Arthur's Blog

作为一个领导者，优秀的领导风格与管理行为都有哪一些呢？怎么安排团队结构能让团队协作效益最大化？又该采用怎样的激励机制鼓舞员工努力工作呢？针对这一系列问题，笔者将给出解答。

李嘉诚曾经坦言：

“企业的成功需要依托团队的力量，团队的主心骨必须是那些优秀的人才，只要你拥有一支高效的团队，那么你成功的概率将提高80%。”

一个公司最宝贵的资产不是理念，更不是宏大的规划，而是优秀的团队。

细数行业内那些成功的企业，其背后都有一个超强的团队。比如，马云有阿里巴巴十八罗汉，马化腾也有他的腾讯五虎。这也是为什么许多投资人在做选择时，都把创始团队放在首位的原因。

一个优秀的领导者，不仅要自己能干、会干，更要能够做好识人、用人、管人，激发团队的活力和动力，带领着团队不断成长、成就卓越。

01 你知道有哪些领导风格吗?

一个好的领导者首先要认识自己的管理方式和风格。因为，你的领导方式会决定整个团队的绩效!我们知道在球场上，同样的球队，由不同的教练来带领和指挥，成绩也是有千差万别的。

领导的管理风格也决定着团队的成绩。到底一名好的团队管理者的行为是怎样的，有哪些特点？一般来说，我们在团队中看到的管理者的管理风格有六大类：

1. 命令型领导风格

这个风格的管理者主要的特点是：说一不二。他发出的决策，团队的员工必须无条件的执行。即使你有不同的想法，他也会通过命令和强硬的方式，让你放弃自己的主张。

2. 愿景型领导风格

愿景型的领导会向团队成员去描述团队前往的方向，而且会告诉大家我们前往的这个方向是多么激动人心和意义非凡。

3. 亲和型领导风格

亲和型的领导力的风格致力于培养良好的、亲密的团队之间的关系，他在乎人与人之间保持一种愉悦的氛围，建立跟员工之间的情感的连接。

它的理念就是以人为本，亲和型领导者很擅长用赞扬和鼓励的方式去跟员工进行互动。

4. 民主型领导风格

民主型的领导很愿意花时间与团队的成员以民主的方式建立信任，更加在乎员工的参与感，更加在乎员工发表他们的建议和他们在决策中扮演的角色。

在决策时他更倾向广泛地征求员工的想法和意见，并通过结合大家各种建议和意见达成共识。

5. 标杆型领导风格

正如它的名称所示，以领导者作为完成任务的标杆。领导者会设定一个非常高的绩效的标准，然后亲自示范，并要求员工依照此种方式来操作。

6. 教练型领导风格

顾名思义，教练型领导者能够跟下属一起分析他工作上的能力的长处和短处，或者工作上的优势或不足

问题

如果只能进行两个值的加减乘除，如何编程计算一个数学表达式的值？
比如计算 1+2*3+(4*5+6)*7，我们知道优先级顺序 () 大于 * / 大于 + - ，直接计算得 1+6+26*7 = 189

中缀、后缀表达式的计算

人利用中缀表达式计算值

数学表达式的记法分为前缀、中缀和后缀记法，其中中缀就是上边的算术记法： 1+2*3+(4*5+6)*7，人计算中缀表达式的值：把表达式分为三部分1 2+3 (4*5+6)*7 分别计算值，求和得 189。但这个理解过程在计算机上的实现就复杂了。

计算机利用后缀表达式计算值

中缀表达式 1+2*3+(4*5+6)*7 对应的后缀表达式： 123*+45*6+7*+，计算机使用栈计算后缀表达式值：

计算后缀表达式的代码实现

1.  
   func calculate(postfix string) int {
2.  
   stack := stack.ItemStack{}
3.  
   fixLen := len(postfix)
4.  
   for i := 0; i < fixLen; i++ {
5.  
   nextChar := string(postfix[i])
6.  
   // 数字：直接压栈
7.  
   if unicode.IsDigit(rune(postfix[i])) {
8.  
   stack.Push(nextChar)
9.  
   } else {
10.  
    // 操作符：取出两个数字计算值，再将结果压栈
11.  
    num1, _ := strconv.Atoi(stack.Pop())
12.  
    num2, _ := strconv.Atoi(stack.Pop())
13.  
    switch nextChar {
14.  
    case "+":
15.  
    stack.Push(strconv.Itoa(num1 + num2))
16.  
    case "-":
17.  
    stack.Push(strconv.Itoa(num1 - num2))
18.  
    case "*":
19.  
    stack.Push(strconv.Itoa(num1

图片是一种常见的数据展现形式，近来接触到了好几个关于上传图片的设计，本文围绕“如何在web设计上传图片”进行总结。

在Web网页中常常遇见图片上传，上传图片的应用场景场景在个人信息中（比如：上传个人头像）、信息反馈（比如：淘宝的订单评价）、社交场景（比如：上传图片发朋友圈）。

我们了解图片的基本属性主要包括：图片的文件格式、图片大小、图片宽和高，以及图片数量。那下面就来看看，针对各种场景下的上传图片，该如何根据用户场景进行设计。

一、需求场景

在很多网站中，常常会遇到上传单张图片，最典型的场景就是上传个人头像，这个属于个人信息补充的需求场景，该场景只允许上传一张图片。例如用户在网站注册之后，基本上都会通过个人中心在里面上传个人图片，设置一个用户喜欢的头像。

二、案例分析：微博VS QQ上传个人头像

在很多社交网站中，常常为了促进用户的沟通，会鼓励用户上传个人头像。因为在社交场景中，个人头像比一个昵称更加让人能记住你。

上传个人头像是一个常见功能，但是对于头像的处理确实有很多方式的。常见的方式是上传一张高清的图片，但是显示的是缩略图。其次社交场景的上传图片用户更多趋向处理图片，比如对图片进行滤镜美颜，目的是通过头像吸引别人。还有一种上传头像之后，是用户精心挑选的满意的图片设置为自己的头像，支持再次点击头像，可以全屏显示原图。

我们就来看看微博和QQ中是如何上传用户的个人头像的。

1. 上传图片前，告诉用户图片规则

在新浪微博的个人主页，可以看到自己的图像，注册账号之后，都是提供一个默认的图片。后期是引导用户上传头像。

所以在用户没有上传过图像，系统使用默认图片，有一个很醒目的“上传头像”，去引导用户上传自己的头像。

用户点击“上传头像”之后，打开头像设置窗口。

在这个弹框中，首先就告知用户上传图片的规则：图片的格式和大小限制。在上传图片区域用文案提示：只支持JPG、PNG、GIF，大小不超过5M。

微博的头像设置这里，由于上传的图片，需要进行裁剪，所以右侧还提供了一个预览效果。由于微博的头像应用在3个地方：分别是个人页面的大尺寸头像、发表微博的中尺寸头像以及发表评价使用的小尺寸图像，三个地方都是不同的尺寸，所以这里的预览有3个不同尺寸的预览效果。

2. 在上传图片中，引导用户行为

（1）图片的格式和大小校验

点击“选择图片”，弹出选择文件的窗口，web端支持自定义文件，可根据支持的图片类型，自定义文件

历史
超文本传输协议（英文：HyperText Transfer Protocol，缩写：HTTP）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。设计 HTTP 最初的目的是为了提供一种发布和接收 HTML 页面的方法。通过 HTTP 或者 HTTPS 协议请求的资源由统一资源标识符（Uniform Resource Identifiers，URI）来标识。

HTTP 的发展是由蒂姆·伯纳斯-李于 1989 年在欧洲核子研究组织（CERN）所发起。由万维网协会（World Wide Web Consortium，W3C）和互联网工程任务组（Internet Engineering Task Force，IETF）制定标准，最终发布了一系列的 RFC，其中最著名的是 1999 年 6 月公布的 RFC 2616，定义了 HTTP 协议中现今广泛使用的一个版本——HTTP 1.1。

2014 年 12 月，互联网工程任务组（IETF）的 Hypertext Transfer Protocol Bis（httpbis）工作小组将 HTTP/2 标准提议递交至 IESG 进行讨论 [1]，于 2015 年 2 月 17 日被批准。[2] HTTP/2 标准于 2015 年 5 月以 RFC 7540 正式发表，替换 HTTP 1.1 成为 HTTP 的实现标准。

以上摘要自 维基百科。

SPDY
SPDY（发音如英语：speedy）。实际上在 HTTP2 提出来之前，SPDY 流行了很长一段时间。该系列协议由谷歌开发，于 2009 年公开。它的设计目标是降低 50% 的页面加载时间。当下很多著名的互联网公司都在自己的网站或 APP 中采用了 SPDY 系列协议（当前最新版本是 SPDY/3.1），因为它对性能的提升是显而易见的。主流的浏览器（谷歌、火狐、Opera）也都早已经支持 SPDY，它已经成为了工业标准。HTTP Working-Group 最终决定以 SPDY/2 为基础，开发 HTTP/2。

突然在 Chrome 51 版本之后不支持 SPDY 了，Chrome 弃用了 SPDY，开始全面支持 HTTP2。

HTTP/2 的优势
相比 HTTP/1.x，HTTP/2 在底层传输做了很大的改动和优化：

每个服务器只用一个连接。HTTP/2 对每个服务器只使用一个连接，而不是每个文件一个连接。

一. 一般的问题

1. 为什么要修改 HTTP？ HTTP/1.1 在 Web 上已经服务了 15 年以上，但是它的缺点正在开始显现。加载网页比以往任何时候都需要更多资源(请参阅HTTP Archive’s page size statistics)，并且要高效地加载所有这些资源非常困难，因为事实上，HTTP 只允许每个 TCP 连接有一个未完成的请求。

过去，浏览器使用多个 TCP 连接来发出并行请求。但是，这是有局限性的。如果使用的连接过多，则将适得其反(TCP 拥塞控制将被无效化，导致的用塞事件将会损害性能和网络)，并且从根本上讲是不公平的(因为浏览器会占用许多本不该属于它的资源)。同时，大量请求意味着“在线”上有大量重复数据。

这两个因素都意味着 HTTP/1.1 请求有很多与之相关的开销。如果请求过多，则会影响性能。

这使得业界误解了“最佳实践”，进行诸如 spriting 图片合并，data: inlining 内联数据，Domain Sharding 域名分片和 Concatenation 文件合并之类的事情。这些 hack 行为表明协议本身存在潜在问题，在使用的时候会出现很多问题。

1. 谁制定了 HTTP/2？ HTTP/2 是由 IETF 的 HTTP 工作组开发的，该工作组维护 HTTP 协议。它由许多 HTTP 实现者，用户，网络运营商和 HTTP 专家组成。

请注意，虽然我们的邮件列表托管在 W3C 网站上，但这并不是 W3C 的努力。但是，Tim Berners-Lee 和 W3C TAG 与 WG 的工作进度保持同步。

大量的人为这项工作做出了贡献，最活跃的参与者包括来自诸如 Firefox，Chrome，Twitter，Microsoft 的 HTTP stack，Curl 和 Akamai 等“大型”项目的工程师，以及许多诸如 Python、Ruby 和 NodeJS 之类的 HTTP 实现者。

要了解有关 IETF 的更多信息，请参见Tao of the IETF。您还可以在 Github 的贡献者图中了解谁为规范做出了贡献，以及谁在我们的实现列表中参与该项目。

1. HTTP/2 与 SPDY 有什么关系？ HTTP/2 第一次出现并被讨论的时候，SPDY 正逐渐受到实现者(例如 Mozilla 和 nginx)的青睐时，并且被当成对 HTTP/1.x 的重大改进

电子商务日趋成熟的今天，购物车体系几乎成了行业的标配，然而作为电商第三极的拼多多为什么迄今为止也不做购物车功能呢？下面通过这篇文章来与大家分享。

一、购物车的前世今生

首先来聊一聊购物车的前世今生。购物车的概念来源于线下零售体系，传统商超将购物车放置于购物入口，为客户提供便捷的购物体验，这里购物车起到的作用：提升客户购物过程中购买多件商品或大件商品时的便携性。

早期（07年之前）的淘宝并没有购物车功能，当时淘宝最大竞品：易趣，同样没有购物车功能。按照当时的产品思维：在线商城的核心逻辑是为用户提供便捷购物体验，所以交易链路越短越便捷、转化越高，而购物车用来提升购物时商品便携性的作用，在线上虚拟商城体系下失效，自然作为旧时代产物被淘汰。

购物车想法的提出来自于淘宝营销团队，购物车未出现之前，淘宝的促销仅有简单的打折促销。购物车的出现为淘宝打开一片新天地，让在线交易有了真正意义上的订单概念，继而延伸出了运费模板（满N件包邮/满M元包邮）、丰富的促销玩法（满减、满折、满赠、M元N件等）。

二、购物车与拼团的定位

1. 购物车

那么购物车的核心是什么，或者说购物车的作用是什么？

用来凑优惠，鼓励用户多买商品，购物车的逻辑是：单一用户通过购买多件商品形成一定的议价能力，议价能力来源于三个成本：物流成本、包装成本、用户购买量较多时商家愿意出让的利润成本。

这里仅考虑商品成本、包装成本、运输成本对单品售卖成本的影响。

2. 拼团

回到拼团，拼团的概念，可以简单理解为：用户通过相互拼单购买某一款商品以获取更低的价格。可以看出，拼团的逻辑是：多用户通过购买同一款商品形成一定的议价能力（优惠）。

那么这个议价能力从何而来？

物流成本、包装成本衰减了吗？

答案是没有，拼团本质上是通过降低商家获客成本形成议价能力。

这里仅考虑获客成本、商品成本、包装成本、运输成本对单品售卖成本的影响。

3. 总结

1）购物车的核心：凑优惠

购物车的本质：单用户购买多件商品降低商家物流成本、包装成本及部分利润出让形成一定的议价能力，属于单人多品导向型购物，依赖购物车。

2）拼团的核心：获客

拼团的本质：多用户（拼团发起人+被邀请人）购买同一款商品降低商家获客成本形成一定议价能力，属于单品多人导向型购物，依赖分享功能，不依赖购物车。

三、拼多多为什么不做购物车问题的拆解

透过购物车、拼团的核心与本质，我们现在明白了这是两种不同形态的业务，鱼和熊掌不可兼得

一、 什么是数据分析？

数据分析是一个很宽泛的概念，很多教科书上都有标准的定义。所谓“数据分析”，是指根据“业务理解”，采用“适当的统计方法”对收集的数据进行清洗，提取有用的信息和规律，以简明易懂的方式“呈现”给使用人员，发挥数据的作用。

二、 游戏数据分析在做什么？

在游戏行业中，我们需要了解如何有效地获取用户、评估效果，需要了解如何激活用户、评估产品质量，也需要知道如何提升收益，并挖掘潜在的高价值用户，由这些需求，游戏便与数据分析结合在一起了。

根据游戏产品的生命周期进行划分。在产品稳定之前，游戏数据分析的主要任务是通过业务分析，快速响应需求，帮助策划和运营人员优化产品、运营和市场活动。在产品稳定且规模达到一定量级时，游戏数据分析的主要任务是将前期的业务理解不断抽象、提炼，通过算法形成固定模型，由产品调用并嵌入到游戏的功能中，以及进行专项课题研究。

概括起来，可以分为以下4个部分：

（1） 基础支持：包括数据埋点的需求跟进和验收，数据仓库搭建，各类平台及运营工具搭建；

（2） 产品调优：从实际的生产流程来看，游戏产品，特别是移动游戏，一旦正式推广开始，研发精力主要集中在各类SDK的对接、版本维护和后期内容填充上。因此，根据留存及付费分析对产品的基础数值、玩点摆放、核心体验进行优化的工作主要集中在产品测试阶段；

（3） 运营优化：产品上线后，数据分析的主要任务集中在市场投放监控、基础运营支持，以及运营活动的规则和排期优化；

（4） 挖掘应用：产品在稳定运营一段时间且在线和收入规模还能稳定在一定量级时，开始涉及更多专项课题研究和一些挖掘算法，如通过分类算法个用户打标签，常应用在“防盗号”、“工作室识别”、“精准推送”、“伪随机”等。

三、 游戏数据分析师的层次

注意，任何企业的数据分析，都是基于对业务的理解进行的。一开始入行的分析师，容易陷入唯工具论，认为学好了数据分析工具就是万能的，笔者也曾陷入过这样的思维中，后来在数据圈和别人组队学习R语言时，我的组长lowwill开始纠正我的想法，那时候，我是已经把《R in Action》从头翻看了两遍啊。最后才发现，学了那么久的工具，竟然一点都不理解某些深层次的统计方法和业务知识。

每一次的数据分析，都应该是“三分工具七分业务“。就是说，业务理解应该占至少70%以上，工具只是辅助。不要一味地追求高逼格的数据分析工具，往往Excel就能解决的问题，

一 、new和make的定义

  func new(Type) *Type
  func make(t Type, size ...IntegerType) Type

其中Type代表某一个数据类型。

二 、两者的区别

2.1 返回值

从定义中可以看出，new返回的是指向Type的指针。 make直接返回的是Type类型值。

2.2 入参

new只有一个Type参数，Type可以是任意类型数据。 make可以有多个参数，其中第一个参数与new的参数相同，但是只能是slice，map，或者chan中的一种。对于不同类型，size参数说明如下：

• 对于slice，第一个size表示长度，第二个size表示容量，且容量不能小于长度。如果省略第二个size，默认容量等于长度。
• 对于map，会根据size大小分配资源，以足够存储size个元素。如果省略size，会默认分配一个小的起始size。
• 对于chan，size表示缓冲区容量。如果省略size，channel为无缓冲channel。

简介

json格式可以算我们日常最常用的序列化格式之一了，Go语言作为一个由Google开发，号称互联网的C语言的语言，自然也对JSON格式支持很好。但是Go语言是个强类型语言，对格式要求极其严格而JSON格式虽然也有类型，但是并不稳定，Go语言在解析来源为非强类型语言时比如PHP等序列化的JSON时，经常遇到一些问题诸如字段类型变化导致无法正常解析的情况，导致服务不稳定。所以本篇的主要目的

1. 就是挖掘Golang解析json的绝大部分能力
2. 比较优雅的解决解析json时存在的各种问题
3. 深入一下Golang解析json的过程

• Golang解析JSON之Tag篇

1. 一个结构体正常序列化过后是什么样的呢？

　　2. 何为Tag，tag就是标签，给结构体的每个字段打上一个标签，标签冒号前是类型，后面是标签名

近几年，大数据被炒的火热。这股热度，让许多人都以为，做数据分析很吃香。随便上招聘网站看看，就会看到各种高薪招聘数据分析人员，让人诱惑不止。而后，各种公众号、学习平台，都开始吹数据分析的前路有多么广阔，企业对数据分析师的缺口逐年扩大，供不应求。导致很多适合或者不适合从事数据分析工作的人，都想要来分一杯羹。

我们用数据分析中常用的分析理论来谈这个问题—5W2H。

（1） What：想从事数据分析工作

如下所示，是我之前搜集到的对各等级分析师的一个能力总结。

除了数据分析师，大部分人的工作其实都会接触到数据分析，只不过他们的分析工作都是比较简单的分析，相当于初级数据分析师的水平。而若是想进一步进阶到中级数据分析师，就会比较困难了，会迅速筛掉一大波打酱油的数据从业人员。

也就是说，我们应该明确自己的职业规划。如果你想从事数据分析工作，首先你应该考虑是从事专职的数据分析，还是类似于运营、市场等会经常进行数据分析的工作。它们的区别在于：

在初级阶段，专职的数据分析师基本相当于打杂，是作为数据专员一样的存在，名副其实的表哥表姐，工作内容枯燥，而运营等人员，会更多触及到业务以及业务的施行，工作内容丰富，更容易快速进入管理层。

到了中级阶段，由于专业知识技能、经验等的缺乏，很多初级数据分析师会被淘汰掉，而未被淘汰掉的数据分析师，就开始有了相对较好的薪资待遇和发展空间。而运营等人员，通常很难突然转到来做中级数据分析师，他们缺乏对数据分析相关知识技能的深入理解，这个阶段，不是说你会用数据透视表看透数据就可以了，需要你深入挖掘数据。

到了高级阶段，数据分析师的薪资待遇又上了一个很大的台阶，已经算是中高端的才人了。而运营等人员，才开始筛掉一大波从业人员，最终留下的，也会获得很好的待遇。但到此来说，如果你想从事专职数据分析师，在前期就会遭遇到残酷的优胜劣汰，而若只是想从事会接触到日常数据分析工作的其它岗位，这种优胜劣汰会发生在后期。毕竟，简单的工作谁都会做，如果你没有一颗不断进取的心，很难在每一次的优胜劣汰中存活下去。

（2） Why：为什么想从事数据分析工作？

确定问题后，接下来就应该不带任何杂念地问问自己：你为什么想从事数据分析工作？是因为被高薪诱惑到了，还是觉得这一块发展空间很大，或者是觉得它特别高大上，或者是觉得自己特别适合数据工作，亦或是别的什么原因。无论什么原因，你都要清醒理智一点，对你得出的原因进行