聯合國裁決 遣返氣候難民恐違人權義務

摘錄自2020年1月21日中央社報導

聯合國人權事務委員會今天(21日)表示,政府若遣返難民,把他們送回深受氣候變遷影響的母國,可能違反人權義務。

法新社報導,聯合國人權事務委員會(UN Human Rights Committee)的獨立專家發布一份不具約束力、但受到密切關注的裁決。這項裁決的起因是太平洋島國吉里巴斯人泰提奧塔(Ioane Teitiota)提出的一起異議。

泰提奧塔表示,他出身的南塔拉瓦島(South Tarawa)已經人滿為患,造成土地糾紛、安全飲水來源減少,因為海平面上升使得吉里巴斯其他島嶼已不宜人居。

法新社提到,國際特赦組織(Amnesty International)太平洋研究員舒茲(Kate Schuetze)聲明說,這項裁決創下全球先例,「傳遞的訊息很清楚,太平洋島國不必等到被海水淹沒,才觸發保障生存權的人權義務」。

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墨西哥帝王蝶保育專家人間蒸發 恐遭盜伐集團毒手

摘錄自2020年1月21日自由時報報導

墨西哥米卻肯州(Michoacan state)21日傳出,在當地設立帝王斑蝶保育園區羅薩利歐(El Rosario)的蝴蝶保育專家戈麥茲(Homero Gomez)已失蹤超過1週,外界擔憂他已經慘遭犯罪集團毒手。

據 ,戈麥茲本月13日早晨發訊息推廣蝴蝶保育後,手機即失去訊號,家人通報失蹤至今已超過1週,外界擔憂他恐怕已慘遭犯罪集團綁架或毒手。目前已有超過200名志工開始協尋戈麥茲,人權團體也請求官方加強搜索戈麥茲的下落,同時調查他的失蹤是否與盜伐集團有關聯。墨西哥自2006年起已有超過6萬人失蹤,其中不乏人權工作者及環境保育者。

截圖自戈麥茲

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AI的真實感

目錄

​ AI的真實感一直是遊戲AI程序員追求的目標,如何做出能給玩家真實感,挑戰性又不會勸退玩家的AI,既需要AI程序員有一定的程序功底,還需要廣泛地閱讀和遊戲人工智能相關的課題,比如:心理學,生物學,認知科學乃至軍事戰術等,在你閱讀時你會不斷迸發出更好的想法;還需要和團隊多溝通,無論是程序員還是策劃,甚至是老闆,他們有時一個好的想法就能為你設計的遊戲AI增強真實性。

請牢記一點:遊戲AI的真實感需要服務於遊戲本身,其唯一目的是讓玩家玩遊戲覺得更有趣。

雖然本篇博客會較少代碼講解,但更多地是希望講解一些學習AI過程中遇到的或想到的方法,然後可以根據做的遊戲的不同將這些想法融入設計的遊戲AI里。

1.讓AI”不完美”–估算和假設

​ 遊戲AI並非越智能越好,因為就算是人類,有時也會犯錯,所以為了讓遊戲AI更真實,有時需要讓遊戲AI犯錯,才會使玩家有更愉快的遊戲體驗(而不是被電腦打爆)。

有兩種方式誘使AI犯錯:

  1. 先使AI“完美”,再讓它變傻

  2. 當設計AI使用的算法時,通過假設和估算,允許悄悄混進“錯誤”。

​ 以足球AI為例,前者用一個取值為一個固定大小範圍的隨機值的變量作為干擾值(隨機噪聲),使AI每次判斷踢球方向時產生小錯誤;後者是讓AI用圓而非橢圓(估算)來描述對手的截球範圍,既簡化了AI算法,又實現”不完美“。當然,在不同的遊戲里如何使AI犯錯就得因遊戲而論了。

​ 而在不少FPS遊戲里,在遊戲AI第一次射擊玩家時讓其專門射偏是一個好主意,能提醒玩家有AI的出現,在未受傷前做好準備。尤其在玩家需要探索一間充滿敵人的屋子時,給了玩家一個了解基本形勢的機會並量力而行,不至於一進門就被集火殺死。

​ 射偏還有其他好處:

  1. 比如射偏的是飛行軌跡明顯或者會留下痕迹的箭,火箭等,讓它故意射偏在玩家的視野範圍之內會大大提高遊戲的刺激感
  2. 當玩家瀕臨死亡時,故意讓AI射擊準確性降低,會讓玩家有一個體驗困境中躲過槍林彈雨,最後堅強獲勝的驚心動魄的機會(像美國槍戰大片那樣),大大提高遊戲的有趣性。

2 AI感知

​ 對於許多類遊戲而言,想讓AI看起來智能,需要AI有精確的感知模仿,並不是說簡單地模仿立體視覺和聽力,還要其決策邏輯和其感知能力保持一致。

有些遊戲不太需要這種感知模擬,一是它會佔用不少的CPU和內存的資源,二是有些遊戲使用這種感知模擬並不會提升遊戲體驗。

全能感知

1.你安靜地接近一個敵人AI打算背後刺殺,結果他立刻轉過身一槍把你秒了(可能聽到眨眼睛的聲音)。

【我起了,一槍秒了,有什麼好說的】

2.你潛行在黑暗處匍匐前行,旁邊一個守衛明明看不到暗處,就突然發現了你,給你來了一槍。

【是不是玩不起?AI開掛實錘】

​ 這就是典型的具有全能的感知能力的AI,這可能是因為AI程序員為了輕鬆或沒有考慮到事實和感知,這樣的AI只會讓玩家失去玩遊戲的興趣。因此需要將AI的視覺和聽覺限製得與玩家一樣,聽力範圍限制,無法看到黑暗裡的物品,視力範圍90°,不能透視等。

​ 這又牽扯出一個經典的話題:AI可以作弊嗎?

​ 這裏的作弊不僅指的是AI使用了玩家不能使用的能力,或者單方面獲取比玩家更多的信息,獲得更多資源,還包括AI擁有程序員設計的完善的決策設計,當他能夠打敗玩家時卻放棄了那個可以獲勝的決策而製造出失誤的表象,也就是放水

​ 我認為是可以的。其實大部分遊戲的AI都是會作弊的,除非沒必要,比如紅警,街霸,還有不少戰略遊戲裏面,AI都是會作弊的,因為這樣能更快速有效地給玩家製造緊迫感,實現難度控制。 需要給予作弊能力的關鍵在於玩家和遊戲AI之間天生處於不平等地位

​ 大部分AI還未能實現自我學習的能力,都是靠經驗豐富的遊戲AI程序員花費大量時間去模擬玩家實現接近玩家的AI,而且目前費了好大勁實現的自主學習的AI又其實與會作弊的AI(指的是作弊得恰到好處的)給予玩家的遊戲體驗的差別並不大,廠商為了遊戲體驗和成本,街機廳的老闆為了恰飯,所以才會選擇了給予作弊。

​ 在《可汗:戰爭之王2》(一款即時戰略遊戲)中,有兩個巧妙的作弊:

  1. 在探索地圖時,每30秒左右給AI一個隨機的機會作弊,如果有機會作弊,就讓AI去探索有些好東西的區域,這可以幫助我們避免AI不幸碰巧沒找到任何附近的資源的狀況發生。
  2. 在一個區域內保持和對手的實力相近,這使得我們能夠分配合理的兵力去進攻和防守,以避免兵力部署的徒勞無功。

​ 歸根結底,當且僅當AI作弊能提高玩家體驗時,就應該讓AI作弊。但記得一點:讓你的AI作弊得不易被發現,否則就是另一種狀況了。

圖為《可汗:戰爭之王2》

特定感覺無知

​ 1.你和精英怪單挑,一套下去發現打不過,瀕臨死亡被逼到角落陰暗處,精英怪丟失了目標不再攻擊,回到原本看守的地方,你莫名其妙活下來了。

​ 2.你刺殺了一位守衛,他臨死前叫了一聲,一群守衛立刻趕來,你來不及隱藏屍體就躲進衣櫃,緊張地準備着守衛發現屍體后搜索房間時的一場惡戰,結果他們從屍體上踩了過去,彷彿沒看到屍體。

​ 這些情況是因為AI感知得太少,也說明了為了讓AI更真實,需要一種機制讓AI模仿人類的短期記憶。

​ 在我博客所參考的那本書里舉了個很生動的例子:

​ 當一名AI遇到兩名玩家,他的視野里有兩名與他距離不同的分別位於左右的玩家,兩條線表示視野

​ 當他判斷左邊那個玩家離他更近,對他威脅程度更大時,他往左邊轉準備攻擊左邊玩家,這時他一左轉右邊玩家丟失在他視野之外(AI也就不會再警惕右邊玩家)

​ 然後那名玩家(丟失在右邊視野的)直接走到AI右邊將其殺死

​ 這個例子就很形象說明了AI需要短期記憶,不然若遊戲裏面發生上面所舉這個例子,玩家會強烈地感覺到: 我上當了!他不是人!

​ 至於如何實現短期記憶,視你所期望的遊戲效果而自由改變,一般是以一個值作為可記憶時間,用最後敵人出現的位置作為記錄,增加相應的決策判斷,並在下次發現該對象時更新記憶系統相關信息,當超過記憶時間或決策判斷不會對自身產生影響則將其移除於記憶系統。

3 AI的個性

​ 不同的AI如果有不同的角色設計,就需要在其AI行為方面表現其個性,就算沒有角色設計,也應該盡量避免所有的AI的思考方式是一致的(容易讓玩家感受到虛假感),以產生有隨機個性的AI。

​ 簡單來說,因為AI的行為決策系統計算不同行為的期望值分數都被限制在同一範圍內(如 0~1),那我們可以通過對每個分數乘以其所需個性趨向的一個偏移常量,就能輕鬆生成有不同個性特點的AI。比如FPS遊戲里,膽小的人永遠會把自己的生存放在第一位而較為謹慎,所以將其對藥品和防具的尋找行為的期望值偏量設為1.5,而暴躁好鬥的人會更趨向於進攻,所以將其攻擊目標的行為期望值偏量設為1.5。

​ 如果你的遊戲設計要求一個角色的個性在該遊戲中保持不變,那你就需要為每個具有個性的角色建立單獨的腳本文件,用來存放其所有特性數據。如果你的遊戲設計沒有什麼角色個性設計,那麼你也可以在決策系統中計算期望值分數時加入一個固定大小範圍的隨機個性偏移量,以生成不同行為趨向的角色。

​ 而除了隨機個性偏移量,有些時候還會由角色設計而增加更多個性化的選擇趨向,如武器方面,說話方式,甚至塑造人物精神,增加犧牲自我,保護隊友的決策。

​ 在使命召喚中我印象最深的是格里戈斯上士 ,臨危之際不忘把隊友”肥皂” 拖向掩體!然後自己卻與敵人繼續交火,獻出了自己的生命,當時玩的時候感覺非常的感動,確定是塑造了一位有血有肉的有偉大精神的真實角色形象。

圖右一為格里戈斯上士

4 AI的預判

​ 首先是一些遊戲不太需要AI具有預判性,比如:說galgame,劇情解密類;而一些遊戲就需要具有預判性的AI,比如說:策略類遊戲,棋類遊戲。具有一定的預判性的AI會給玩家帶來驚喜,真實感與挑戰性(不要盲目增強,如果整個阿爾法狗出來就直接勸退玩家了)。

​ 簡單的預判比如說:

​ 當地圖上的某些特定的物件即將重生時,比如說LOL裏面的野區資源,又或者說是守望先鋒裏面固定點重新刷新的醫療包,出色的玩家會提前準備好前往目標處以保證搶先佔有它,那就可以讓遊戲AI用算法提前預計最近的即將再生或未被奪取的資源點,並規劃路徑前往。

圖為lol里蓋倫預判敵人路過補視野草叢埋伏

​ 又或者是在攻擊和追逐敵人時計算移動目標位置時加入敵人的速度及運動方向,預判其下個時間的位置進行追逐或攻擊。

​ 複雜的預判比如說:

​ 在FPS遊戲中,出色的老兵在打傷了敵人後,會提前到距離受傷敵人最近的醫療包處進行埋伏,當敵人到來時給予致命一擊。那麼遊戲AI也可以模仿這種預判思維,在攻擊成功判斷後添加一個搜索並前往離受傷者最後出現的地方最近的醫療包處進行埋伏的決策,可以想象到玩家如果遇到這種會預判的電腦時的驚訝,並激起其挑戰慾望。

​ 當然,預判總會有失策的時候,人類有時不也是如此,比如有些玩家不去找醫療包,或者摸清AI的習慣(只會埋伏最近那個醫療點)等情況,那麼就提醒你,不能所有AI都是具有同樣的預判思想(可以通過AI個性來生成不同思考方式的AI),甚至就如一個玩笑:我預判到你預判到我會預判,於是我不預判了。沒有預判的AI也許就是具有最強預判性的AI呢?滑稽.jpg

5 AI的智能等級

​ 正如一本書中寫道:老謀深算的AI應該跟它的壽命成正比。倘若設計一個採用了前沿技術,具有複雜思考系統的AI,但如果它在遊戲中僅僅被期望活幾秒鐘的話,那將毫無意義。

​ 而且AI的智能程度也需要與其設計的角色的智能等級相匹配。比如說一個戰爭策略遊戲里,不同的士兵有不同的軍銜,比如 上尉、中尉、少尉 等,越高軍銜的軍官一般會有越高的智能等級,所以需要相應地提高其智能程度,比如加入較為複雜的戰略決策。

​ 而拿簡單的舉例:假如你在遊戲里潛行時不小心發出聲響,那麼普通守衛只是過來看了看周圍,沒發現什麼人就又回到原來的崗位,而精英守衛就可以加入更為精明或謹慎的行為:先往發出聲響的地方(如草場)掃射一下,若沒發現異常才將狀態改為正常守衛,返回其守衛處,或者加入殺個回馬槍的決策。這些有趣的謹慎行為也會讓玩家更不敢把AI當成是傻瓜,甚至感受到樂趣。不過還是記住設計AI的原則,不要讓AI過於謹慎導致玩家喪失樂趣。

是否需要絕對的真實?

先來看看兩個例子

  1. 如果AI足夠聰明,當他遭遇到過一次玩家並進行對戰後便能意識到自己沒有機會戰勝玩家,此時選擇一個隱蔽的地方(如房門后)進行埋伏玩家死活不肯主動出擊,這樣的做法無疑是最明智的。
  2. 如果玩家控制的角色在遊戲中受到的傷害達到一定程度,玩家一定會讓角色逃離戰場或者試圖進行恢復,但如果AI這麼做,那麼玩家就不得不進行追殺,玩家殺死他就十分困難。

這兩種結果就使得遊戲要麼像一個埋伏式(持久戰)的較量,要麼像比賽追逐的遊戲,兩種情況無疑都比較無聊。所以絕對的真實也可能帶來遊戲有趣性的下降。

​ 雖然追求AI能給人帶來真實感,但玩家其實也有一定的寬容能力,具有瑕疵的AI他們也會自行腦補:畢竟它終究是個AI。所以不必過分追求真實,又不能輕視AI真實感對於遊戲體驗的提升的重要性,還是牢記最重要的一點,也是追求AI的真實感的唯一目的:讓遊戲更有趣!

參考學習自《遊戲人工智能編程案例精粹》《遊戲人工智能》

轉載標明出處:作者AMzz 博客:

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多線程之美1一volatile

目錄
一、java內存模型
1.1、抽象結構圖
1.2、概念介紹
二、volatile詳解
2.1、概念
2.2、保證內存可見性
2.3、不保證原子性
2.4、有序性

一、java內存模型

1.1、抽象結構圖

1.2、概念介紹

  • java 內存模型

    即Java memory model(簡稱JMM), java線程之間的通信由JMM控制,決定一個線程對共享變量的寫入何時對另一個線程可見。
  • 多線程通信通常分為2類:共享內存和消息傳遞

     JMM採用的就是共享內存來實現線程間的通信,且通信是隱式的,對程序開發人員是透明的,所以在了解其原理了,才會對線程之間通信,同步,內存可見性問題有進一步認識,避免開發中出錯。
  • 線程之間如何通信?

    在java中多個線程之間要想通信,如上圖所示,每個線程在需要操作某個共享變量時,會將該主內存中這個共享變量拷貝一份副本存在在自己的本地內存(也叫工作內存,這裏只是JMM的一個抽象概念,即將其籠統看做一片內存區域,用於每個線程存放變量,實際涉及到緩存,寄存器和其他硬件),線程操作這個副本,比如 int i = 1;一個線程想要進行 i++操作,會先將變量 i =1 的值先拷貝到自己本地內存操作,完成 i++,結果 i=2,此時主內存中的值還是1,在線程將結果刷新到主內存后,主內存值就更新為2,數據達到一致了。
    
    如果線程A,線程B同時將 主內存中 i =1拷貝副本到自己本地內存,線程A想要 將i+1,而線程B想要將 int j=i,將賦值給j,那麼如何保證線程之間的協作,此時就會涉及到線程之間的同步以及內存可見性問題了。(後文分析synchronized/lock)
     那線程之間實現通信需要經過2個步驟,藉助主內存為中間媒介:
       線程A (發送消息)-->(接收消息) 線程B  
       1、線程A將本地內存共享變量值刷新到主內存中,更新值;
       2、線程B從主內存中讀取已更新過的共享變量;
  • 共享內存中涉及到哪些變量稱為共享變量?

    這裏的共享內存指的是jvm中堆內存中,所有堆內存在線程之間共享,因為棧中存儲的是方法及其內部的局部變量,不在此涉及。
    共享變量:對於多線程之間能夠共同操作的變量,包含實例域,靜態域,數組元素。即有成員變量,靜態變量等等,
       不涉及到局部變量(所以局部變量不涉及到內存可見性問題)
  • 多線程在java內存模型中涉及到三個問題

    • 可見性
    • 原子性
    • 有序性(涉及指令重排序)

二、volatile詳解

2.1、概念

-1、volatile 是 java中的關鍵字,可修飾字段,可以保證共享變量的在內存的可見性,有序性,不保證原子性。
-2、作用:在了解java內存模型后,才能更加了解volatile在JMM中的作用,volatile在JMM中為了保證內存的可見性,即是線程之間操作共享變量的可見性。
  • volatile寫和讀的內存語義
volatile 寫的內存語義:
    當寫一個volatile修飾的共享變量時,JMM會把該線程的本地內存的共享變量副本值刷新到主內存中;
volatile 讀的內存語義:
    當讀一個volatile修飾的共享變量時,JMM會將該線程的本地內存的共享變量副本置為無效,要求線程重新去主內存中獲取最新的值。
  • java內存模型控制與volatile衝突嗎?什麼區別?
不衝突!java內存模型控制線程工作內存與主內存之間共享變量會同步,即線程從主內存中讀一份副本到工作內存,又刷新到主內存,那怎麼還需要 volatile來保證可見性,不是JMM自己能控制嗎,一般情況下JMM可以控制 2份內存數據一致性,但是在多線程併發環境下,雖然最終線程工作內存中的共享變量會同步到主內存,但這需要時間和觸發條件,線程之間同時操作共享變量協作時,就需要保證每次都能獲取到主內存的最新數據,保證看到的工作變量是最後一次修改后的值,這個JMM沒法控制保證,這就需要volatile或者後文要講的 synchronized和鎖的同步機制來實現了。

2.2、保證內存可見性

  • 1、多個線程出現內存不可見問題示例

    /**
     * @author zdd
     * Description: 測試線程之間,內存不可見問題
     */
    public class TestVisibilityMain {
        private static boolean isRunning = true;
    
      // 可嘗試添加volatile執行,其餘不變,查看線程A是否被停止
      //private static volatile boolean isRunning = true;
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    //1,開啟線程A,讀取共享變量值 isRunning,默認為true 
            new Thread(()->{
              // --> 此處用的lamda表達式,{}內相當於Thread的run方法內部需執行任務 
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "進入run方法");
                while (isRunning == true) {
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"被停止!");
            },"A").start();
            //2,主線程休眠1s, 確保線程A先被調度執行
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        //3,主線程修改共享變量值 為flase,驗證線程A是否能夠獲取到最新值,跳出while循環  --> 驗證可見性
            isRunning =false;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"修改isRunning為: " + isRunning);
        }
    }

​ 執行結果如下圖:

  • 2、一個容易忽視的問題
 上面代碼 while裏面是一個空循環,沒有操作,如果我在裏面加一句打印語句,線程A會被停止,這是怎麼回事呢?
 原:while (isRunning == true) {}
 改1:
 while (isRunning == true) {
     System.out.println("進入循環");
 }
原來 println方法裏面加了 synchronized關鍵字,在加了鎖既保證原子性,也保證了可見性,會實現線程的工作內存與主內存共享變量的同步。
源代碼如下:
 public void println(String x) {
        synchronized (this) {
            print(x);
            newLine();
        }
    }
  改2:
  while (isRunning == true) {
       //改為這樣,也可以停止線程A
                synchronized (TestVisibilityMain.class){}
   }

2.3、不保證原子性

  • 1、示例代碼
/**
 * @author zdd
 * Description: 測試volatile的不具有原子性
 */
public class TestVolatileAtomic {

    private static volatile   int  number;
    //開啟線程數
    private static final  int THREAD_COUNT =10;
    //執行 +1 操作
    public static void  increment() {
       //讓每個線程進行加1次數大一些,能夠更容易出現volatile對複合操作(i++)沒有原子性的錯誤
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
          number++;
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"的number值: "+number);
    }

    public static int getNumber() {
        return number;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        TestVolatileAtomic volatileAtomic  = new TestVolatileAtomic();
        Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT];
        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threads[i]=
            new Thread(()->{
               // 做循環自增操作
                volatileAtomic.increment();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"的number值: "+volatileAtomic.getNumber());
            },"thread-"+i);
        }

        for (int i = 0; i <10; i++) {
          //開啟線程
            threads[i].start();
        }
        //主線程休眠4s,確保上麵線程都執行完畢
        TimeUnit.SECONDS.sleep(4);
        System.out.println("執行完畢,number最終值為:"+volatileAtomic.getNumber());
    }
}

執行結果:number的最後值不一定是 10*10000= 100000的結果
  • 2、解決上訴問題
 
  //1,increment()方法上加上 synchronized關鍵字同步
    public static synchronized void  increment() {
       //讓每個線程進行加1次數大一些,能夠更容易出現volatile對複合操作(i++)沒有原子性的錯誤
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
          number++;
        }
         System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"的number值: "+number);
    }
  //2,使用Lock,使用其實現類可重入鎖 ReentrantLock
    static Lock lock = new ReentrantLock();
    //執行 +1 操作
    public static   void  increment() {
        lock.lock();
        try {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                number++;
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的number值: " + number);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

運行結果如圖:

  • 3、原因分析
對單個volatile變量的讀/寫具有原子性,而對像 i++這種複合操作不具有原子性。
上面代碼 i++操作可以分為3個步驟
-1 先讀取變量i的值   i
-2 進行i+1操作   temp= i+1
-3 修改i的值     i= temp
比如:比如在線程A,B同時去操作共享變量i, i的初始值為10,A,B同時去獲取i的值,A對i進行 temp =i+1,此時i的值還沒變, 線程B也對i進行 temp=i+1了,線程A執行i=temp的操作,i的值變為11,此時由於 volatile可見性,會刷新A的 i值到主內存,主內存中i此時也更新為11了,線程B接收到通知自己i無效了,重新讀取i=11,雖然i=11,但是已經進行過 temp= i+1了,此時temp =11,線程B繼續第三步,i=temp =11, 預期結果是i被A,B自增各一次,結果i=12,現在為11,出現數據錯誤。

2.4、有序性

  • 重排序
-1,重排序概念:重排序是編譯器和處理器為了優化程序性能而對指令序列重新排序的一種手段
即:程序員編寫的程序代碼的順序,在實際執行的時候是不一樣的,這其中編譯器和處理器在不影響最終執行結果的基礎上會做一些優化調整,有重新排序的操作,為了提高程序執行的併發性能。
-2,重排序分類: 編譯重排序,處理器重排序
-4,單線程下,重排序沒有問題,但是在多線程環境下,可能會破壞程序的語義.
  • volatile 防止重排序保證有序性

為了實現volatile的內存語義,JMM會限制編譯器和處理器重排序

-1 制定了重排序規則表防止編譯器重排序

volatile重排序規則表(圖摘自書-併發編程的藝術)

-2 插入內存屏障防止處理器重排序

參考資料:
1、Java併發編程的藝術- 方騰飛
2、java多線程編程核心技術- 高洪岩

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傳染病專家稱寵物會感染武漢肺炎 WHO:目前沒有證據

摘錄自2020年1月30日ETtoday報導

2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)疫情延燒,中國傳染病診治國家重點實驗室主任、國家衛健委高級別專家組成員李蘭娟29日接受央視訪問,針對網友熱烈詢問的問題進行解答,其中包含武漢肺炎病患二次感染的機會,還有人類是否會將病毒傳染給寵物等問題。針對這些問題她表示,二次感染機會很小,而人與寵物間是有可能相互傳染的。

此番言論引起熱烈討論,許多大陸網友聽聞後,擔憂流浪貓狗會遭到撲殺,紛紛呼籲飼主不可隨便棄養,要有防範的意識與準備。

針對李蘭娟此番言論,世界衛生組織(WHO)晚間7點緊急在官方微博指出,目前沒有證據顯示貓狗等寵物會感染新型冠狀病毒,人類在與寵物接觸後,只要用肥皂洗手就可以減少常見的細菌在兩者間傳播。

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對於計算機相關專業我們在迷茫什麼

計算機相關專業初識–對於計算機相關專業我們在迷茫什麼

前言

由於種種原因,迫使我寫下這篇博客,我相信,初入計算機相關專業的萌新肯定很迷茫,我該學什麼,我該如何去學,我該如何學好等等問題纏繞心頭。有很多學弟學妹問我該如何去學計算機相關專業,作為過來人,我決定將我的所知所得寫下來,讓初入計算機相關專業的萌新的學習之路走得更順暢一些。

一、什麼是計算機

對於剛學習計算機相關專業的萌新來說,了解一下計算機的工作原理是十分必要的,但是在這裏我們不過多闡述,讓大家簡單了解一下就好。

讓我們先來看一下對於計算機名詞的解釋:

計算機(computer)俗稱電腦,是現代一種用於高速計算的电子計算機器,可以進行數值計算,又可以進行邏輯計算,還具有存儲記憶功能。是能夠按照程序運行,自動、高速處理海量數據的現代化智能电子設備。

划重點:

  • 我們注意到,計算機就是一種用於進行數值計算的現代化智能电子設備。需要理解的是為什麼是進行數值計算,在這裏,你會疑惑,為什麼是數值計算呢,我輸入的明明不是数字呀?這個問題很容易解釋清楚,因為計算機只是一種电子設備,它不具有人類獨立思考和不斷學習的能力,它的所有功能都是事先設定好的,所以當計算機面對輸入字符的時候,會將它統一按照ASCII(計算機編碼系統)規則轉換為數值“0”和“1”(二進制數值),所以,在計算機里,數據存儲都是用“0”和“1”(即二進制數值)來實現。

  • 還有一點值得注意,按照程序運行,那麼問題來了,程序是什麼?程序就是一組計算機能識別和執行的指令, 它以某些程序設計語言編寫,運行於某種目標結構體繫上 。舉個例子,程序就像是用英語(程序設計語言,例如c,c++)寫的文章,要讓一個懂的英語的人(編譯器,如C的編譯器gcc,這裏要注意編譯器和IDE的區別,通常IDE包含編譯器)同時也會閱讀這篇文章的人(結構體系)來閱讀、理解、標記這篇文章。

有學妹問過我,為什麼簡單的代碼,能實現豐富的效果。其實這取決於編譯器的強大能力。下面來簡單介紹一下,編輯器,編譯器,IDE(集成開發環境)的區別。

  • 編輯器:編輯器就是用來編輯的軟件,比如windows自帶的記事本就是一個編輯器, 記事本沒有語法高亮,不显示行號,當一段可執行代碼寫完后無法通過內置環境執行,必須手動輸入命令執行編譯等等一些弊端,所以很少有程序員會用記事本去寫代碼 , 寫代碼比較好用的編輯器軟件有vscode,vim,sublime,notepad++,emacs,atom等等 ,雖然編輯器原始功能不足,但是開發人員為了使編輯器更加友好,所以有很多內置插件可供使用,完全可以手動打造一個IDE。
  • 編譯器:簡單來說,編譯器就是將“一種語言(一般為高級語言,如c,c++,java,python等,計算機不可直接識別和執行)”翻譯為“另一種語言(一般為低級語言,低級語言即機器語言,機器語言是用二進制代碼錶示的計算機能直接識別和執行的一種機器指令的集合)”的程序。舉個例子,用Dev-C++寫好一段可執行"hello,world!"C語言代碼之後,我們要讓它在屏幕打印出來我們想要它輸出的"hello,world!",就需要通過gcc編譯器執行編譯后才能显示。其他語言同理。
  • IDE:集成開發環境,用於程序開發環境的應用程序,一般包含代碼編輯器編譯器調試器圖像用戶界面等工具。集成了代碼編寫程序分析程序編譯程序調試等功能。如 jetbrains 的用於Java開發的 IntelliJ IDEA 、用於JavaScript開發的WebStorm、用於Python開發Pycharm,微軟的 Visual Studio系列 ,IBM的Eclipse。

二、我們該學什麼

很多初入計算機相關專業的萌新,總是很迷茫,不知道自己該學什麼,通常是他們知道如何去學好學校開設的每一門課程,就是不知道自己該向哪些方向學習,這些方向指的是專業技能和就業方向,諸如web開發、Android/IOS開發、數據分析、人工智能、網絡安全、遊戲開發、軟件測試等等。有這種疑惑很正常,迷茫也是正常的,但我們總要讓自己了解自己所需,然後腳踏實地,一步一步去充實自己的能力。而我想做的也很簡單,就是幫助大家解除心裏的疑惑。那麼,我們開始進入正題。

1. 我們該如何選擇適合自己的方向

對於這個問題,其實是很難回答清楚的,因為每個人的興趣都不相同,所以就很難去站在自己的角度去回答疑問者的問題。但是,原理都是想通的,我相信我的經驗會幫助到你們。

  • 通常,學校每學期都會開設一門或多門語言(程序設計語言,下文同),那麼,喜歡一門語言,首先要愛上它的語言風格,諸如Java的嚴謹,Python的自由,總有一款適合你;其次,在學習語言的過程中,一定要了解它能幹什麼,市場環境如何,工作崗位多少等綜合因素,再決定要不要去深入這門語言,並且主攻自己感興趣的那個方向。

  • 對於學校沒有開設,但是自己又想學習的語言而言,該如何去選擇。首先,學校開設的語言基本是市場比較流行的語言,也符合市場需求,所以,完全可以在學校開設的語言中去選擇自己想要了解並學習的語言。此外,我們可以藉助 TIOBE ( TIOBE 編程社區指數是編程語言流行度的指標,該榜單每月更新一次,指數基於全球技術工程師、課程和第三方供應商的數量。包括流行的搜索引擎,如谷歌、必應、雅虎、維基百科、亞馬遜、YouTube 和百度都用於指數計算。 )去了解語言的流行程度,流行程度決定市場需求,以此來參考自己想要了解並學習的語言,在此附上2019年11月語言排名。

2. 主流編程語言主要應用場景

  • Java

    1. 企業級應用開發: 大到全國聯網的系統,小到中小企業的應用解決方案,Java都佔有極為重要的地位 。
    2. web後端開發: JSP+Servlet+JavaBean 是一種比較流行的開發模式。
    3. 移動領域:手機遊戲。
    4. Android App開發: android 開發只用到了JAVA的語法和JAVA SE的一小部分API。
  • C

    C語言是一門基礎語言,是其他一些語言的基礎,例如MATLAB,Object-C,Lua等.同時也是學習來比較難的語言,達到精通的程度沒有3-10年左右很難,C語言沒有比較完善的開發框架,是面向過程的一門語言,講究算法跟邏輯。

    1. 科研
    2. 服務器: 網絡核心設備,如路由器、交換機、防火牆。
    3. 操作系統:類unix系統(Linux/freebsd)
    4. 嵌入式開發: 在一個特定的硬件環境上開發與構建特定的可編程軟件系統的綜合技術。
    5. 自動化控制
  • Python

    1. 圖形處理
    2. 數學處理
    3. 文本處理
    4. 數據庫編程
    5. 網絡編程
    6. 多媒體應用
    7. pymo引擎: 運行於Symbian S60V3,Symbian S60V5,Symbian 3,Android,Windows,Linux,Mac Os,Maemo,MeeGo系統上的AVG遊戲引擎。
    8. 黑客編程
    9. 網絡安全
  • C++

    1. 遊戲開發
    2. 科學計算
    3. 網絡軟件
    4. 操作系統
    5. 設備驅動程序
    6. 移動設備
    7. 嵌入式開發
    8. 科研
    9. 編譯器
  • C#

    1. web後端開發
    2. 桌面軟件開發
    3. 人工智能
    4. 遊戲開發
  • JavaScript
    唯一能用於前後端開發的語言web前端開發
    1. web前端開發
    2. node web後端開發
    3. 操作系統
    4. 後台
    5. 桌面軟件開發
    6. 混合App
    7. 小程序
  • PHP

    1. web後端開發
    2. 桌面軟件開發
    3. 命令行腳本
  • SQL

    1. 操作數據庫
  • Swift

    1. 蘋果生態系統應用開發
  • Ruby

    1. web開發
  • R

    數據科學闖天下,左手Python右手R

    1. 機器學習
    2. 數據分析
    3. 科學計算
  • Go

    1. web後端開發
    2. 高性能服務器應用

3. 主流編程語言學習路徑(將持續更新,僅供參考)

  • JavaScript

4. 主流編程語言入門學習書籍推薦

語言 書籍
C 《嗨翻C語言》
C++ 《C++權威教程》
Java 《Java輕鬆學》
Python 《Python編程從入門到實戰》
JavaScript 《JavaScript入門經典》
PHP 《PHP編程實戰》
SQL 《SQL基礎教程》
Swift 《Swift編程權威指南》
Ruby 《Ruby從入門到精通》
R 《R語言實戰》
Go 《Go語言聖經》

5. 編程學習網站推薦

網站 網址
菜鳥教程
W3School
實驗樓
猿學
慕課網
SegmentFault
博客園
GitHub
掘金
學習數據科學
易百教程
看雲

三、總結

通篇寫完,感覺自己也重新學到了很多,學習就是一個反覆複習的過程,每次學習都能帶給自己不一樣的收穫。希望以上內容可以給初入計算機相關專業的萌新帶來一些幫助,後面我會不斷更新和優化本文,請大家持續關注。

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Convolutional Sequence to Sequence Learning 論文筆記

目錄

簡介

寫這篇博客主要是為了進一步了解如何將CNN當作Encoder結構來使用,同時這篇論文也是必看的論文之一。該論文證明了使用CNN作為特徵抽取結構實現Seq2Seq,可以達到與 RNN 相接近甚至更好的效果,並且CNN的高并行能力能夠大大減少我們的模型訓練時間(本文對原文中不清晰的部分做了梳理,建議與原文搭配服用)

原文鏈接:

模型結構如下圖所示:

下面對模型的每個部分進行分塊介紹:

Position Embeddings

卷積網絡和Transformer一樣,不是類似於RNN的時序模型,因此需要加入位置編碼來體現詞與詞之間的位置關係

  • 樣本輸入的詞向量:\(w = (w_1, w_2, …, w_n)\)
  • 樣本位置編碼:\(p = (p_1, p_2, …, p_n)\)
  • 最終詞向量表徵:\(e = (w_1 + p_1, w_2 + p_2, …, w_n + p_n)\)

GLU or GRU

GLU和GTU是在同一篇論文中提出的,其中,GLU也是CNN Seq2Seq的主要結構。可以直接將其當作激活函數來看待,其將某以卷積核的輸出輸入到兩個結構相同的卷積網絡,令其中一個的輸出為\(A\),另一個為\(B\)
GLU與GRU的區別就在於A輸出的激活函數不同:
\[GLU:H_0=A \otimes \sigma (B)\]

\[GTU:H_0=tanh(A) \otimes \sigma (B)\]

而CNN Seq2Seq就採用了GLU作為模型的激活函數

原文鏈接:

Convolutional Block Structure

編碼器與解碼器都是由多個卷積層構成的(原文中稱為block,實際上就是layer),每一層包含一個1維卷積核以及一個門控線性單元(Gated linear units, GLU)。假設單詞數即輸入長度為\(m\),kernel大小為\(k\),pad為\(p\),那麼計算輸出sequence長度的公式為\((m+2p-k)/stride+1\),只要適當的設置卷積核的kernel大小、pad以及步長參數,即可使得輸出序列與輸入序列的維度保持一致。在文中,輸入為25,kernel為5,則輸出序列長度為\((25+2*2-5)/1+1=25\)

另外,為了充分讓輸出節點跟整個sequence單詞有聯繫,必須使用多個卷積層,這樣才能使得最後一個卷積核有足夠大得感受野以感受整個句子的特徵,同時也能捕捉局部句子的特徵。

來看一下整個編碼器的前向傳播方式:

  • 每次輸入到卷積核的句子的大小為\(X \in R^{k\times d}\),表明每次卷積核能夠讀取的序列長度為\(k\),也就是卷積核的寬度為\(k\),詞向量維度為\(d\)
  • 卷積核的權重矩陣大小為\(W^{2d \times k \times d}\),偏置向量為\(b_W \in R^{2d}\),表明每一層有\(2d\)個卷積核,因此輸出序列的維度為\(2d\),而由於事先的設計,使得輸入序列與輸出序列的長度是相同的,因此經過卷積之後,得到的序列的矩陣大小為\(Y \in R^{k \times 2d}\)
  • 我們將上面的\(2d\)個卷積核分為兩個部分,這兩個部分的卷積核尺寸與個數完全相同,輸出維度也完全相同,則可以將其當作\(GLU\)的兩個輸入,輸入到GLU整合過後,輸出的序列維度又變為了\(\hat{Y} \in R^{k \times d}\)
  • 為了能夠實現深層次的網絡,在每一層的輸入和輸出之間採用了殘差結構
  • 對於解碼序列來說,我們需要提取解碼序列的隱藏表徵,但是解碼序列的解碼過程是時序遞歸的,即我們無法觀測到當前預測對象之後的序列,因此論文作者將輸入的decoder序列

這樣的卷積策略保證了每一層的輸入與輸出序列的一一對應,並且能夠將其看作簡單的編碼器單元,多層堆疊以實現更深層次的編碼。

Multi-step Attention

對於Attention的計算,關鍵就是找到 Query、Key 和 Value。下圖為計算Attention且解碼的示意圖

Attention的計算過程如下:

  • Query由decoder的最後一個卷積層的輸出\(h_i^l\)以及上一時刻decoder最終的生成的目標\(g_i\)共同決定,\(W^l_d\)\(b_d^l\)為線性映射的參數。
    \[d_i^l = W^l_dh^l_i+b_d^l+g_i\]

  • Key 則採用 Encoder 的輸出\(z_j^u\),典型的二維匹配模型,將 Query 與 Key 一一對齊,計算 dot attention分數:
    \[a_{ij}^l = \frac{exp(d^l_i \cdot z^u_j)}{\sum_{t=1}^mexp(z_j^u+e_j)}\]

  • Value 的值則取編碼器的輸出\(z_j^u\)以及詞向量表徵\(e_j\)之和,目的是為編碼器的輸出加上位置表徵信息。得到對應的 Value 值 \(c_i^l\) 之後,直接與當前時刻的 Decoder 輸出 \(h_i^l\) 相加,再輸入分類器進行分類。
    \[c_i^l = \sum_{j=1}^ma_{ij}^l(z_j^u + e_j)\]

Normalization Strategy

模型還通過歸一化策略來保證通過每一層模型的方差變化不會太大,這裏先簡單的記錄一下,具體的操作細節需要回去仔細琢磨代碼。歸一化的主要策略如下:

  • 對殘差網絡的輸入和輸出乘以 \(\sqrt{0.5}\) 來保證輸入和輸出的方差減半(這假設兩側的方差是相等的,雖然這不是總是正確的,但是實驗證明這樣做是有效的)
  • 由於注意力模塊的輸出向量為 m 個向量的加權和,因此將其乘以 \(m \sqrt{m}\) 來抵消方差的變化,其中,乘以 \(m\) 是為了將向量放大到原始的大小(實際中通常不會這麼做,但是這麼做的效果良好)
  • 由於採用了多重注意力機制的卷積解碼器,作者根據注意力機制的數量來對反向傳播到編碼器的梯度進行壓縮,這可以避免編碼器接收過多的梯度信息,使得訓練變得更加平穩。

Initialization

初始化的目的與歸一化是一致的,即都是為了保證前向與後項傳播的數據方差能夠保持在一個較穩定的水準,模型初始化的策略如下:

  • 此前如層都由平均值為0以及標準差為0.1的正太分佈進行初始化。
  • 對於其輸出未直接輸入門控線性單元的層,我們以正態分佈 \(N(0, \sqrt{1/n_l})\) 來初始化權重,其中 \(n_l\) 是每個神經元的輸入連接個數。 這樣可以確保正太分佈的輸入的方差得以保留
  • 對於輸出與GLU相連的層,我們採取不同的策略。如果GLU的輸入的均值為0且方差足夠小,則輸出方差可以近似等於輸入方差的1/4。 因此,需要初始化權重使得GLU激活的輸入具有該層輸入方差的4倍,即該層的初始化分佈為 \(N(0, \sqrt{4/n_l})\)
  • 此外,每一層的偏置 \(b\) 統一設置為0
  • 另外,考慮到 dropout 也會影響數據的方差分佈,假設dropout的保留概率為p,則方差將放大為 \(1/p\) 倍,因此上述提到的初始化策略需要修正為: \(N(0, \sqrt{p/n_l})\) 以及 \(N(0, \sqrt{4p/n_l})\)

最後的實驗部分就不記錄了,有興趣的同學可以去原文里看看。

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做程序員的一些偏見

“人類的心靈有一種神奇的能力,它能夠感知到別人的虛情假意。如果銷售人員的暗示是一種虛情假意的產物,那麼幾乎刻意肯定的是,這種暗示在客戶心中產生的結果也不會是一種真實的情感。”

                                                                ——諾瓦爾·霍金斯

前天,銷售同事老吳還說,做銷售一定要講人品,而且做人很重要。我很贊同他的觀點,但我還是對他的觀點做了補充:不單單是銷售要學會做人,我們任何一個崗位、任何一個人都要學會如何做人。崗位是做事層面,做人是做事的根基,無論你是銷售還是程序員、都離不開做人。我在部門裡經常對同事們說,甚至在面試的時候也跟應聘者強調,我們都是全民銷售。因為我們扁平化的開放管理制度,我們任何一個員工都有可能直接面對客戶。作為服務行業的我們,任何一個同事的印象以及專業態度都是我們的招牌。面對客戶就是面對市場,面對市場的員工就是覆蓋了銷售的角色。我們每個人都代表着一個企業,更代表了自己。有些客戶可能因為我們需求做得好,所以給了我更多的機會;也有可能有些客戶因為我們的美工同事洞悉到了客戶的需求而用真誠的設計打動了客戶,贏下了訂單;甚至可能是我們善良、踏實、勤奮的程序員同事感動了客戶,非要跟我們合作不可。這裏都包含着公司的文化和個人的修養。

 

我過去一直深受着各種流言的毒害,當然,我不會把問題丟給環境,真正的問題在於自己沒有足夠的獨立思考和判斷能力。別人說程序員普遍悶騷,別人說美工都很藝術,還有人說需求就是要有足夠的健談和洞察能力。其實,話有時候並沒有毛病,但我們缺少一個宏觀與高度的視野能力會很容易讓自己“入戲”,也就是會以偏概全。就像同事老吳說銷售考驗做人,如果我弱一點,我真會以為作為程序員的自己就沒那麼需要關注做人層面了,反正自己不用天天面對客戶。這就是我們常說的短見。

 

我現在的職位寫着是部門經理,不止戰略,在戰術上如架構、設計、開發我都一直在做,還帶着近80號人。我目前的狀態不是因為我踩正了職業規劃路線,或者我有管理的能力。而是我看不過眼和忍受不了之前團隊的低效和散漫,想自己做得有成就一點,有效率一點而已。沒人敢這麼做,而領導敢給我這樣一個機會,那就只有我自己扛起大旗向前沖了。有時候,當自己真覺得環境待不下去了,可能就是自己的機會。我不知道自己有沒有這個能力,但我有一個看清問題本質的視野和敢說敢做勇氣。個人發展的本質並不是職位驅動的,任何一個有能力的人都能有機會上升,不管你是美工、測試、需求還是程序員,就看自己願不願意放開自己思維和勇氣。我很早就已經說過,職位在做事面前都是一文不值。千萬不要被各種所謂的管理晉陞路線和技術大咖晉陞路線給誤導。人生都是問題驅動的,每個人的起點都不一樣,問題也都不一樣。多把視野放在當前問題身上,而不是帶着別人給出的規劃建議去逃避自己當前的問題,這個同事不好,那個老闆不行,這都不是自己想要的,這都是借口。能讓自己過得好,能讓家人過得好才是王道。所以,從這個角度看,無論什麼職位,跑得越高,越是辛苦。認識不了這個本質的,永遠做不了高層。

 

我們一出生就已經內置了銷售這個職位,我們需要與人打交道,我們需要結交朋友,我們需要面試找工作等等。其實,我們無時無刻在銷售着自己。而真誠就是我們每一個都需要具備的銷售品質。做銷售的門檻很低,可是考驗很大,但前途也無可限量。

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