又到一年双十一，做一下从阿里回家这段日子的思想汇报吧~

Part One 在阿里这段日子的收获

呜谢这段日子阿里小伙伴们的帮助与陪伴（人太多，就不一一感谢啦😙）。

一、技能

Develop

很多东西都是相通的，许多知识都可以互相反哺。
回忆几个印象深刻的侧影吧（排名不分先后）。

• 跟着土土哥反编译源码探究一个诡异问题的内在原因。
• 和老谭一起讨论一个问题的最佳实现策略。（代码生成器。。超越手淘的金钟罩）
• 毒姐号称要超越YY的缓存库。
• 晓明哥惊世骇俗的服务中间层SP。
• 平哥的数据驱动型UI组件库。（以及对胸部的了解。。。）
• 宪华的只要两行代码~（强调对于代码的封装与精简极致）
• 茶哥、远哥对于组件化的规划与推进。
• 贤哥RTL的完美方案。
• 东伟网络库与混合容器（包含weex）的整合优化。
• 仁哥：“多思考总结，做每件事情最后能让你得到些什么”（偶尔看到仁哥代码的喜悦）。😇

PM

免责声明，粗略一写，纯个人体会😆

阿里项目流程

二、思想

其实感觉来阿里的这段日子，思想上的转变可能更重要一些。

产品Owner意识

体会颇深。

程序猿们通过对于产品的思考，形成一个可行的初步规划（先跟自己的主管交流一下）。然后去跟产品交流这个规划的可行性，从不同角度达成共识后，技术发起的产品需求便会跟随迭代推进下去。

程序猿对于产品演进的方向会有自己的思考，结合技术视野，往往能与产品碰撞出不少可行的方案。对于程序猿产出的产品目标是可以写进自己KPI中的，那么也就会以需求Owner的角色负责将方案完善，整合资源，推进产品目标的达成。

对于业务产品的深度理解、思考与实践，作为一个产品的“Owner”去打磨她，她也会用最好的数据表现来回报Owner们--人人都是产品经理。

善于总结

说到总结，也是因为之前总结了一篇博文，才被宪华推荐的。

知识

小伙伴们都很善于总结，有的画导图，有的写ppt，团队云雀上的分享也干货满满（于是回来后，赶紧自己也用gitbook自建了一个团队的知识库😎）。

带来的好处很多，比如知识结构化、系统化、知识的传承等。

关注每次努力后自己的成长。有些功能可能上线不久就废弃了，不用伤心，因为宝贵的知识、经验与感悟已经留在我们的身上。

数据

对自己负责模块的数据表现应该做到了如指掌。数据表现背后的意义是什么；如何埋点才能完善数据路径，进而准确推算用户行动链。有了完善的数据行为反馈，对于引导未来的产品方向具有重要意义。

回来的这段日子，自己的职业方向跟数据更亲密了，接下来总结下这段时间搞得一些东东（想到哪写到哪，不苛求逻辑性。。。）。

Part Two 为什么回来

感谢文哥、剑哥、亮哥等韩都老朋友的收留。😋

• 横向发展的思考：

  • 对于移动端大环境的思考。
  • 横向扩展：
    • 对于AI方向的思考尝试。
    • 大前端跟潮。
    • 后端知识弥补。
    • 项目管理尝试。
    • 。。。

• 家庭生活因素的综合考量：

  • 家人关怀。
  • 房价。。。
  • 上学。。。
  • 。。。

Part Three 折腾了什么

一晃回来快3个月了。

一、对自己的几点要求

• 既然是跨界，开始往往会比较痛苦，坚持不退缩。
• 不为自己设限。
• 多总结多沉淀。
• 保持产品思维。

二、技术栈

全是一波新东西，受益匪浅。

1. 机器学习

感谢文哥的悉心教导😘

搞出来的一些东东

• spark mllib流派：销售预测案例源码分析
• sklearn流派：销售预测爆旺（scikit-learn版本）

几点体会

• 记得路上听得到音频时也讲过，做AI或者ML方向，坚实的理论基础以及对于业务的深刻理解是非常重要的。而这块也是目前我最最最欠缺的（当然其它方面也欠缺😆）。将来要猛补这方面知识。
  • 推荐几本入门的好书：
    • spark方向： 《spark机器学习》（PACKT）
    • sklearn方向（推荐这个方向，解决方案更丰富一些）：《白话大数据与机器学习》
      • 这本书估计高手们都不屑一顾吧，不过感觉很适合我。从最基础的理论开始讲起，对于已经把高数，概率论已经忘干净的人士来说，太有帮助了。。（部分笔记分享一下）

白话大数据与机器学习

• 良好的数据基础是必要条件。良好的周期性数据积累，对于各数据变动节点相关数据的完备与丰富，会为ML分析打下坚实的基础。
• 数据探索是个体力活。不断对比相关度，探索特征相关性。发现一条规律弥足珍贵。
• 传统的专家模式，在维度较少的情况下，还能看的过来；维度数量上来了，机器的优势就上来了。
• 各种算法都是浮云，先做LR再说。。（高手绕行）
• 结果的可解释性。。。

2. 前后端

我其实是vue党。。

智子（Flask + Bootstrap）

智子效果

使用Flask的原因: 算法模型使用sklearn搞得，同是python好基友，于是就直接上手了。

• Flask真的很轻，搭建起来异常轻松愉快，推荐一本书《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》。
  • 单文件也能搞定，但工程拆分之后逻辑就更清楚了（虽然麻烦不少）。
  • 建议用python virtual环境来搞，可以类比为npm package, cocoapods podfile。
  • 千万不要virtual clear，太恐怖了，程序一下就没有了，真的啥都不剩了。。。
• 小应用配合WTForms，前后端表单开发效率神器。
• python写出来的代码看起来还是很德味的，对python的好感度大为提升。
• bootstrap程序猿UI神器。（至少看起来不会那么丑了。。）

有趣的双十一（实时Dashboard angular + nebular + Elasticsearch）

vue党为什么用angular: 因为想用nebular的这套主题。。。

interesting

• 直接看Angular官方文档吧，更新速度实在太快了。。
  • 官方的英雄实例很赞，适合入门上手。
  • typescript用起来还是很爽的。
  • 整体还是略重，cli很完备，如果没有cli配个工程估计比较痛苦了。
  • 先查看自身逻辑再怀疑库逻辑。。（一个ngfor绑定的问题，定位半天发现是自己逻辑写错了。。）
• es压秒级查询速度：
  • 结合Angular的数据绑定，实时更新效果不错。
  • es的查询逻辑可以封装一波，利于复用。
  • 小白查询编写技巧：
    • 书籍推荐：《Elasticsearch服务器开发》（PACKT）
    • 先用Elasticsearch sql生成一个基本的模板（往往是无法直接拿来用的。。），再进行调整修改。
    • 查询一定要用keyword...
  • 之前试过es的morelikethis 指定匹配字段，相似度神器哈

3. UED

零星接了点这方面的货，还蛮有意思的哈

培训视频

培训

双十一H5直播间设计

直播间

双十一数据海报

report

总结

持续学习，共同成长。

最后预祝今晚双十一：“大吉大利，晚上吃鸡~”🐥🐥🐥🐥🐥🐥