看了下空间日志，上次对自己的一个反思实在12年3月份，虽然还年轻，不过，时间过得真快，慢慢的，就成为老人。13年4月入职百度，13年7月毕业，离开校园也已经两年。有时候，也会想念着大学，读研的生活，那时候，很无忧，憧憬着美好的未来，时刻想着，要为了牛逼的梦想**般的坚持。时光流到如今，差点经历了半途的创业，也放弃了那份坚持，很可惜，有时也觉得应该继续坚持。
      两年的时光，多半成长在技术上，专业能力上，其他的除了对股票更了解了，多半没什么进步，可惜，股票也赔了不少钱。下次回顾往事，反思自己时，希望能撇开技术，不然，真的要虚度了。
     技术的成长，想想，看了不少书，也实践了一些，后面需要的只有实践了，理论或者书已经没有多少进步空间了。
   13年刚毕业那会，专注于驱动开发。 看了A盾，Snow Shadow两款ARK工具的代码，了解一些注册表hive解析，文件系统ntfs/fat32磁盘解析的东西，了解产品的代码，开始熟悉了杀毒软件中的主动防御，网络防护，URL防护的一些技术，分析360，分析样本，做了一些主防中驱动开发的一些东西。
    14年和同事专搞网络驱动，熟悉了TDI/NDIS,WFP的网络的一些代码，后面做网络数据包检测，慢慢的开始做应用层。开始更多的写应用层C++代码，又读了C++ Primer，Com技术内幕，杨老的COM教程，写改dump案例的格虫汇编，大话设计模式，在读书与工作的具体实践中，C++现在也算写的可以作为产品代码了。后来下班时间，看了些不属于c++的东西，像疯狂Android讲义，java web开发宝典，这些现在用不到，不知道以后是否能涉及到。不过，在创业过程中，写了个web后台，我觉得还可以，用了strust2和hibernate，也算一个不错的框架了。14年初做网络驱动，14年下半年做小工具的开发，慢慢的做应用层越来越多，开始考虑代码的优雅，试着用一些设计模式的框架，试着用com，试着用了多个类的继承多态，考虑后期扩展方便，慢慢的习惯写模块时先遵循MVC模式，这些东西不区分语言吧，所有的开发都可以用的东西。
      14年底项目要求，接手了渠道和攻防穿透的开发。应用层的开发也越来越熟练了。慢慢的开始了解一些算法的东西，做网络数据包检测，现在海量样本的处理，海量数据的挖掘，这些以后也是基本功了，我觉得。PM、运营的工作已经不止于研究一些用户的简单行为，分析一些上报的数据，这个我觉得是第一代的pm。第二代的工作应该是针对海量的数据，用一些海量的数据，起码上百万，千万，亿量的数据，做一些统计分析，挖掘。真正的硬需求在06年到11年左右杀毒软件的黄金时代，第一代pm是最需要的，这些需求现在已经很少，基本没有，后面的是领域内的深耕细化。现在，需要的是懂得这些挖掘算法的，对数据的分析，得出一些行为习惯。最后再好好写写我的一点点思考，在这个方面。15年的4月，5月份，在算法这块看的比较多，又回去看了以前的高等数学书，线性代数，概率统计，高等工程数学书，后面这些会慢慢的用的多起来。百度技术最高深的要算搜索和机器学习这块了，这块的市场确实很大，但是现在还没到风口，距离工业化应用还要有段时间。机器学习实战这本书不错，对着代码好好看了一遍，需要一些数学知识，后面打算还要看一遍，先把模式识别这本书读一遍再看。
       最近，接手北京同事的工作，发现越来越多的用了boost，就把侯杰的C++模板概览和Boost程序库完全开发指南看了遍，算是对boost了解了下，读代码没大问题了，后面就是自己不断写boost，熟悉的过程。跨平台的库，有点类似Python的各种第三方库，提高开发的效率。就像IOCP，一些网络并发的框架，读懂很容易，需要多多自己去写写。每一个程序员都有自己想去写份IPC和网络库的冲动，总觉得自己写的更好，呵呵，这个也不是坏事。
      技术也就这基本这样过来了，基本自己想去熟悉的东西都涉及到了，后面不想再花很多时间看技术书了，多去实践已有的这些东西。
慢慢的开始去涉足产品，运营的或者交际的一些东西，也想过，才毕业两年，总要花上三年去把编程这块夯实吧，这个下面的一年，继续做，但是偏向实践吧，也去专注于别的一些事情。
       股票这个东西，看书只能学到一点点，主要还是实践，虽然现在赔了一些钱，可是教训，经验还是更珍贵的，总觉得自己对钱不是很看重，更希望的是收获到什么，不会下次看到坑，依然傻傻的踩下去。
       关于创业，不想多说什么，很难的一件事，团队之间的融合比方向更重要，傻傻坚持的信念也比方向重要。
        后面一年或者几年内，技术上把前面读书积累的理论慢慢转为实践，一项项转为自己编程的习惯，比如类似IOCP的网络并发框架，设计模式，boost，算法等等。 尽量少读技术书了吧。慢慢的偏向应用层开发或者移动开发，少涉及驱动。再一年就毕业三年，把编程这块基础打牢靠吧。
           股票这块设好止损线，拿少量的钱去做一些，形成自己的交易系统。花少的时间去做，不再过多关注了。
          至于创业或者职业的成长，努力，还是要坚持。不要再可惜了。大部分的职业规划都是走M路线，工作几年升管理，可是我总觉得自己不喜欢，内心总是不喜欢稳定，冒险搏一把的冲动抑制不住。
          幸运的是，两年的生活，收获了不少百度的同事，私下都成为了朋友，关系很好。祝福你们，生活，工作都好。

                                                                                                          ------2015.8.2
简单的谈谈海量数据，产品方向的理解

给自己想的这些起了个名字，叫用户模拟系统或者机器人系统吧，目前来说技术层面已经没有任何问题，也有人在做。
对于一款客户端产品，收集了很多，各种用户的信息，这个业内也已不是秘密。
从静态来说，可以有用户的年龄，性别，职业，兴趣，资产，位置，手机上装的应用。资产这块怎么预测，从用户的电脑配置，手机配置，通过手机助手链接起来的，用户职业基本能界定，本来就是统计上的东西，不需要精确。
从动态来说，可以知道用户top最近打开的软件名，打开次数，比如炒股时打开同花顺比较多。用户访问的域名，打开pdf阅读电子书籍的总类，从用户操作鼠标/键盘的习惯简单得出用户的性格，最近看电影的种类，打开游戏的种类，打开电脑及软件的时间，比如针对FIFA的足球迷，流氓一点的，京东和淘宝购物记录也是可以拿到的。
从静态的画像到动态的模拟，无非是对用户的一个重现，就像做了一个和用户一样的机器人，这些能干什么。预测，预测你明天的开机时间，你开机后大概几小时做什么，明天九点登录淘宝买东西的概率，开发糯米的概率，最近对于一些突发事件，可能做出某些决定的概率，人大都是类似的，历史总会重演。静态画像，动态的模拟，加上时间的维度，年龄的维度基本记录了一个人的生活轨迹，成长的轨迹，如果能有一些好友信息，这一生还能有什么不知道的呢，不能预测的呢，看到一些做这个产品的案例，这些数据的获取，统计分析，预测基本都基于海量的数据获取，收集，从WEB端软件到搜索引擎到客户端产品，像BAT这些公司都是可以做到的，如果预测的购买及广告点击率能提高几个百分点，这些分析预测都是值得的。

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