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三月的重庆到处弥漫着浓浓的春味，在这个春暖花开的季节里，人们在闲暇的时间都忙着踏青和春游。“一年之计在于春”，春天是赏花旅游的季节，春天更是为未来作打算、定计划的时候。在2017年的春天，我做出了人生中的一个重要决定：离开工作近五年的ZTE(中兴通讯)，去开启新的人生征程。最近我在罗辑思维的得到APP上订阅了薛兆丰老师的“北大经济学课”专栏，我认为他说的一句话特别有道理，这句话的大意是：“我们如何选择是否离开当前的公司呢？可以拿公司里面比自己资深的人作为参考，如果十几二十年之后自己也到了他们的位置上，自己会不会对那种生活状态感到满意呢？如果满意，那么我们应该继续在原来的公司继续工作；如果不满意，那么就要考虑换一个岗位或换一家公司了。”这也部分道出了我离开ZTE的原因。
Web业务的性能优化是一个系统工程，既有深度，又有广度。以下所简称性能均特指Web业务性能。
技术的广度上，主要从大背景下考虑到其各个相关方，基于共同的数据指标发掘和评估方案。
技术的深度上是一个渐进和迭代的过程。可以从性能的本质展到目前各端的主要优化方向。
读懂 Android 的渲染机制对于优化，特别是在写布局的时候是很有帮助的。减少布局层级，减少 GPU 的渲染这对我们提供 app 的质量是很有帮助的。
水的渲染一直是图形学需要解决的问题，网上也有很多关于这方面的技术实现，本博客的系列文章也是给读者做一个总结，本篇博客主要介绍用傅里叶变换算法实现的水反射，也是一种假反射效果，目的是优化效率。
在研发以及部署期间，其实最头疼的不是网关端，而是接入设备端，也就是那些Android客户端。
典型的需求是，为一组App构建一个沙盒，沙盒里的App走VPN通道到网关，而沙盒外的App不受任何影响。比方说，交警使用的移动警务App的数据显然要进行保护，而交警在轮班期间无聊时看看新浪微博则不应该受到影响，且移动警务App和新浪微博不能互访。
Spark算法调用工程还有很多页面没有完成，这个是类似重复性工作，并没有难点需要克服；
Spark算法调用工程中针对每个算法，本来是想在其算法调用界面加上其数据描述、算法描述、参数描述的，不过暂时还没有添加，but这些信息在Scala算法封装工程里面都有；
关于使用SPARK ON YARN的方式调用Spark算法，并使用YARN来管理任务的流程基本在Spark算法调用工程中体现淋漓尽致了，再多也玩不出花儿了，所以如果有想学习研究这块内容的，则工程是一个很好的参考；
目前移动端运营素材大部分依赖图片，基于对图片流量更少，渲染速度更快的诉求，我们推动 CDN， X5 内核，即通产品部共同推出了一套业务透明，无痛接入的 CDN 图片优化方案：基于 CDN 的 sharpP 自适应图片无痛接入方案。据统计效果可在原图基础上节省 60% - 75% 的流量，比之前 webP 无痛接入方案效果提升 40% - 50% ，减少流量的同时提高页面渲染速度，提升用户体验。
最近学习了一点网络爬虫，并实现了使用Python来爬取知乎的一些功能，这里做一个小的总结。网络爬虫是指通过一定的规则自动的从网上抓取一些信息的程序或脚本。我们知道机器学习和数据挖掘等都是从大量的数据出发，找到一些有价值有规律的东西，而爬虫则可以帮助我们解决获取数据难的问题，因此网络爬虫是我们应该掌握的一个技巧。
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CSDN日报20170318——《一个程序员的五年工作总结》
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