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按照各主目标的顺序依次分配资源。比如，最终分配给学习的时间是10天。
在给定的学习预算下，制定学习目标，要激进。然后给出执行方案。比如，学习目标是掌握基本的统计学知识，并成为Java专家。

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权限管理是很多工程师的噩梦，但如果你能搞定“Attribute Based Access Control(ABAC)”和“Role-Based Access Control(RBAC)”，也能达到相当高度。

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首先你得是行业里面的顶尖专家了——实在很难找到比你更强的人了！

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在后来的 cpu 中，intel 对这一问题进行了优化。当要进行原子操作的内存已经被拉入 cache 中时，cpu 会使用 cache 一致性协议来保证原子性，这被称为 cache lock。相比于 bus lock，cache lock 粒度更细，能获得更好的性能。

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在往一个逻辑块上写数据时，先找一个 free block，把数据写上去，接下来去映射表中，将逻辑块的映射修改该 free block。整个流程中，最关键的一步——修改映射关系——是原子性的。只要有这个保证，那么就能够提供 block 数据原子性更新的能力。

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所谓基础不牢地动山摇，大伙儿都认为需要用一套严谨完备的编程语言替代TECO的半成品脚本语言。于是有一位叫Bernie的教授在Multics系统上用MacLisp重写了TECO，并命名为Emacs，还为它写了详细的手册，教大家如何扩展这个编辑器来满足自己的工作需要。

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早些时候，大家对“数据驱动”的理解是“报表驱动”。2016年、2017年的时候，一家处于C轮、D轮的深圳公司，该公司有1000多份报表，每张有10个Sheet，每个表格有20多个指标，大家可以算下一共有多少个指标，他们内部的数据团队都不知道哪些指标有用、哪些没有用。

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数据驱动是一件好事，但在国内企业的落地中确实很“骨感”。数据驱动不是一个简单的工具，也不是多个分析师或者少个分析师的问题，而是整体的格局问题。“陈新祥在直播中提到。

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现在，很多企业都想实现数据闭环，其实闭环就是非常典型的方法论。那么，这个方法论究竟能不能解决问题？能不能在组织和团队里运行起来？背后是否缺失了哪些环节

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Phase 1是初定的观测指标，包括日活、PV、注册书、功能使用次数、收入、客单价、日活跃占比、新老用户占比、增长率、X转化率等。他们的CEO发现，虽然该有的指标都有，但就是因为都有才失去了聚焦。于是开始精简思路，把团队力量凝聚到一根绳上，Phase 3是最终剩下的两个指标。