傻瓜纯洁思想里的沙子

愿意当傻瓜的人都快乐
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2006年10月8日

         十一长假过完了,昨天挤火车也累得够呛,用一句流行的生存语言描述“累得像狗一样”。
         今天看了林锐的一篇文章,感觉讲的很好,简直是精华,可惜是ppt,不能完全展示,从里面摘录一些话出来勉励自己:
      
      
青年白领阶层小康了吗 
               
u      改革开放20年之后,中国基本上解决了全民的温饱问题。现在国家提出了全民奔小康的奋斗目标。所谓小康是指全国人均年收入达到1000美元。你千万不要觉得全民奔小康这个目标很容易实现。要知道中国有13亿人口,大约有10亿人在拖小康的后腿啊。所以发达地区至少要有10倍于落后地区的经济能力,才能抵消落后地区的负担。
      据大致估计,上海、北京等发达城市的软件白领平均年薪为10万元左右。如果进一步细分的话,年薪5万元左右的称为灰领,年薪20万元以上的称为金领。
u对于生活在上海、北京、深圳等发达城市的人而言,如果他的年收入只有1000美元的话,那么他就是赤贫阶了。面对高昂的房价和不低的物价,年薪10万元左右的人也许有胆量谈小康。所以大部分白领人士将和农民一样,不得不为小康而长期奋斗。


 
软件白领的现状
u      尽管软件白领是令社会大众羡慕的阶层,但是男士们成家立业的艰辛程度丝毫不亚于农民和蓝领。这是因为他们所负的压力远远超过了经济收入。
          “月光王子的潇洒日子是短暂的。
u      家的三大构成要素是男主人、女主人、房子。根据中国的传统习俗,买房子这个重任主要由男士来挑,女士的主要本事将用在有房子之后治理这个家。
工作才两三年的小伙子全靠自己的积蓄难以支付房子的2030%首付。在亲人和朋友们的帮助下,好不容易买了房子,接下去每月都要还银行贷款。
当他的工资扣除税收、缴掉各种保险金、还银行住房贷款之后,顿时所剩无几。这时如果再让他肩负家庭的生活费用,他就不再是白领了。我已经多次听到一些小伙子们恨恨地说:自从买了房子后,我就活得像个民工,开始为家庭的温饱而奋斗。
      这就是目前普通软件白领的生活写照,如果他不能在事业上有大的跃进,生活的压力将逐渐磨灭他的斗志,后半生就平淡如水。
u      大多数人并不甘心平庸,所以他不停地奋斗,不停地承受更多的压力,这种死循环程序在读大学的时候就已经编写好了。
u      《读者》曾经刊登了一篇文章叫中国的男人为什么不浪漫?,估计是悠闲女人写的。其实不必写那么长的文章,一句话就可以解答:因为他太累了。

         
软件白领的常规职业发展
u      在外界看来,做个程序员是蛮光彩的。但是我们自己切勿轻易满足,软件行业还有许多比编程更有价值的工作。
      有个朝鲜官员第一次到中国参观学习,感叹万分
u      软件白领的常规职业发展大致可分三个阶段:
         第一阶段,做个职业程序员,主要工作是编程、测试和维护,领导让他干啥就干啥。
         第二阶段,成为项目经理或同等级别的技术负责人,从事项目管理、需求分析、系统设计之类的工作,带领一批程序员干活。
         第三阶段,成为机构(企业或者事业部)的领导,成天琢磨怎样让机构赚更多的钱,决定产品的发展战略,然后让别人去开发产品。
u         软件白领处于第一阶段为合格,处于第二阶段为良好,处于第三阶段为优秀。比较合适的年龄分别为25岁左右、30岁左右、35岁左右。第一阶段比较容易实现,第二阶段需要一定程度的努力,第三阶段则靠奋斗了。  


什么是强势知识 
              
u         在解释什么是强势知识之前,我们先举例说明它的反义词——垃圾知识。
               《读者》有一篇文章说,国内有个杜甫研究专家在国际上拥有一项独一无二的研究成果,他用了19年时间研究证明杜甫是吃牛肉死的,因此成为权威。
         人们总以为研究杜甫是为了让人们更好地欣赏高雅的诗词,没想到有人执著到用19年时间研究杜甫是吃什么死的。这个研究成果不是学问,它对人类社会毫无价值,称之为垃圾知识最恰当不过了。
u世界上的知识无穷无尽,没有人能够学得完。然而人的寿命却是有限的,对于世上的绝大多数人而言,学习知识的目的是为了使自己、家庭、乃至社会变得更加美好。我们听惯了知识就是力量,知识就是金钱的格言,殊不知劣质的知识就是垃圾。万一我们花了大半辈子时间学习或制造垃圾知识,那人生岂不可悲!
u知识的价值可以用创造出来的社会财富(包括物质财富和精神财富)来衡量。所谓强势知识就是能够最快地为社会创造最多财富的知识。我们应当在短暂的、富有生命活力的时间里学习和应用强势知识,而不是垃圾知识。

 
把事业建筑在强势知识之上 
u         由于人的精力和特长都有局限,所以人们常说有所为而有所不为。同理,我们应当有所学而有所不学一般地,人们应当根据自己的兴趣、毅力、悟性(天赋),发掘适合自己的强势知识,并把事业建筑在强势知识之上
u         要好好分析自己究竟对什么感兴趣。当然,你感兴趣的东西未必都能学得好,更未必成为你的事业。在读书的时候换专业,工作的时候改行都是很正常的事情,年轻人切勿过多地受正统教育观念的束缚。我并不推崇干一行爱一行这样的口号,因为爱和不爱都是发自内心的,无需听从口号。我更不赞同在事业上择一而终,因为这可能使生命失去色彩。人是易变的,只要朝着更加适合你的方向改变,就叫与时俱进
林锐的学习经历和工作经历回顾十多年的读书和工作生涯,我不断地改变兴趣,常常在付出努力之后再放弃,得失参半。我并不后悔,因为这是一个积极的探索过程,没有放弃就不能轻装前进。尽管目前自己干得不错,几年之后我仍然会放弃,继续探索新的兴趣,掌握更多的强势知识


 
为事业而学习
u         如果你生活在竞争激烈的社会里,特别是在IT行业,事业将毫无疑问成为男人的重心。尽管事业成功并不见得就使你幸福,但是事业却是幸福的基础。如果男人在事业上无所建树,那么他十有八九活得很失败。
u一般地讲,除了运气之外,你所掌握的强势知识决定了事业状况。不论是在学校里还是在企业里,都要懂得为了事业而学习
         根据事业的目标,确定对应的强势知识结构,有目的有步骤地学习这些强势知识。(在大学里所学的仅仅是专业基础知识而已,只够让你成为工匠挣口饭吃,不要以为自己是个本科生、硕士生或者博士生就翘尾巴。   
学好基础知识。把事业比喻为高层建筑,那么基础知识就相当于地基。 ……虽然我们强调基础知识的重要性,但是也不能过度地推崇,基础应该与事业目标匹配起来,要考虑机会成本
读书时扬长补短,工作时扬长避短。……“补短是指补习你不擅长的知识,因为这些知识对你的事业也非常重要,并不能因为你不擅长就可以甩掉它,如果不补短的话,短处将常常拖你的后腿。 ……人们工作的目的是为了创造效益,要给企业和自己多多赚钱,而不是单纯为了提高自己的知识水平。所以在工作的时候一定要扬长避短
         不仅要学习新知识,还要向错误和失败学习,形成学习的良性循环。我们从小学读到大学毕业,一直都在学习新知识,一直信奉好好学习,天天向上。然而我们不能把眼光仅仅盯在新知识上,不管是生活还是工作,人们都应该向错误和失败学习,目的是让我们在短暂的健康年华中少犯错误、少失败,多做几件正确的、对社会有贡献的事情
 
 
      还有一些就是怎么提高管理能力,表达能力和人格魅力方面也谈到了很多,先贴出这些吧。慢慢消化一下,当然有些观点还是有自己的考虑和想法。

posted @ 2006-10-08 10:27 哈迪尤 阅读(208) | 评论 (0)编辑 收藏

                                                                             Knowledge Representation

   1.3.1 Production Rules
           规则或Production Rules在Drools里由规则成立时处理动作(LHS)和规则不成立时处理动作(RHS)两部分和其它下面一些而外的属性组成。
               。salience
               。agenda-group
               。auto-focus
               。activation-group
               。no-loop
               。duration

 

rule “<name>”    
    
<attribute> <value>    
    when        
        
<LHS>    
    then        
        
<RHS>
end
      LHS由规则的名称和逻辑组合条件组成。下面则是符合规则条件下要执行的指定的动作。中间属性列用来约束初始数据。 
      Drools现在支持的逻辑条件有:
      。“and”
      。“or”
      。“not”
      。“exists”
      "forall"和"accumulate"在不久也会加入。下面的字段约束是容许的
      。Literal Constraint                 (字符串约束)
      。Bound Variable Constraint   (变量范围约束)
      。Return Value                        (范围值约束)
      。Predicate                              (断言)

          下面的语言指导介绍更详细的关于它们的消息
          Working Memory在匹配初始数据或修改数据后的时候根据LHS 的条件,把所有匹配的规则激活。一旦规则被激活放入Agenda 里就
   有可能会被按照执行顺序调用规则RHS的动作。LHS和RHS的关系就下面语句关系一样:
            
if ( <LHS> ){
     
<RHS>
}
       尽管“if”在像“if-else if...else”中是执行语句的一部分,规则使用“when”的语义确定规则是否被激活,则规则LHS被匹配。规则
   像    “package”一样关联到命名空间。其它的规则引擎叫这个叫规则集合(Rule Set)。命名空间(Package)可以声明imports其它Package,
   全局变 量, 函数和规则。
  
package com.sample

import java.util.List
import com.sample.Cheese

global List cheeses

function 
void exampleFunction(Cheese cheese) {
    System.out.println( cheese );
}


rule “A Cheesey Rule”
    when
        cheese : Cheese( type 
== "stilton" )
    then
        exampleFunction( cheese );
        cheeses.add( cheese );
end
      
      上面的例子使用一列单独的字符串变量约束的规则来匹配Cheese 。
rule "Cheddar Cheese"
    when
        Cheese( type 
== "cheddar" )
    then
        System.out.println( 
"cheddar" );
end
      这个例子和下面是相同的:
public void cheddarCheese(Cheese cheese) {
    
if ( cheese.getType().equals("cheddar"{
        System.out.println( 
"cheddar" );
    }

}
      规则引擎完全把业务规则和数据分离。改变Working Memory里的初始数据时候,规则不像方法和函数一样可以被直调用。规则引擎可以向java一样声明做什么而不是怎么做。


First Order Logic

posted @ 2006-10-08 10:13 哈迪尤 阅读(344) | 评论 (0)编辑 收藏

         下面的问题经常被问到:
               1。什么时候使用规则引擎。
               2。规则引擎比“if...else...”语句有什么样的优势。
               3。为什么使用规则引擎来代替动态脚本框架,比如Beanshell。

    1.2.1 总结使用规则引擎的优点
                 声明式编程
                  规则引擎容许你“应该做什么”而不是“怎么做”
               这个优点的关键点在于对于很难的问题也容易表述解决方案,应而可以很容易检测解决方法(比阅读代码简单).
               规则引擎解决很难很难问题的能力很强,只要解决方法能够描述怎么做就行(对于AI神经网络系统或则人的想法就不容易咯)
               把业务规则和数据分开
                        数据在业务领域对象里,逻辑在业务规则里。这个打破了OO数据和逻辑不分离的基本规则(这个优势取决你看问题的观点),这样的结果可以很容易维护业务规则,在业务层规则里适应未来的业务改变。
               运行速度快,性能可度量
               Drools' Reteoo 派生于Rete 和Leaps 算法,根据你的业务数据对象提供非常快速的规则匹配。当你的数据不做经常任何改变时,运行更有效率(规则引擎会记住以前的模式匹配)。
               集中知识
                一旦使用并运行规则引擎,就创建了知识仓储。这个意味着对于业务方针的单点入口。更理想情况是规则更容易读,业务服务可以文档化。
               工具集成
               eclipse的工具提供编辑和管理rules和直接的反馈,认证,内容协助。监控和调试工具也处于可用状态。
               日志清晰
               规则引擎有效的提供“解析说明”能够记录规则引擎做了些什么
               易理解的规则
               为业务领域问题创建创建领域模型,业务规则则可以用很自然的语言描叙,这样设计者可以拿很容易理解的规则给没有技术基础业务领域专家()
               

posted @ 2006-10-08 10:13 哈迪尤 阅读(1402) | 评论 (1)编辑 收藏