为什么Hibernate如此成功!

本文分享了Hibernate开发的个人想法,包括保持快速版本发布、重视回归测试、专注核心功能、避免过度设计、集权开发、重视文档、避免标准化、确保快速上手、强调开发人员责任感以及提供易用可更新的wiki网页等,以促进Hibernate的广泛应用。
下面是对Hibernate开发工作的个人想法,正是这些工作使得Hibernate如此迅速的得到广泛的欢迎。

1、飞快的版本发布
保持活跃的开发速度,经常进行版本发布,甚至几天之内就从前一个版本开发到下一个版本。这样是保证软件远离Bug的最好的办法,也可以让用户感到很放心,确信Hibernate的开发十分活跃,另外这样做也有一大好处,就是可以发现哪些功能是用户真正需要的。

2、回归测试
我想现在整个Java社区一定都很重视自动回归测试。如果软件的功能和设计有比较大的修改,那么一个综合性的test suite对于软件可维护性和稳定性来说实在是太重要了。我们应该有这样的意识:如果对软件的一个新功能没有进行回归测试,我们根本就不该去做它。

3、把一个功能做到最好
要么不做,要做,就一定做到最好。那些我们做不到最好的功能,我们根本不去做,扔给其他软件去做吧。

4、避免过度设计
浪费大量的时间和精力进行软件功能的抽象和扩充软件的灵活性,还不如多花点时间来解决你的用户面临的实际问题呢!简单一点! 软件能跑起来就OK,不要尝试去解决你的用户根本不关心的问题。就算你的软件设计的不够优雅也没有关系,反正还是initial阶段嘛!以后再refactor,你应该关注的问题是及时的把有用的功能给做出来。

5、集权
在你需要由民主投票来下决定之前,至少你已经把软件轮廓做好了。软件开发需要由一两个开明的人来领导,这样可以保证软件开发的连贯性而不至于产生太大的分歧,可以保证开发团队集中火力把要实现的功能做到最好。我觉得,OSS软件最大的风险就是意见不统一,摊子铺的太大,结果最后搞的什么都没有做好。
6、文档
没有什么比文档更重要的了。如果你的用户不知道你的软件有这么一个功能,就等于没有这个功能,干脆把它去掉得了,省得给源代码增加复杂度。

7、避免标准化
好的标准可以带来软件的互用性和可移植性,坏的标准能够窒息软件创新!“支持XXX标准”根本就不是真实的用户需求,特别是当这个XXX标准是那些在其位不谋其政“所谓”的专家委员会制订出来的。(莫非指Sun,IBM等几个big name?) 最好的软件是在不断的尝试,不断的出错,不断的经验积累的过程中产生的。
8、10分钟之内把Hibernate跑起来
潜在的Hibernate的用户在他们下载了Hibernate,第一次使用的时候根本就不可能花半个小时那么多时间来安装、配置和troubleshooting,他们早就丧失了对Hibernate的兴趣了。我们的口号就是新用户(假设有足够的JDBC知识)5分钟之内把Hibernate的Demo跑起来,而他们能够在1个小时之内写出“Hello World”式的最简单的Hibernate程序并且正常运行。

9、开发人员的责任感
用户总是不可避免的碰到问题,开发团队有责任有义务提供帮助。用户让我们知道了文档的漏洞,用户让我们知道了测试用例的小bug。此外,没有用户来用我们的Hibernate,我们还开发它做什么,不是浪费时间吗!

有个关于bug的笑话:用户根本不介意发现新功能的bug(Windows的用户好像都是如此),只要你能迅速的改掉bug。“责任感”意味着bug修复应该在1周之内。从收到bug报告到bug修复代码提交到CVS上要做到平均在24小时左右,这才是一个理想的目标。

10、易用的、可更新的wiki网页
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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