和晋叔吹B讨论业务驱动与架构演进

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这周又找晋叔吹B了一番,发现晋叔在思维模型上又丰富了一圈,每次和晋叔聊天总能带来一个新的角度去思考,想到一些稀奇古怪的点来丰富原有的思维框架。

以前对于架构演进的想法总是以技术和系统能力角度去思考,如果系统存在性能问题,那我们就解决性能问题。如果系统稳定性存在问题,就在多角度解决稳定性问题,辅助以数据审计及隔离,容量规划。如果发展为平台化系统,就在业务扩展能力上进行抽象和扩展点声明,辅以框架与工具。如果研发流程上存在问题就优化合作方式,建立工具体系。

这些方式看起来是够被动也够局限的,晋叔对于其系统的演进往往来源于其对业务发展流程的理解及业界的发展趋势而得来,因为看得见多远的未来,也就看得见多少价值。

很多系统为什么做着做着就没了,根本原因在于其没有了价值,没有了价值的系统的终局往往是被融合或是被放弃。

一个系统的发展很大程度上来源于系统负责人对于其的规划,如果纯以技术角度做规划,也就两年,相信系统的稳定性或是性能也就已经达到一定的量级,之后的工作可能是为了找点活干,打散原有系统,变为微服务,微服务带来新的问题,又整合成了统一平台,周而复始。

系统的真正价值肯定不是简单来源于系统的几个9,更多的在于其商业价值。对于一个有核心业务的系统来说,两年才是一个业务从定性到爆发的初期,未来还有大把空间值得施展拳脚。如果只以技术角度做架构做系统,很大一部分时间只能围绕“降本增效”这四个字展开,做久了势必会腻。

如果要问是什么在驱动公司的发展?技术、业务、运营、人事肯定都有话说,说的也都正确,但不够全面。

维基百科对业务的解释是“企业运用科学方法和生产工艺,生产出可交付给用户使用的产品与服务,并以此为企业带来利益的行为”。

因此,只有互相沟通、了解,才能更好的分工合作。首先要了解业务的发展规律,其次要了解技术的发展规律,最后要了解彼此对对方的要求。

业务发展规律分为 4 个阶段:

  • 起步阶段:要快速验证商业逻辑、商业 idea;
  • 发展阶段:要快速开拓市场,需要资本的注入和大量推广;
  • 成熟阶段:精细化运营,提高效率节约成本,还有风险控制;
  • 衰退阶段:需要转型,需要创新,需要快速的退出。

技术的特征与发展规律也分为 4 点,即提前布局技术、及时反馈修正、数据审计及隔离、容量规划。

如果发展为平台化系统,就在业务扩展能力上进行抽象和扩展点声明,辅以框架与工具。如果研发流程上存在问题就优化合作方式,建立工具体系。

这些方式看起来是够被动也够局限的,晋叔对于其系统的演进往往来源于其对业务发展流程的理解及业界的发展趋势而得来,因为看得见多远的未来,也就看得见多少价值。

很多系统为什么做着做着就没了,根本原因在于其没有了价值,没有了价值的系统的终局往往是被融合或是被放弃。

一个系统的发展很大程度上来源于系统负责人对于其的规划,如果纯以技术角度做规划,也就两年,相信系统的稳定性或是性能也就已经达到一定的量级,之后的工作可能是为了找点活干,打散原有系统,变为微服务,微服务带来新的问题,又整合成了统一平台,周而复始。

系统的真正价值肯定不是简单来源于系统的几个9,更多的在于其商业价值。对于一个有核心业务的系统来说,两年才是一个业务从定性到爆发的初期,未来还有大把空间值得施展拳脚。如果只以技术角度做架构做系统,很大一部分时间只能围绕“降本增效”这四个字展开,做久了势必会腻。

如果要问是什么在驱动公司的发展?技术、业务、运营、人事肯定都有话说,说的也都正确,但不够全面。

维基百科对业务的解释是“企业运用科学方法和生产工艺,生产出可交付给用户使用的产品与服务,并以此为企业带来利益的行为”。

因此,只有互相沟通、了解,才能更好的分工合作。首先要了解业务的发展规律,其次要了解技术的发展规律,最后要了解彼此对对方的要求。

业务发展规律分为 4 个阶段:

  • 起步阶段:要快速验证商业逻辑、商业 idea;
  • 发展阶段:要快速开拓市场,需要资本的注入和大量推广;
  • 成熟阶段:精细化运营,提高效率节约成本,还有风险控制;
  • 衰退阶段:需要转型,需要创新,需要快速的退出。

技术的特征与发展规律也分为 4 点,即提前布局技术、及时反馈修正、数据审计及隔离、容量规划。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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