到现在产品在线上稳定给客户提供服务,总算是风雨过后见彩虹,甚感欣慰了。
我们使用了商业BI产品MicroStrategy作为我们的底层基础组织,而其学习成本比较高,文档和技术支持不够完善,加上团队之前也没有类似经验,大家对该产品的学习和熟悉阶段十分艰难;在粗略熟悉了该产品之后,产品经理的产品设计出来,大家发现需要对MicroStrategy Web做很多自定义和二次开发的工作,再次陷入泥潭;历经艰辛,在需求和进度之前妥协折中,Beta版出来之后,发现用户体验太差,Sales卖不出去,于是下定决心研究Web SDK,采用JRuby重写大部分Web Workflow,而Web SDK文档和示例极少,甚至到了基本靠猜的地步,就这样在API的一次次摸索中完成了新的Workflow的开发;临近GA版上线,发现Report性能又成了一个大问题,MicroStrategy生成的一些超复杂的报表在数据库跑了10个小时还回不来,于是查阅文档、Review建模策略、研究优化方案,终于让Report性能提升到正常范围之内。
不是有意夸大这个项目历经的种种痛苦,我认为这些经历和教训是一种学习和收获,是为以后的工作积累经验。暴风雨般的磨练会让人更深刻的理解一些东西和明白一些道理。
目前MRMA这个产品算是走完了第一步,后续还有更多的困难和挑战在等着我们,不过团队已经比之前成熟了许多,未来MRMA只会越来越好。

[b]技术[/b]
BI、MicroStrategy、DW,基本上09年的工作主线成为了技术学习的要点。
之前计划要去研究的很多技术都没有付出实践,不过一直保持订阅技术博客,对动态语言、NoSQL、Architecture、Agile关注的更多一些,保持技术敏感度。

[b]学习[/b]
英语算是有了大幅度的提升。之前不觉得,但由于工作的需要,英语口语和听力逐渐成为了瓶颈。在同事的帮助和自己的努力学习下总算有点成效,现在基本上和国外同事沟通工作上的事不成问题了。

[b]Blog[/b]
写博客的时间越来越少了。工作忙没有时间算一个理由,twitter、Google Reader用的越来越多占用了部分时间算另一个理由。
弄了个linode,总觉得不好用,不想花时间维护另一台服务器了。明年可能继续回到javaeye blog。

[b]生活[/b]
实现了买车梦,同时也成为了一个新负担。

[b]2010[/b]
[b]工作[/b]
希望代码写的更少一些。以前看别人的代码不好,自己总是会抢过来写;有什么重要的feature,担心别人做不好,自己总是会抢过来做。慢慢的发现自己忙不过来了,成为团队发展的瓶颈了。这不是健康的团队。今后要更关注于提高团队业绩而不是个人业绩,提升团队scaling的能力。
希望提升团队的综合实力。产品交付只是项目的一个目标,而团队的整体技术水平和团队士气、团队的对外沟通能力等软实力是目前最缺乏的。打算通过一系列的措施来实践。
希望更关注产品的运营和Scaling。GA之后,随着越来越多客户使用MRMA这个产品,最关注的地方不是新需求,而是服务质量了。这一块会有很多挑战,但只有把这一块做好,MRMA这个产品才算成功。
希望自己能更成熟一些。High D的性格做技术还可以,而带团队会有很多问题。继续磨练。

[b]技术[/b]
数据库、BI是工作最相关的,会继续深入。
关注系统架构和扩展,也是跟工作相关。
关注代码质量,提升代码可维护性。
关注技术博客、技术网站,保持技术敏感度。

[b]学习[/b]
英语口语和听力,持续学习。先加到to do lis,执行起来需要制订具体的计划和方案。有一位前辈说过,“英语是逼出来的”。所以一定要加强学习计划的执行。
管理。管理的学问其实很大。继续实践。
财经。不知道为什么最近越来越喜欢看CCTV财经频道,关注财经博客。

[b]Blog[/b]
不会花太多时间写很严谨的技术博客了。
Blog主要会用来记录自己的思考。
也不会给写Blog下定期任务,但更新频率不会像最近这么低了。

[b]生活[/b]
学习理财。
健康饮食。
坚持运动。
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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