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<p>首先头等大事是从一名学生成为了工程师。仿佛如做梦一般，昨天还在学校里念书，今天就作起了影响数百万用户的事情。不可思议。</p>
<p>7月份开始就忙个不停，在潜意识里似乎是自找的，又或是说找上门来，潜意识把他当成自找的，一时半会儿也说不清楚。不过总比没事干强，我一般不太喜欢非得给自己做的事情找一个意义，比如为了梦想为了社会什么的，更喜欢接受的说法是我这么做是我的选择，因为选择，所以发生改变，因为存在，所以进行了选择。</p>
<p>人是没办法什么都不干，什么都不想，什么都不做的，除非是在梦里，那才是真正的精神自由。从一觉醒来开始就得开始做事，发呆的时候是越来越少了。</p>
<p>工作总会给人带来成就感，让人在一段时间内全身心投入的感觉真的非常棒。但有时候也有一些虚无感，脑子里会问自己，我做的这些东西真的真的对别人很重要吗？我做的东西这些功能真的是有用的吗？这些问题的答案只能在以后的工作道路上去寻找了。<br>在翻回日记的时候，看到了年初给自己定的目标：<br>“内心强悍的人，这个人做事有计划，偶尔偷懒但紧盯目标不妥协”。“温柔的人，这个人待人温和，从不轻易生气，能把握好与他人之间的距离，不谄媚也不怠慢”。“靠谱的人，这个人做事有着落，有时候不见得做的最好但从来不会不了了之”。</p>
<p>在年终时候看了让人感动，虽然这一年里几乎对它没什么印象，不过这几个目标似乎在潜意识里起了不少作用，比如我真的”躬身入局”到了一些事情里，并且有了着落。这段话还没背熟，明年的目标依旧是它(不是偷懒)。</p>
<p>年初时定下的翻译目标全部完成了，但读书计划没有全部完成，是因为有几本书太难找了(借口)，看来每年读两三本就差不多了。</p>
<p>今年一个比较高光的时刻是给”成为什么样的人”这个问题了一个答案。成为一名行业精英？成为一方面领域的专家？成为一个外向活泼的社交达人？不，那些都是别人，人是无法成为别人的，人只能成为自己。所谓千人千面，但其实一人便有千面，我选择自己最真实的那一面。</p>
<p>明年”课余时光”，安卓，电影，电子书。每天跑步，按时睡觉，抽空背单词。仿佛以往的激情化作了星星点点前进的动力，我想要的是孤独但不寂寞，平凡而不平庸。</p>
<p>这不一定是一年发生的所有事情，但以上的话却是我在一年结束之际的真实想法。回看2019，充满变化的一年，各阶段有各阶段的烦恼，前路如何并不知道，小步向前迈，堕落与重燃往复，失落与希望并存，整体向前跨进，2020，加油！</p>
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读《构建之法》
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<time title="Modified: 2019-04-18 20:54:48" itemprop="dateModified" datetime="2019-04-18T20:54:48+08:00">2019-04-18</time>
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<pre><code>1.知识体系是构建出来的，而不是接受到的。与其灌输知识，不如让学生自己构建。
2.人的认知模型改变的非常缓慢，搞那些速成的，疯狂的，喊口号的培训未必改变了人的认知模型。
3.提问能帮助构建知识体系。所以我们要鼓励学生思考，辩论。
4.身心投入是学习的关键。没有一定的工作量，怎么能达到“身心投入”呢。
</code></pre><pre><code>NCL环境：N natural C critical L learning
</code></pre><pre><code>软件=程序+软件工程
软件企业=软件+商业模式
</code></pre><pre><code>软件工程是：“把系统的，有序的，可量化的方法应用到软件的开发，运营和维护上的过程”
</code></pre><pre><code>技能的反面是解决问题
</code></pre><pre><code>p136
君子和而不同，小人同而不和
</code></pre><pre><code>p156
NABCB模型：need ，approach，benefit，competitors，delivery
</code></pre><pre><code>p167
Y=X±X÷N
实际时间花费=估计时间±估计时间÷开发过类似工作次数
</code></pre><pre><code>P289
重构-尽量保持原有界面的基础上优化部分代码
重写－重新实现原有功能
</code></pre><pre><code>p302
Those entrepreneurs who start out with the idea that they'll make it big- and in a hurry-can be guaranteed failure
</code></pre>
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印象——DSP
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<time title="Created: 2019-01-25 12:44:30" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2019-01-25T12:44:30+08:00">2019-01-25</time>
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<h3 id="从一个现象入手"><a href="#从一个现象入手" class="headerlink" title="从一个现象入手"></a>从一个现象入手</h3><p>都知道模拟信号经过要想通过计算机处理需要对其进行采样，采样的过程可以看作一个连续函数的离散化，也可以看作信号经过一个电子开关。当然，这样就会引入一个新的参数——采样频率。</p>
<p>假设有一信号，<code>y = cos(0.5x)</code>。我们使用 matlab 对其进行分析：</p>
<pre><code>n = 0:1:300;
x = cos(0.5*pi*n);
w = (0:1:1000)*pi/1000;
X= x* exp(-j).^(n'*w);
magX = abs(X);
plot(w/pi,magX);grid
</code></pre><p><img src="/2019/01/25/dsp/1.jpg" alt=""></p>
<p>使用 300 点的离散信号，可以看作对模拟信号的采样，自然而然地产生了采样频率 = 300 / 300 = 1 HZ。<br>从结果上看，响应大部分集中在 0.5pi 的区域，与原函数特性相符。<br>横轴用 1000 点的离散值逼近连续值，这样的分析方法称为 DTFT——<a href="https://wenku.baidu.com/view/7abd90dbb8f67c1cfad6b88f.html" target="_blank" rel="noopener">离散时间傅里叶变换</a>。变换特点为<strong>时域离散信号变为频域连续信号</strong>。</p>
<p>为了简便起见，频率（横轴）的范围是0~pi，会不会有什么东西漏掉了呢？<br>修改第三行将范围扩大：</p>
<pre><code>w = (0:1:1000)*5*pi/1000;
</code></pre><p><img src="/2019/01/25/dsp/2.jpg" alt=""></p>
<p>在 1.5pi、2.5pi、3.5pi…地方均出现了响应。为什么呢？</p>
<p>记得之前分析过，采样频率为 1HZ，使用公式 <code>Ω = 2pi * f</code> 可将其转换为角频率 = 1pi。<br>实际上在频域中，通过采样后的图像为<strong>原图像以采样频率进行的周期性延拓</strong>。因此会在 <code>0.5 ± N*采样频率(N=0,1,2,..)</code>的地方出现响应。可这是为什么呢？</p>
<p>还是回到时域中来，我们的信号就像一颗颗珠子：</p>
<pre><code>n = 0:1:300;
x = cos(0.5*pi*n);
plot(n,x,'*');
axis([0 50 -2 2]);
</code></pre><p><img src="/2019/01/25/dsp/3.jpg" alt=""></p>
<p>傅里叶分析的目的是观察信号的频率，而我们事先已经知道了这些点是频率为 0.5 pi 的信号，只不过离散处理了。那么我们是否能够用频率为 0.5 pi 的连续信号将其<strong>串起来</strong>呢？换句话说：<strong>想要知道信号的频率，就用此频率的信号去拟合，拟合上了就说明信号符合这一频率。</strong></p>
<p>使用 y = cos(0.5πx) 拟合：</p>
<pre><code>n = 0:1:300;
x = cos(0.5*pi*n);
plot(n,x,'*');
axis([0 50 -2 2]);
hold on;
t = 0:0.01:300;
plot(t,cos(0.5*pi*t),'r');
</code></pre><p><img src="/2019/01/25/dsp/4.jpg" alt=""></p>
<p>果不其然，信号完美的落在了红线上。就像串项链一般。<br>但<strong>串法唯一吗？</strong></p>
<p>既然傅里叶分析出了 1.5pi、2.5pi、3.5pi… 的频率，不妨试一试用 cos(1.5πx)、cos(2.5πx)、cos(3.5πx) 串一下：</p>
<pre><code>n = 0:1:300;
x = cos(0.5*pi*n);
t = 0:0.01:300;
subplot(3,1,1)
plot(t,cos(1.5*pi*t),'r');
hold on
plot(n,x,'*');
axis([0 50 -2 2]);
subplot(3,1,2)
plot(t,cos(2.5*pi*t),'r');
hold on
plot(n,x,'*');
axis([0 50 -2 2]);
subplot(3,1,3);
plot(t,cos(3.5*pi*t),'r');
hold on
plot(n,x,'*');
axis([0 50 -2 2]);
</code></pre><p><img src="/2019/01/25/dsp/5.jpg" alt=""></p>
<p>也都很好的被串在了一起。这也就解释了频域分析中出现延拓的现象。通俗来讲：<strong>信号离散后使得串法不唯一</strong>。</p>
<h3 id="频域采样"><a href="#频域采样" class="headerlink" title="频域采样"></a>频域采样</h3><p>连续的东西毕竟不方便使用计算机处理，时域通过采样即可解决。对于频域当然也可如法炮制，这样的变换就是 DFT。其特点为<strong>时域离散信号变为频域离散信号</strong>。<br>但这样又引来了新的参数：频域采样点数。幸好频率采样定理说只要频域采样点数大于信号长度即可。</p>
<p>可以用一张图来概括几种分析方法：<br><img src="/2019/01/25/dsp/DSP.jpg" alt=""></p>
<p>参考资料：<a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/45114376" target="_blank" rel="noopener">如何理解离散傅里叶变换及Z变换</a></p>
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软件工程
</a>
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<p>学完了软件工程，不苟妄得多少分，但至少让我发表一下见解吧。</p>
<h3 id="“高内聚，低耦合？”-有点小陷阱"><a href="#“高内聚，低耦合？”-有点小陷阱" class="headerlink" title="“高内聚，低耦合？” 有点小陷阱"></a>“高内聚，低耦合？” 有点小陷阱</h3><p>结构化程序设计核心思想之一叫做“高内聚，低耦合”。很直观，模块与模块独立，模块之间保持简单的调用/依赖关系，模块之内完成单一的任务。<br>不错，你已经明白了其含义。让我画一张图，请问下图模块的内聚与耦合度呢？<br><img src="/2018/12/24/softWareEngineering/" alt=""><br>你一定会回答，“很明显，耦合度很高，是一个糟糕的设计”。<br>OK，A 调用 B、C。B 调用 C，C 调用 D。乱七八糟的的确让人感到不愉快。但是，如果让我换个角度看看呢？</p>
<p>请再次回答它的内聚与耦合程度。怎么，耦合度很低？<br>你有没有觉得，<strong>内聚和耦合其实是一回事</strong>。那么当我们谈论到“高内聚，低耦合”时，我们在谈论什么呢？<br>让我再给图上画一个圈，现在我问你，<strong>圈内</strong>的耦合度与内聚度？<br>一目了然吧。</p>
<p>好吧，我的观点其实是<strong>在讨论内聚与耦合程度时，应以某个界限作为划分</strong>，实际上在谈论“模块”这个概念时，就已经有了一条边界了，只不过很容易会忽视掉我们所讨论的对象的性质（之前虽然没有提到但阅读起来毫无违和感对吧？）所以还应该明确，<strong>内聚是边界之内，耦合是边界之间</strong>。</p>
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我的 2018