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  • 数字孪生(DigitalTwin),并非今天产生,已经走过了几十年的发展历程,只不过以前没有这样命名,而是走到了一定的发展阶段,人们意识到可以给这种技术起...基于数字虚体的数字孪生技术,到底怎样才能更好、精准地
  • 这本书是杨开振的第二本书了(应该),第一本是Mybatis,我也买了,虽然mybatis讲得不深,但比较容易懂,所以他出了第二本书,我也买了,细读下来,发现比第一本书的功力...买的,但已经第5次印刷了,说明卖得还不错
  • 深入理解计算机系统》到底怎样学?

    千次阅读 多人点赞 2021-10-27 09:44:48
    比如你需要了解现在系统存在的性能瓶颈,才能系统性的进行优化,你能够编写高效的程序。 编写高效程序需要做到下面这几点: 选择适当的数据结构和算法。 编写出编译器能够有效优化以转换成可执行代码的源代码。 ...

    原文链接 :被 CSAPP 虐了

    最近两个周末去图书馆刷 CSAPP 完全停不下来啊,这种看不懂却还是强忍着痛苦硬逼着自己去看的感觉,真让我着迷。

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    这本书从真正意义上让我体会到了什么叫做看书五分钟,休息俩小时。

    不过大家可千万别学我,我相信在坐的各位绝对比我牛批,为什么?因为后面我给你推荐了一款神器,那么首先我们先来介绍一下这本书。

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    这本书总共分成十二个章节,我给你绘制了一个思维导图,比较简单明了。

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    第一章是提纲挈领性质的一章,从一个 hello world 程序来引出 C、引出 UNIX、Linux ,引出 C 语言程序的编译过程,引出高速缓存、系统的硬件组成、存储结构、虚拟内存、网络编程、并发编程,非常 cool。第一章的内容虽然不难理解,却是能让人涨自信心的一章,这一章能让你产生一种激动的心情,因为内容不难,但是却能够开拓你的思路,把你的知识体系串联起来。

    第一部分

    第二章的内容比较枯燥,我个人认为需要一定的 C 语言基础,虽然这本书的简介中说如果你有 Java 基础的话。。。。。。

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    还是有点难顶的,所以建议学一波 C 。

    别挡我,C 语言我来了,这里推荐两本 C 语言的书吧,第一本书 《C Primer Plus》 这本书是把 C 语言揉碎了手把手教你,另外《C 程序设计语言》也不错。

    第二章主要讲的是计算机中数据的存储方式,基本的数据类型和各种补码、反码的表示方式。总之看这一章如果不了解 C 的话,有点昏昏欲睡(原因是可能不太懂),但实际上第二章写的很不错,当你阅读了本书的第二章之后,也许会发现,你所谓的(懂)只是你的一厢情愿而已,数值系统远没有你想象的那么简单。

    第三章是程序的机器级表示,如果你把 C 学的差不多了之后(其实如果单看第二章的话,把 C 语言数据类型恶、运算恶补一下即可),那么恭喜你,接下来你要学习一下汇编了,否则你根本看不懂第三章在说什么(别问我为什么知道的,因为我也看不懂)。你可能想知道诸如 pushq、movq、call、popq、ret%rbx、%rdx 等等都是干嘛的,还有汇编是如何编写的。而且你还要懂 C 语言。

    这么看来这本书根本就不是一本为初学者准备的书,也可以说是初学者的劝退书。

    第四章又是一个打开新世界大门的一章,这章会直接从各种电路开始搞起,这 TM 马上就直接奔硬件了!主要讲了 Y86-64 体系、各种门电路、引出计算机流水线的设计。毕竟现代微处理器可以称得上是人类创造出的最复杂的系统之一。也会给你讲解各种指令集的区别。

    与这一章节相关的书籍,可以看看《计算机组成与设计:软件/硬件接口》还有《编码》这两本书,都非常好,非常透彻。

    这一章也会和你聊聊指令集架构,这些架构和宏观意义上的应用层架构不一样,非常复杂,比如下面这个 ARM 架构

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    这本书是一个值得熟读 N 遍的一本书。

    第五章:优化程序性能,现在普遍意义上提到的各种优化,不论是架构层优化、指令集优化等核心都离不开这一章所介绍的内容。优化的难点在于你需要对系统有充分理解,当然了在你做优化之前首先要保证原始程序功能正确(并且有回归测试),否则一切都是徒劳。比如你需要了解现在系统存在的性能瓶颈,才能系统性的进行优化,你才能够编写高效的程序。

    编写高效程序需要做到下面这几点:

    • 选择适当的数据结构和算法。
    • 编写出编译器能够有效优化以转换成可执行代码的源代码。
    • 任务拆分,采用并行计算的方式。

    第六章:存储器层次结构,这一章会向你介绍存储技术的发展,磁盘、主存、高速缓存的性能差距到底有多大,然后介绍局部性原理,一项非常强大的缓存技术。高速缓存读写是如何映射的,高速缓存不同参数的性能影响,如何编写高速缓存又好的代码,存储器山是个什么概念,以及你会见到封面的插图。

    看这一章的时候强烈建议把 Ulrich Drepper 撰写的长达 114 页的经典论文 What Every Programmer Should Know About Memory 看了。

    以上就是 CSAPP 的第一部分,第一部分主要介绍了程序和硬件之间的交互关系。

    而第二部分则专注于程序和操作系统之间的交互关系,你会学到如何使用操作系统提供的服务来构建系统级程序。

    第二部分

    第七章:链接,我们使用 Linux 的时候,很多情况下会出现很多难以理解的错误,其中很多都是链接错误。链接分为静态链接和动态链接,我们写的 C 程序在执行的过程中都会经过链接阶段。

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    除了这一章内容之外,大家也可以看一下一本把链接讲的非常透彻的一本书:《程序员的自我修养 – 链接, 装载与库》,主要讲授代码指令是如何保存的,库文件如何与应用程序代码静态链接,应用程序如何被装载到内存中并开始运行,动态链接如何实现,C/C++运行库的工作原理,以及操作系统提供的系统服务是如何被调用的。非常好的一本国产书。

    第八章:异常控制流,世界上不会存在完美运行的程序,任何程序都会出错,这些错误可能是线程执行过程中出错、可能是系统调用异常、页面映射错误等等。这一章会向你介绍各种异常出现之后,操作系统是如何处理的。

    第九章:虚拟内存,虚拟内存其实是存储器层次结构的衍生,至于为什么单独拿一章来说,因为虚拟内存太重要了。这一章会向你介绍为什么我们的计算机内存只有 8G(或其他)却能够运行自身数倍以上的程序。虚拟内存有的时候也是面试官比较爱问的一个点:虚拟内存是如何映射的,什么是页框、页表诸如此类。

    第三部分

    第三部分主要介绍程序间的相互通信,主要包括 IO、网络编程和并发编程。

    IO 这部分介绍类 Unix 系统下的 I/O 读写,主要介绍系统层面的 I/O 接口。

    今天互联网中的大千世界都立足于 TCP/IP 协议之上,Socket 甚至已经成为了网络编程的同义词。这部分主要向你介绍了网络的变迁,什么客户端-服务器编程模型、Web 服务器,最后再带你写一个 Web 服务器。

    网络这部分内容远比这一章节介绍的复杂,网络这部分内容给大家推荐几本书:《计算机网络:自顶向下方法》、《TCP/IP 详解》,《UNIX 网络编程》。

    你一定要知道的是 W. Richard Stevens,他的个人网站 http://www.kohala.com/start/

    并发这一章节主要介绍了 C 中如何编写并发程序,如何榨干 CPU ,让其发挥峰值性能。

    推荐一个网站

    读 csapp 这本书还是需要一定基础的,而且读起来不是那么容易(起码对于我来说是这样的)。

    不过,业界还是有一些好资源,能让你更快的深入这本书。

    给大家推荐一个网站,https://fengmuzi2003.gitbook.io/csapp3e/

    这个网站可以理解为是 CSAPP 的导读网站,对每一章都进行了介绍,而且推荐了一些不错的资源。

    比如他分享的深入理解计算机系统的 B 站课程。

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    看到这里有没有心潮澎湃的要马上学起来呢?

    还有一些电子书的下载渠道:

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    CSAPP 不管是中英版本都有一些勘误,有一些已经改正了,有一些还没改,大家可以在 http://www.yiligong.org/csapp3e/ 反馈你见到的勘误,有一些是影响阅读的,但是有一些是影响理解的。

    这里给大家一个小提示,我粗略过了一遍,就拿中文版的《深入理解计算机系统》来说,大家可以看一下最开头处的印刷时间,然后针对这些勘误的提出时间进行比较,在印刷之前的很多勘误已经得到修正了。

    也就是说,对于这个网站的使用方法,大家可以从后往前看。

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    总结

    上面只是我对这本书一个粗俗的理解,书我还没看完,不过我已经有相关 C 语言、汇编语言的学习计划了,另外,知乎上有一个对 《如何阅读深入浅出计算机系统》 的一个总结性回答,https://www.zhihu.com/question/20402534/answer/1670374116 我认为还是非常好的。

    这个回答里面有练习题的答案,还有学习这本书需要的前置知识,这个回答给我的感觉是答主已经刷过几遍了,作为过来人的经验还是值得学习的。

    最最最重要的就是做实验,你可以在 http://csapp.cs.cmu.edu/3e/labs.html 上找到 csapp 的所有实验。

    最后给大家推荐一下我自己的 Github https://github.com/crisxuan/bestJavaer ,里面有非常多的硬核文章,绝对会对你有帮助。

    展开全文
  • 很多同学很困惑,到底什么算“深入”分析?为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求:业绩下降了,分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱...

    很多同学很困惑,到底什么算“深入”分析?为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求:业绩下降了,分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。看似来似乎非常简单哦。

    肤浅的分析长这样

     

    深入是个形容词,是相对于肤浅而言的。常见的肤浅分析,有以下三种:

    1、答不对题。题目问的是“分析下原因”,结果做分析的人只给出来一些数字。诸如:华北片区降低了5%。完全没有原因,也没有啥结论。

    2、不分对错。题目给的场景是“业绩下降”,并没有说下降本身是好还是不好。结果做分析的人一看下降就默认是“不好”,然后开始长篇大论。最后只换回一句:“我们早就料到啦,因为投入在降低呀”,好尴尬。

    3、缺少论证。很多做分析的,只是列出一个下降的业绩曲线,然后写了一大堆完全无法用数据论证的理由,什么宏观环境、消费习惯等等。开局一张图,原因全靠猜。即使不看报告,业务部门自己也能猜到这些理由,最后落了一句:“我早知道了,讲点我不知道的”

     

    肤浅VS深入的区别

     

    之所以会分析的很肤浅,是因为缺少论证过程,缺少理解问题的真正状况,只是停留在数字层面加减乘除。想要深入,就得一步步的建立分析逻辑,开展论证。特别是这种看似简单的问题。问题题干越短,意味着情况越不清晰,越需要梳理。提问的人可能没有受过转业训练,想到什么说什么。可做分析的同学必须沉住气理清状况,才能剥丝抽茧,找到答案。

     

    想深入先做这三步

    第一步:梳理事实

    要理清的包括以下内容:

    1、是什么时间的事

    2、目前结束了没有

    3、从多少降到多少

    4、 是周期性、突发性、还是持续性事件

    梳理清楚这些,才知道问题的真实面貌。才有下边具体讨论。

    第二步:问题定性

    到底下降是不是问题?现要有个清晰的判定标准。需注意,有很多情况,业绩本身就该降。

    比如:

    • 投入撤出:减少投入了,那业绩就自然会适当降低。

    • 节假日效应:周末我们的客户都放假了,本来就该没生意。

    • 产品退市/清库存:业绩就该掉,有可能掉的越快越好。

    • 有计划地系统更替:系统更新导致交易无法进行,只要是计划中的都算正常

    因此,下降=/=不好=/=天要塌了。要对问题性质进行判定。计划内的、规律性的下降是很正常发生的事情,计划外的、突发的、异常的下降才是拉警报的问题。

     

    需注意的是:对问题定性不能单纯的就数论数。眼前的一两个数字并不能解释这么多问题。比如投入产出、产品上市退市计划、系统更新情况,都需要做分析的同学有深入的了解。比如业绩周期性变化规律,产品生命周期各阶段数据规律,需要提前进行深入总结。这样才能遇到问题时有足够多的判断依据。从这里开始,我们已经正式踏上深入分析之旅。找到数字背后的深层逻辑,是深入分析的本质。 

    第三步:衡量幅度

    对问题定性,只是判断一个好/坏。至于有多好,有多坏,还需要进一步计算。衡量幅度和选择的标准有密切关系。如果是计划内的下跌,我们可以按计划设定标准。

    比如:

    • 投入撤出:投入产出比、投入边际效益是多少。

    • 节假日效应:上一周期/平均水平的节假日降多少。

    • 产品退市/清库存:同类产品退市前,业绩每周跌多少。

    • 有计划地系统更替:系统更替时间段影响多少交易,对应多少业绩。

     

    如果是计划外的下跌,则要找一些更宏观的标准,比如整体业绩目标的达标率。先计算整体上下跌多少,是不是已经跌破目标,跌破的量是多大。对整体做个判断。再往下看:

    • 发生时间:短期突发or阴跌不止,速度越来越快or小碎步跌。

    • 发生地点:整体性or局部性,局部性最大的部分在整体占比多少。

    • 发生群体:全体or部分,最大的部分在整体占比多少。

    这样可以有效区分出轻重缓急,圈出重点。越短期、越大幅度、发生面积越大的,问题越严重。越长期、小碎步下跌,越说明出了根本性问题。如果只有某个部分拖累大盘,就在下一阶段集中处理。切记,在整体形势没有判断之前,不要拆太多细节维度。不然拆的越多,思路越乱,看到一堆指标高了低了也不知道咋下结论。

     

    持续深入做这三步

    第四步:区分问题

    做完一二三步,我们已经对问题有了初步认识。利用(1)是否是计划内发生(2)发生幅度是否猛烈,两个维度。我们可以对问题进行分类,从而清晰下一步的深入方向:

     

    在开篇我们说过,不是所有下降问题都值得拼死命找原因,如果是计划内的+轻微波动,那原因就是:正常波动(也就是业务常说的:我早知道了)。很多同学不敢下这个结论,怕被人说做的不深入。可敢于肯定正常波动四个字,本身也是经过了一二三步的分析的。我们已经验证了确实是按计划/按规律的波动,那就有底气做判断。

     

    如果波动真的太小,暂时找不到原因,可以先设观察指标、持续关注,这样等问题累积到一定程度就能顺腾摸瓜找到问题起点。很多同学在这里会过于着急,急着在一次分析找到答案,可现实就是波动很小,总也找不到,于是匆匆交差。之后又忘了跟进,导致问题积累很大的时候又找不到头绪,忘记了其实苗头早已出现,被批为:“早干什么去了”。如此种种囧境,就是缺少监控意识,过于死磕一次分析细节所导致的。

     

    遭遇计划外的剧烈波动,先查数据质量,确保不是数据质量问题报了假警。确认真实性后,最好的办法是:在第三步圈出问题最剧烈的区域,以后直接联系业务。传统企业的找分公司、找市场部、找销售;互联网企业的找产品经理、找运营。如果是真实的+计划外的+剧烈的波动,一线业务早就炸锅了。他们比远在千里之外的总部数据分析师更清楚真实问题。既然是紧急且重要,就不再磨磨唧唧跑数了,掌握第一手资料最重要。

     

    要特别注意计划内异常波动,这是业务部门最喜欢撒谎的地方。比如产品升级延时、促销活动调货缓慢、商品管理算少了工作日,都会导致业绩下降,这些都是业务的执行问题。可业务最喜欢把责任甩给外部环境,甩给用户需求,或者用“不都是这样的吗?过去也一样啦”来搪塞过去。同样的活动,做的差就是做的差,作为认真做分析的人,首先要把这种问题暴露出来,至于要不要和业务刚正面揭他们的短,就看具体环境而定了。

    第五步:区分内外部影响

    再往下深入,就会牵着到多因素交叉影响的问题。尤其是内外部因素交叉。这是很多同学最头疼的环节。处理的方法,是优先区分内部与外部因素。因为如果真是宏观因素带来的影响,绝非一个公司的力量可以抗衡,也绝非一时之间的变化,这种巨大的变化是很容在数据上观察到的,通常体现为地震式或瘟疫式下跌(如下图)。

     

    但反过来,大部分非致命伤,都是内部原因。这时候可以用标杆分析法,轻易的戳破业务部门的借口。我们可以找到同期做的好的标杆进行对比分析,揭示标杆分公司、标杆商品、标杆部门在工作上的优点。“别人都做的到,你凭什么做不到”“别人在努力做,你在努力找借口”是业务部门的领导怼下属的最好武器,我们可以帮领导们及时装填上子弹,让业务部门认真反思自己工作可改进点。而不是纠结“到底业绩下降里边有X%来源于外部环境”——实际上,不管到底x%来源于外部环境,业务自己没做好,就是没做好。

    第六步:深入外部问题

    有可能确实有外部影响存在,我们可以从数据监控中发现这一点。一般数据上表现为:

    1、业绩指标随政策应声而落

    2、业绩指标长期阴跌不止

    3、提振业绩手段效果越来越差

    4、所有业务线均呈同态势下跌

    5、没有被波及的业务线有特殊资源支持

     

    比如做促销活动,活动当时业绩冲的越来越高,活动之前之后跌的越来越狠,就很有可能说明用户已经习惯于有促销就买,没促销就不买。这时候就得考虑调整策略。

     

    当然,想最终确认外部因素,单靠内部数据是远远不够的。一般确认行业性的因素,需要竞品情报,得有本事收集到可靠的竞品信息才行。确认用户层因素,需要市场调查部门配合,做用户访谈才行。单靠内部数据写写代码跑跑数很难验证想法。所以做商业分析,还得多方面下功夫才行,各个数据各司其职才是最好的。

     

    深入分析多久来一次

     

    针对“业绩下降了,分析下原因”,以上就是深入分析的过程。六个步骤涉及大量数据工作,绝不是如果网上文章所言,只要一个“拆解法”或者“多维法”就能搞出结果。这里需要

    1、对业务的了解

    2、对业绩指标走势有经验积累

    3、对常见业务活动的数据表现有总结

    4、对不同维度下数值差异有拆分

    5、对标杆情况有掌握

    6、对内外部归因有判断

    7、未结问题进行跟进

     

    想要做到深入分析,要么在平时就有很多分析结论积累,事到临头才能用上很多现成的结论,快速找到原因;要么就得做很多细致的分析,一步步深入。只有手头几个数据,是很难深入的。

    不过这并不是同学们的问题。很多企业里没有分析经验沉淀;业务和数据脱节缺少沟通;业务过于强势,强词夺理;数据的领导是技术出身,自己也不知道咋分析;做数据的同学止于跑数,没有机会参与调研,更离一线万里之遥。这些是企业本身的组织问题,却会导致同学们平时积累少,临阵记得抓耳挠腮。从今天开始,大家可以尝试一步步做好积累,慢慢提升深入分析能力哦。

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