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    转载地址 :http://mp.weixin.qq.com/s/6SMOJWFcejil4MAsnBJWYQ、

    在工作中,你可能有各种各样的事情,这件事情忙完就进行下一件事事情了,可是这些只有你一个人知道,别人并不知道;

    在一个整体中,及时将自己的进度反馈出来,将提高团队的效率。

    整理出了一些可供参考的汇报节点:


     1. 工作计划制定完成 


    让上级了解计划的基本内容,执行流程与预期效果。获得反馈之后再根据领导的指示开展工作,这样至少能够保证你维持在正确的轨道上。


     2. 工作遇到困难,出现意外/或取得一定成果 


    工作进行过程中,难免会出现一些意外情况。为保证项目按计划实施,不受影响,就要学会及时汇报。这样做,一方面可以得到经验型领导的建议进而调整策略,另一方面也有效管理了部门的预期。


     3. 自己工作出错 


    许多人出于对职场绩效的维护,不敢向部门上报错误。但是却忽略了错误也是有弥补时效的,越拖越严重。


     4. 工作完成 


    许多人将以上所有步骤都压在完成时汇报,这个时候还是要考虑到每项任务的时间节点。能够在对的时间,把事情提前做好,就能省去后续不必要的麻烦。


    在工作中,我也会出现上面情况的问题,就是任务的进度一定要完成后才去汇报,期间的一些问题或者其他都“默默”承受,怕提出的问题让他人认为自己的能力不行等各种考虑,其实完全没有必要,在开发工作中,每次的更新都是新的挑战,哪怕是做开发10年以上的程序员也是需要发现问题解决问题, 问题一直都会有;所以工作的及时汇报就很重要了。


    每个员工都应当明白:除去团队磨合的因素,团队整体效率很大程度上是由个体效率所决定的。优秀的公司想要实现许多他人无法企及的目标,既取决于团队之间的高效配合,也更考验每个员工的使命感。


    使命感对于一个人达成幸福的重要作用。使命感,在员工日常工作中,也扮演着举足轻重的角色。比如,交代的事情做完了,懂不懂回复。


    在今天的这篇文章中,我们发现了一个新的概念——工作的维度感,也就是员工如何看待自己的工作,这决定了Ta使命感的强烈程度。在完成度相当的情况下,懂得“事毕回复”的人相对靠谱、可信,也更容易在自己的岗位上获得成就感。那么,如何在职场中成为靠谱的人呢?


    1

    我们为什么这么看重“事毕回复”?


    《哈佛学不到的经营策略》的作者马克·麦考梅克曾经说:“谁经常向我汇报工作,谁就在努力工作。相反,谁不经常汇报工作,谁就没有努力工作。”有人认为这句话过于武断。然而,我们通过总结许多企业的管理问题,发现了其中的共性:多数时间内下属的汇报少于上司的期望。


    亚里士多德曾说:“尽管人们思想不尽相同,但将适当部分相互叠加,相当于整个集体接纳了所有优点。”这句话点破了“事毕回复”的核心价值:信息汇集——这是团队效率和配合的关键所在。当承担不同分工的人能够将工作进度/成果透明化、实时化,团队效率也能在一定程度上提升。


    因此,能够做到“事毕回复”是激发团队效能的重要推力。


    2

    为什么你永远是99%的工作进度?


    当视频加载到99%,显示loading中时,你是否有些抓狂?其实这种“99%困境”也时刻困扰着得不到员工反馈的领导们。最令人哭笑不得的情形是叫下属送一份文件到一个部门,然后文件就跟消失一般毫无回音。几个小时忙完之后跟下属确认,对方表示:“早就送去了,不好意思,忘了跟你说。”


    员工应当明确一个事实:工作进度最后的1%永远是由你的汇报完成的。当老板来询问进度时,说明你已经缺失了这一重要环节。再次催问时,说明老板对你就不放心了。当你每次工作都有监督者出现催问的时候,你的这种“99%”工作习惯就已经影响了团队的效率。潜移默化之中,你可能就失去了成为一个靠谱的人的机会。


    3

    使命感源于你的“工作维度”


    说了这么多,很多人就不明白了,既然“事毕回复”这件事情如此重要,为什么许多人都意识不到呢?因为我们的维度感不够强。


    许多人对细碎工作抱有的态度是:我只不过送个文件,这能有什么用?所以在工作完成之后,就没有向上级“汇报”的欲望。这个时候不妨调整下自己的维度感:从低维来看,员工是在跑腿(或者打字、核对数据等等),似乎没什么价值;但从高维来看,你正在为项目决策打基础,这也是你不断积累信誉值的过程。转换自我的工作维度感,才能做到“事毕回复”,成为真正靠谱的人。


    我们总在抱怨无法自证价值,仿佛生活都是被无意义的事情所支配的。但其实,我们还是要明白——事物的意义都是靠我们自我附会的。


    俗话说:“大事看能力,小事看品格。从“事毕回复”这件事上,能看出来一个员工对于工作的态度。懂得“事必回复”的人,就是做到了尊重自己和对方的时间,让团队不在无用的环节上浪费一分一秒,同时也注重对细节的把控,懂得实时沟通的重要性。如果老板已经在这个问题上对你产生“怀疑”,那么就要及时调整。因为再多的成功学、价值观等五花八门的学问都拯救不了一个说不听的灵魂。


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  • n个任务要M个机器完成

    千次阅读 2018-04-05 21:25:37
    //题目大意:公司现有n个任务完成,每份任务有它的花费时间xi,等级yi,而公司有m机器,每台机器也有它的限制时间为xi,等级为yi,每台机器只能处理时间和等级都不大于自己的任务 // 每台机器每天只能完成一个任务,每...

    1. //题目大意:公司现有n个任务要完成,每份任务有它的花费时间xi,等级yi,而公司有m机器,每台机器也有它的限制时间为xi,等级为yi,每台机器只能处理时间和等级都不大于自己的任务  
    2. //          每台机器每天只能完成一个任务,每个任务也只能被一个机器完成,完成任务task(xi,yi)可以获得金钱(500*xi+2*yi),已知现在有n个任务和m台机器,公司首先想要保证每天完成最多的任务,如果有许多方案可以满足,那么最多可以赚多少钱?   
    3. //思路:这里我们借助一个数组Level[i] 记录等级为i的机器的数量   
    4. //     ①题目说,每个任务的价值是(500*xi+2*yi), xi(0<xi<1440),yi(0=<yi<=100),所以我们可以知道 只要xi大,则任务的价值就大,所以我们先按价值对任务排序,由大到小   
    5. //     ②假设有2个任务t1,t2:当遍历到任务t1时,把时间和等级都>=t1的机器加入到level中来,接着在level数组中找等级最接近的机器处理掉t1,成功处理金钱ans增加   
    6. //     ④当遍历任务t2时,把时间和等级都>=t2的机器加入到level中来,我这里叫他们做"新机器“,上一层留下的旧机器还放在level数组中,如果旧机器无法处理t2(时间绝对是够的,但是可能等级不够),那么新机器就可以处理t2,如果没有新机器就业无法处理   
    7. //为何选择这个方案??按上面的过程,假如mach1处理了t1, 到了t2的时候,如果mach1也可以处理t2,但是t1的价值比t2大,所以可以保证金钱最多,如果mach1不能处理t2,那么就保证了处理的任务最多。所以这个方案是最优的。   
    8. //不要使用qsort,否则报错..


    package test1;

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Scanner;
    import java.util.TreeMap;

    public class a {
    public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner=new Scanner(System.in);
         //  while(scanner.hasNext()){
        //  String s1=scanner.nextLine();
        //  int a=scanner.nextInt();//机器
         // int b=scanner.nextInt();//任务

    //      int[][] mec=new int[a][2];
    //      int[][] task=new int[b][2];
    //      int i=0,j=0;
    //       while(a>0){//机器
    //       
    //       int s1=scanner.nextInt();
    //       int s2=scanner.nextInt();
    //     mec[i][0]=s1;
    //     mec[i][1]=s2;
    //     i++;
    //      a--;
    //       }
    //        
    //       while(b>0){//任务
    //       int s3=scanner.nextInt();
    //       int s4=scanner.nextInt();
    //      task[j][0]=s3;
    //      task[j][1]=s4;
    //      j++;
    //       b--;  
    //       }
         int[][] task={{100,3},{100,2}};
         int[][] mec={{100,3},{100,2},{100,1}};
         int a=mec.length;
         int b=task.length;
          qSort(mec,0,a-1);//机器按降序进行排列,当时间相同时,按等级降序
          qSort(task,0,b-1);//任务按降序排序
    //接下来要对这两组数进行选择,先把任务时间大于机器时间并且任务等级大于机器等级的数组选择出来
         int count=0;
         int sum=0;
        boolean[] flag=new boolean[a];
        for(int i=0;i<a;i++){
        flag[i]=true;//设置标签,为了确保该机器没有被占用
        }
         for(int x=0;x<b;x++){
         ArrayList<Integer> list=new ArrayList<>();//里面存放的是合格的机器号,方便后续找到哪个机器满足条件,并将该机器去除
         for(int y=0;y<a;y++){
         if(task[x][0]<=mec[y][0]&&task[x][1]<=mec[y][1]&&flag[y]==true){
         list.add(y);
         } 
         }//上面是能够完成一个任务的机器数量
         if(list.size()<=0) break;
         else{
         count++;
         int min=Integer.MIN_VALUE;
         int m=0;
         for(int i=0;i<list.size();i++){
        int m=list.get(i);
        if(mec[m][1]<min) {min=mec[m][1];}
         }
         flag[m]=false;
         }
        //  System.out.println(task[x][1]);
         sum+=200*task[x][0]+task[x][1]*3;
         
         
         }
        System.out.println(count+" "+sum);
    }
       
          // }






    private static void qSort(int[][] mec, int low, int high) {
    if(low>=high) return;
    if(low<high){
    int p=partition(mec, low, high);
    qSort(mec, low, p-1);
    qSort(mec, p+1, high);
    }

    }


    private static int partition(int[][] a, int low, int high) {
    int[] q=new int[2];
    q[0]=a[low][0];
    q[1]=a[low][1];
    while(low<high){
    while(low<high&&compare(q,a[high])<=0) --high;
    a[low][0]=a[high][0];
    a[low][1]=a[high][1];
    while(low<high&&compare(q,a[low])>=0) ++low;
    a[high][0]=a[low][0];
    a[high][1]=a[low][1];
    }
    a[low][0]=q[0];
    a[low][1]=q[1];
    return low;


    }


    private static int compare(int[] q, int[] a) {
    if(q[0]>a[0]) return -1;
    if(q[0]<a[0]) return 1;
    if(q[1]>a[1]) return -1;
    if(q[1]<a[1]) return 1;

    return 0;
    }
    }





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  • 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此

    本篇博文主要介绍在开发环境中的celery使用,请勿用于部署服务器.

    许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误http request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我们可以很方便的在其他项目中使用它.

    1. Celery版本

    本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.

    2. Celery介绍

    Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?

    第一, 假设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.

    第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们的web应用便能获取最新的天气预报信息.

    我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天午夜运行该function.

    我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.

    当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.

    将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.

    我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:

    3. 安装Celery

    我们可以使用pip在vietualenv中安装:

        pip install django-celery

    4. Django设置

    我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)

    在settings.py中:

        import djcelery
        djcelery.setup_loader()
        BROKER_URL = 'django://'
        ...
        INSTALLED_APPS = (
           ...
           'djcelery',
           'kombu.transport.django',
           ...
        )

    第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

    在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker

    最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:

        python manage.py migrate

    否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)

        python manage.py syncdb

    5. 创建一个task

    正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在django app目录中创建taske.py:

        from celery import task
    
        @task()
        def add(x, y):
            return x + y

    当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中app目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并将它们注册为celery task.

    将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).

    6. 执行task

    让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:

        from myapp.tasks import add
        ...
            add.delay(2, 2)
        ...

    Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代码:

        import myapp.tasks.add
    
        myapp.tasks.add(2, 2)

    7. 关于import

    这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的app名, 加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.myapp.tasks import add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.

    8. 测试

    a. 启动worker

    正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:

    首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.

    然后启动worker:

    如果用gevent需要加参数-P gevent

        python manage.py celery worker --loglevel=info

    此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.

    b. 启动task

    打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

        $ python manage.py shell
        >>> from myapp.tasks import add
        >>> add.delay(2, 2)

    此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

        [2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]
        [2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task myapp.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

    9. 另一个例子

    下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:

        # views.py
        from myapp.tasks import do_something_with_form_data
    
        def view(request):
            form = SomeForm(request.POST)
            if form.is_valid():
                data = form.cleaned_data
                # Schedule a task to process the data later
                do_something_with_form_data.delay(data)
            return render_to_response(...)
        # tasks.py
    
        @task
        def do_something_with_form_data(data):
            call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)

    10. 调试

    由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:

    • 使用最简单的设置
    • 使用python debug和logging功能显示当前的进程

    11. Eager模式

    如果在settings.py设置:

        CELERY_ALWAYS_EAGER = True

    那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:

        # 若启用eager模式, 则以下两行代码相同
        add.delay(2, 2)
        add(2, 2)

    12. 查看queue

    因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:

        # admin.py
        from django.contrib import admin
        from kombu.transport.django import models as kombu_models
    
        admin.site.register(kombu_models.Message)

    13. 检查结果

    每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

        # views.py
    
        result = add.delay(2, 2)
        ...
        if result.ready():
            print "Task has run"
            if result.successful():
                print "Result was: %s" % result.result
            else:
                if isinstance(result.result, Exception):
                    print "Task failed due to raising an exception"
                    raise result.result
                else:
                    print "Task failed without raising exception"
         else:
             print "Task has not yet run"

    14. 定期任务

    还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.

    启动Celerybeat:

        python manage.py celery beat

    使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

        # settings.py
        CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'

    然后我们便可以通过django admin的/admin/djcelery/periodictask/添加定期任务了.

    • Name: 这一定期任务的注册名
    • Task (registered): 可以选择所有已经注册的task之一, 例如前面的add function
    • Task (custom): task的全名, 例如myapp.tasks.add, 但最好还是用以上项
    • Enabled: 是否开启这一定期任务
    • Interval: 定期任务的间隔时间, 例如每隔5分钟
    • Crontab: 如果希望task在某一特定时间运行, 则使用Unix中的Crontab代替interval
    • Arguments: 用于传参数到task中
    • Execution Options: 更高级的设置, 在此不详细说明, 请查看celery官方文档

    15. 注意

    本篇博文中所描述的方法只适用于开发环境, 而不应当应用于部署环境.

    如果希望在部署环境中使用, 最重要的便是使用更稳定和可扩展的broker, 而不是使用kombu.transport.django.


    1. 简单设置

    一个简单的Celery堆有一个queue和一个worker进程组成. 使用以下命令启动worker:

        python manage.py celery worker -B

    以上命令是基于django-celery, 当然你也可以celery自身启动worker. 通常我们使用supervisord管理celery worker的启动和重启, 而不是使用手动的方式. supervisord的介绍我们会在今后的文章中作详细介绍. 现在我们只需要知道它是一款进程管理程序即可. 当然, 你也可以选择类似的系统, 例如init.d, upstart, runit或god等.

    "-B"参数告诉celery在启动worker时同时启动celery beat, 并使用统一进程, 以便执行定期任务.

    在部署服务器上, 我们使用Redis或RabbitMQ作为broker. 而在这一简单的celery堆中, 我们用django数据库储存执行结果, 或干脆忽略结果都可.

    2. 完整设置

    如果简单设置无法满足我们的需要的话, 我们只需要做一些简单的改变就能完整设置Celery异步任务. 完整设置中, 我们使用多个queue来区分任务优先级. 每个queue我们配置一个不同concurrency设置的worker. beat进程也与worker进程分离出来.

        # 默认 queue
        python manage.py celery worker -Q celery
        # 高优先级 queue. 10个 workers
        python manage.py celery worker -Q high -c 10
        # 低优先级 queue. 2个 workers
        python manage.py celery worker -Q low -c 2
        # Beat 进程
        python manage.py celery beat

    注意, 其中high和low只是queue的名字, 并没有其他特殊意义. 我们通过为高优先级的queue配置高concurrency的worker, 使高优先级queue能够使用更多的资源.

    同样的, 这些启动命令通过supervisor管理. 至于broker, 我们还是使用Redis或RabbitMQ. 而任务结果则可以储存在Redis或Memcached这些拥有高写入速度的系统中. 如果有必要, 这些worker进程可以移到其他服务器中, 但最好共享一个broker和结果储存系统.

    3. 扩展性

    我们不能一味的依靠增加额外的worker来提高性能, 因为每个worker都会占用一定的资源. 默认的concurrency设置是, 都多少CPU便创建多少worker, 并为每个worker创建一个新的进程. 将concurrency设置的太高则会很快的榨干服务器的CPU和内存资源.

    对于I/O资源需求较大的任务, 我们则可以指定worker使用gevent或eventlet池, 而不是使用更多进程. 这一配置使用的内存资源会大大降低, 同时提升concurrency的性能. 需要注意的是, 但如果我们涉及到的library没有为greenlet打过补丁的话, 很有可能会阻塞所有的任务!

    4. 注意

    还有需要注意的是django的transaction. transaction根据django的版本和是否已web request形式传入有所不同, 所以你需要自己查阅相关的文档.


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  • 1.将项目进行分解,分解成小任务 2.接着更具成员的能力和特长分配任务 3.任务的分派要比较均衡,不要有的忙死有的闲死 4.将分派的结果发给成员,并开会沟通,看有什么意见和建议,有时候需要调整任务分配 5.根据工期...

    

    假设小组成员已经确定,需求什么的已经基本清晰。
    1.将项目进行分解,分解成小任务
    2.接着更具成员的能力和特长分配任务
    3.任务的分派要比较均衡,不要有的忙死有的闲死
    4.将分派的结果发给成员,并开会沟通,看有什么意见和建议,有时候需要调整任务分配
    5.根据工期和任务分配情况设计出一个开发计划
    6.将计划发给成员,并开会沟通,看有什么需要调整的(计划可以分对内和对外,对外主要给客户,时间和粒度上可以宽些粗糙些)
    7. 开会,明确强调各个成员的任务,责职和任务完成时间
    8.每天早会了解开发进度和碰到问题,每周例会
    9.针对早回和例会中出现的问题,采取集体攻关,结对编程,申请资源等方法去解决
    10.如果进度不够理想,需要合理按排加班
    11.每周要给领导和客户周报

     

    1.首先要做的是,深入的了解客户需求,对客户需求了解的足够精准
    2.根据公司现有的人力评估周期,如果周期不能满足客户要求,那么必须跟公司协商调派人手
    3.人手方面必须有主要开发力量(经验丰富,独当一面的)
    4.如果公司人手不够,那么只能跟客户沟通协调延长周期
    如果公司人手能够调配,那么抓住用户最关心的核心功能先做起来,这样在开发的过程中可以让
    用户先使用起来,避免全部开发完毕才上线。也就是说合理的安排进度,严格按照进度来完成。
    5.也是很重要的一点,要求客户方必须有一个说的算的专业人员与我方接洽,否则就是一锅粥

     

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