2018年年终总结

简介: 时如白驹过隙, 转眼间到了2018年最后一天, 2017年写总结时就像在昨天一样记忆犹新, 2018年的车轮不停的滚动着, 这一年充满了挑战和欣喜, 有成功、有失败, 有以往没有的激情和潜力都在这一年迸发出来, 下面正式总结一下2018年, 开启2019年新篇章。

我正在参加 CSDN 2018年 "博客之星" 评选,希望大家能投我一票,NO.79, 79号,79号,79号,感谢大家宝贵的一票, 感谢您一年来的支持!

_2018_12_31_9_31_54

1.前言

时如白驹过隙, 转眼间到了2018年最后一天, 2017年写总结时就像在昨天一样记忆犹新, 2018年的车轮不停的滚动着, 这一年充满了挑战和欣喜, 有成功、有失败, 有以往没有的激情和潜力都在这一年迸发出来, 下面正式总结一下2018年, 开启2019年新篇章。

2. 2017年的计划还记得吗?

问自己还记得2018年的计划吗? 目标完成了多少? 我自己都觉得有些计划在原地踏步走, 有些则开启了新的计划, 有舍有的得;回顾一下去年的计划:

2018年目标:2018年将不再指定过多目标,而是集中精力去做到完美!

1.坚持阅读书籍及加强读书笔记
2.坚持更新技术博客及公众号(其中公众号转向个人读书笔记及技术点评)
3.继续提升英语的词汇量(后半年没能坚持每日十个单词,也是懒的结果)
4.工作之余完成《Swift入门到实战》撰稿及出版

记得当时心里一直默念:目标不要定太多, 实现比什么都重要, 自我核查这几点, 其中1,2,3 实现了, 第4条在原地踏步; 跟去年一样, 都是懒的结果, 记得在写Swift入门到实战时, 唐巧批评了我, 以忙为借口是不对的, 我是该自我反省, 以结果为导向; 2018年最后一天了, 去年的计划已到了终点, 但好的习惯依然要保持;

3.回顾2018年做了些什么?

3.1 学习提升方面:

今年主要目标:将个人品牌和自我提升作为主要日程。

2018年3月加入阿里云第四期MVP,授权安全领域专家, 以及博客专家;

2018年4月加将部分博客转移到云栖社区; 同月进行及《设计模式》技术培训;

2018年5月参加TokenSky区块链技术大会北京站;

2018年6月参加中国大数据会议;

2018年7月参加《金字塔结构》培训;

2018年8月参加第二届@Swift大会;

2018年9月参加2018杭州云栖大会;

2018年10月受邀参加微软开发者大会;

2018年11月授予阿里聚能聊专家;

3.2 工作回顾

为了强制自己脱离安逸区, 更为了目标及实现自我价值, 工作进行了调整;

首先感谢团队有一个好领导和一组强有力的合作伙伴, 让我提升更快。

1.今年工作中以重构App为主线工作,中间充满了坎坷, 其中也学到了不少经验;

2.深入了解马甲包, 写了一套自动化混淆方案及差异化处理方案;

3.首次接触娱乐这个行业, 对特有的业务块做了深入学习, 总结了不少解决方案;

4.开启个人作品开发;

5.开启小专栏。

3.3 感悟

3.1 学习《金字塔结构》, 才开始觉得没有明显的帮助, 但下半年明显感到学习的好处, 特别是有效沟通, 使用金字塔结构无论是工作中的有效沟通, 还是技术研讨会, 还是做工作报告, 都能有效提升效率, 有效表达意图; 包括写代码的思维也受到此影响, 对架构设计有深刻影响, 下面做一个小节:

做一个简单的总结:

1.学习金字塔结构基本背景及产生;
2.学习金字塔原理大框架OCDC结构化思维,结论先行->上下统合->归类分组->逻辑递进及三个支点依据等;
3.学习二分,序列,模块,参数,重要性及空间框架进一步统合;
4.通过学习对有效问问题及解决问题有了全新的认识, 表达思维中有了金字塔结构, 根据不同问题, 能够切入且找到合适的方法, 明白为什么这么做? 依据是什么?
5.学习序言结构-SCQA;
6.学习序言四种表现方式:标准式,开门见山式,突出忧虑式,突出信心式;
7.学习序言应用在问题分析时的3个基本切入点及2个变形及其他两种可能等;
8.学习展开OCDC内容展开的两种方式:由上而下,由下而上;
9.学习横向内容的检验:MECE原则(不重叠,不遗漏);

3.2 加入阿里云MVP后学习到不少技术及创客精神, 特别是共创空间及ACE同城, 加快了技术的交流效率以及拓宽了技术交流的门槛;

3.3 我一直在筹划抽出整块时间去做一款自己认为好的App, 但是后来发现整块是不可能的, 所以决定利用闲暇时间去着手去做; 我一直坚信"开始做总比完美的构想强多了", 所以默默开启了这个flag, 这个决定自我感到欣慰;

4.生活回顾

4.1 不定期的会出去游玩, 或通过博物馆去了解各地历史;

4.2 偶尔学会了做更多的饭菜, 有机会请志同道友来做客;

4.3 给自己买了护肤品, 感到自己不再年轻了;

4.4 以前总觉得不能耐心养活一只宠物,事实证明我做到了

4. 为2019立下Flag!

- 坚持阅读书籍及加强读书笔记

- 坚持更新技术博客及公众号以及MVP文章

- 继续提升英语的词汇量

- 精心完成自己的App设计达到收入稳定

2019年是聚焦的一年,聚焦特长, 坚持初衷,把握黄金机会,迎接新的一年;
5E9A7DDB0F98E6184FDA6DE5391785E8

再见! 2018! 你好! 2019!


目录
相关文章
|
7月前
|
缓存 监控 数据可视化
实战指南:通过API高效获取全球股票数据分析
本文为量化交易者提供StockTV API实战指南:涵盖美股/日股数据获取、实时行情查询、多周期K线调用、技术指标计算及可视化(mplfinance),并详解WebSocket实时推送、缓存优化与容错机制,助你高效构建金融分析系统。(239字)
|
2月前
|
传感器 人工智能 算法
GEO优化:如何提升内容在AI答案中的权重排名
本文详解GEO(生成式引擎优化)核心:提升内容在AI答案中的“被引用权重”。不求排名靠前,而求成为答案支柱——被提及、被多提、被当结论依据。聚焦五大关键:可核实证据、可信身份、易抽取结构、意图精准匹配、内容新鲜准确。附实操八步与避坑指南,助你让AI“非选你不可”。
258 1
|
2月前
|
消息中间件 运维 监控
🎉 分布式运维监控平台 WGCLOUD v3.6.9 正式发布
WGCLOUD是一款国产轻量高效分布式运维监控平台,支持Linux/Windows/macOS等多系统,涵盖主机、Docker、K8s、Redis、RocketMQ、IPMI等全栈监控,集成大屏可视化、Web SSH、智能告警与AI分析,开源免费,开箱即用。(239字)
|
9月前
|
存储 弹性计算 人工智能
阿里云云服务器2026年收费标准、实例规格测评与优惠活动参考
阿里云云服务器2026年收费标准、实例规格测评与优惠活动参考,以阿里云4核16G云服务器为例,阿里云4核16G云服务器遵循1:4的CPU与内存黄金配比,具备较强的多任务并行处理能力和内存冗余空间,核心适配中型数据库、分布式服务、电商平台、内存密集型API等中负载业务场景,是2026年中小企业核心业务部署、团队开发测试的主流配置之一。其收费标准核心受实例规格族、计费方式、地域、带宽及存储配置影响,同时针对新用户、企业用户、老用户推出差异化优惠活动,规则透明无隐性消费。以下结合官方公示信息,完整还原4核16G云服务器的实例规格、收费标准、优惠活动、选型建议及避坑要点。
975 3
|
4月前
|
存储 Kubernetes 监控
阿里云容器服务ACK从零到一:K8s集群配置与生产级应用部署完全指南
本文提供了一份从零开始的阿里云容器服务ACK(Kubernetes)集群配置与应用部署完全指南。首先解析ACK托管版、专有版与Serverless版的架构差异与选型策略,帮助读者根据业务场景做出合理决策。随后详细讲解通过控制台创建ACK托管集群的完整流程,涵盖网络规划(Terway与Flannel对比、CIDR配置)、节点池管理等关键环节。在应用部署层面,深入介绍Deployment、StatefulSet等核心工作负载的YAML编排实践,并通过Service与ALB Ingress实现服务暴露与七层负载均衡。存储管理部分系统讲解基于CSI的云盘动态存储卷与ossfs 2.0的使用方法。安全体
|
4月前
|
存储 人工智能 应用服务中间件
AI 应用类程序的开发费用
AI应用成本结构迥异于传统软件:研发为一次性投入,而模型推理、云服务等产生持续费用。主要包括人力开发(3万–40万)、大模型调用(按Token计费)、云与向量数据库(500–2000元/月)及可选微调(数千至数万元)。初创项目建议预算8–20万+月均千元运营费。
|
5月前
|
人工智能 运维 安全
我对AI智能体平台架构设计经验
软件架构师罗小东,深耕AI智能体平台架构设计与工程落地。本文系统阐述AIP五层架构(应用层、平台层、支撑层、运营层、运维层),聚焦分层边界、能力抽象、运行约束与可信保障,强调“可控性、可扩展性、可维护性”的务实平衡,为AI工程化提供可复用的实践范式。(239字)
我对AI智能体平台架构设计经验
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI智能体开发的技术难点
AI智能体落地难,超九成项目卡在“最后一公里”。核心难点五方面:任务规划易失控与幻觉叠加;工具调用参数错误频发、多工具编排混乱;长短期记忆管理低效;真实环境脏数据与高延迟挑战工程化;安全边界难界定,面临提示词注入等风险。(239字)
|
5月前
|
人工智能 安全 机器人
我们来说说到底什么是 agent ?
我是小假 期待与你的下一次相遇 ~
1691 1
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 语音技术
盘点 7 款文本转语音工具:从免费朗读到可控情绪合成
参考社区里关于免费文本转语音工具的盘点思路,整理 Edge TTS、TTSMaker、Luvvoice、FlowSpeech、Fish Audio、ChatTTS、EmotiVoice 7 类 TTS 工具的适用场景,并从脚本验证、创作者旁白、情绪控制、开源实验和素材管理角度给出选型建议。