BytePower 技术周刊 - 012
文章
真正支配世界的十种算法 ☞（中译）
支配世界的十种算法究竟有哪些？文章列出一份小小的清单，排名不分先后。
让数据库运行在浏览器里，删库再也不用跑路了 ☞（中文）
作为一名数据库技术人员，一直以来都有个梦想，希望有一个数据库能够弹性扩展（分布式）到成百上千节点的规模，易于学习和理解，可以运行在私有云，公有云，multi-cloud， kubernetes， 也能够跑在嵌入式设备（比如树莓派）上，更酷的是也能够直接运行在浏览器里，且不需要任何浏览器扩展（Extension），变成口袋数据库，就像那部电影《蚁人》。
今天，这一切都变成了现实： TiDB 可以直接运行在浏览器本地。打开浏览器，你可以直接创建数据库，对数据进行增删改查，关掉浏览器，一切都消失了。干净绿色环保。
如何快速采集分析平台日志，并进行展示监控？ ☞（中文）
本文主要记录如何通过 ELK 快速分析 NameNode RPC 操作并对接 Grafana 展示。
爱上 Python 的五个理由 ☞（英文）
关于 Python 有太多值得去爱的地方了，简单、干净、强大的 Python 语言让任何开发人员都有足够的能力在他们的软件开发生涯中充满自信，我们可以从中寻找到使用编程语言的乐趣，阅读本文，你会喜欢上使用 Python 的。
用一篇超全面的文章，帮你掌握 B 端系统筛选控件的知识点 ☞（中文）
筛选存在的对于整个表单来说是非常重要的，它可以帮助用户，在表单茫茫多的数据当中进行快速的定位；可以对表单进行快速划分，缩短用户对于数据的寻找时间；能够满足用户在工作中，实际业务场景的筛选。
至于 B 端产品，例如一个 CRM 系统当中，筛选的逻辑会比移动端的更加复杂，伴随着：且关系、或关系、大于、小于等等这样复杂的逻辑，也为设计本身增加了很多难度。本文详细地讨论了筛选控件。
GitHub 标星 2400，Netflix 开源笔记本工具 Polynote ☞（中译）
Polynote 是一个新的多语言笔记本，具有一流的 Scala 支持、Apache Spark 集成，包括 Scala、Python 和 SQL 在内的多语言操作性，以及键入时自动完成等功能。
用一个模型理解什么是注意力的边缘 ☞（中文）
文章分享了一种认知模型 —— 注意力模型，它帮助你分析你的注意力被谁「偷」走了。
鲜为人知的 JavaScript 陷阱 ☞（英文）
自我们告别 Harmony 的时代以来，JavaScript 推出了许多新的、带语法糖的功能。虽说更多新功能可以让我们编写可读性和质量更高的代码，但我们也很容易被这些新奇、亮眼的特性迷惑，反而陷入一些潜在的陷阱。本文作者回顾他在使用 JS 时经常遇到的困惑，新旧问题都有。希望你可以通过阅读本文，避免这些问题在你的编码中发生。
万字长文！超全面的 B 端产品设计指南 ☞（中文）
这篇文章想和大家探讨 B 端产品应该如何规划。
很多人都说，做 B 端产品最重要的是搞清楚业务逻辑。只要搞清楚业务是怎么运作的，就能做出满足业务需求的产品。
但是 B 端产品所处复杂的业务需求环境，如同茂密的森林一样，产品经理一不小心就会迷失在业务细节中，做出一款停留在业务表面的产品。导致这种情况的根本原因在于：一个行业花费了几年甚至几十年时间建立起来的业务流程与规范，我们很难用一两个星期完全消化。
面对这样一个错综复杂的场景，产品经理最好的做法是循序渐进，从最粗略的业务目标开始，然后分析业务流程，到各职位的工作内容，最后才是数据、报表的细节。
正如盖尔定律所言，一个切实可行的复杂系统势必是从一个切实可行的简单系统发展而来的。从头开始设计的复杂系统根本不切实可行，无法修修补补让它切实可行。你必须由一个切实可行的简单系统重新开始。
这个由粗到细的过程，就像我们在考察一座古遗址时，首先在外围绕一圈，通过无人机鸟瞰整个建筑的全貌，对整体轮廓有一个大致的了解。再进入到建筑物内部，将主通道走一遍，将内部结构搞清楚，最后再细致研究每一个区域。
为什么秋天叶子会变黄？ ☞（英文）
一篇图文并茂的科普文章，制作精良。
华为 HR 五千字实名控诉 ☞（中文）
胡玲是一位从研发转岗到 HR 的华为员工，她的这篇 5000 字长帖讲述了她在 HR 岗位上几个月的感受。当研发员工月加班 160 多个小时的时候，HR 团队领导只关心 160 个小时中有多长时间是怠工；这位领导吃着公司 200 块一对的大闸蟹，却认为给食堂提意见的研发应该清退；当 32 岁的研发绩效 B+被劝退的时候，40 岁的 HR 同事上班摸鱼绩效三连 B 却还随心所欲。
资源和工具
UXPin ☞
又一款 All in One 的设计软件。主要的优势是带状态的原型交互设计和便捷的代码交付能力。
Magi ☞
Magi 是由 Peak Labs 研发的基于机器学习的信息抽取和检索系统，它能将任何领域的自然语言文本中的知识提取成结构化的数据，通过终身学习持续聚合和纠错，进而为人类用户和其他人工智能提供可解析、可检索、可溯源的知识体系。
部分检索的结果非常酷炫，也非常的智能。
Visual Studio Online ☞
微软终于推出了 Visual Studio Online，也就是在浏览器里使用 Visual Studio Code 来开发。目前是公共预览版，Safari 还不支持。 可以预见到，这将是一个里程碑式的开发环境。
Mark Text ☞
一款开源的 Markdown 编辑器，支持表格、图形、内联格式、数学公式、以及代码块等功能。此外，还随附亮色系和暗色系主题。支持 Linux, macOS, Windows 三个系统。
vector creator ☞
Icons8 这次推出的「Vector Creator」免费插图生成器，就能让你完全不用 PS，快速做出一张元素完整、张力十足的插画。网站内含 3000 多 个素材元件，可根据喜好随意组合，给设计者留了很大的自由创作空间，最后创作成果也是免费可商用的（免费使用的条件是要添加一个 Icons8 官方链接），可下载为 PNG 和 SVG （需付费）两种格式。话不多说，赶紧体验一下。
crontab 编辑器 ☞
crontab 是 Linux 系统的定时任务执行器。这个在线工具可以可视化生成 crontab 的配置文件。
Bitwarden ☞
一个免费的多端密码管理器。
后端常用文档 ☞
该网站收集开发常用框架文档及中文翻译（部分是机器翻译），包含 Spring 系列文档、大数据（Apache Hive, HBase, Apache Flume）、日志（Log4j2, Logback），Http Server（NGINX，Apache），Python，数据库等最新官方文档。
Go 语言风格规范 ☞
Uber 公司开源了该公司的《Go 语言风格规范》。
有趣的东西
搜索失踪儿童 ☞
最近，一个 6 岁男孩在明尼苏达州的森林地区走失了。当时已经入夜，气温零度以下。当地的警察组织了 600 人投入搜索，但是一无所获。
晚上 8 点，一位摄影师得知了这件事，立刻赶到了现场。他带上了大疆的 DJI m210RTK v2 无人机，上面配备了热像仪，可以拍摄红外线图像。他随身携带了 10～12 组电池，将无人机升空，查看地面的热源。
排除了各种误报（主要是野生动物水獭、鹿、熊）以后，终于在凌晨 1:40 发现了小男孩的位置，正好在两组搜救人员之间（上图）。搜索人员迅速赶往该地点，救出了男孩，下图是搜索队前往救人的热像图。
搜索新算法 ☞
10 月 25 日，谷歌发布了一种新的搜索算法 BERT，已经用于生产环境。这种算法最大的特点，就是考虑了搜索词的语序。以前的算法只考虑每个词本身，搜索hello world与搜索world hello，结果是一样的。
但是很多时候，语序是搜索结果的关键因素之一。上图搜索"巴西游客去美国的签证"，里面的单词to表示语序。传统的搜索算法往往识别不了这个to，搜索的第一个结果是美国游客去巴西不需要签证，新算法的第一个搜索结果则是美国大使馆的签证网页。
目前，这种算法只对英语搜索有效，后面会扩展到其他语言。
我的孩子喜欢抖音和 FaceApp ☞
你 8 岁的女儿正在一个貌似梦幻般的游乐园里独自走来走去，这个游乐园远在中国或俄罗斯，一个你毫无了解的地方。
公园没有入场费，一切都是免费的，从糖果到数百个景点。公园充满了闪光和彩虹的所有颜色，有趣的音乐不断播放。
公园大得无穷无尽，她越深入公园，就会发现更多的乐趣。不需要排队，就可以参观各个景点。只要是能看到的东西，就立即可用。对她来说，这就像一个独立于外部世界的幻想宇宙。
你的女儿与数千名其他孩子一起在公园里游玩，大家都非常喜欢它，一样狂欢跳舞。她感觉好极了！
在此同时，拥有成千上万工人的巨型公司，通过高度机密的人工智能和机器学习、超级先进的摄像头、麦克风以及数百种其他传感器，监控你女儿在公园中的每一步。
该公司分析了数百万个数据，建立您女儿的完美模型。她穿什么衣服、她的音乐品味、她的动作、她的幸福感、伤心、着急、害怕。她在公园的每一步，公司都在分析她的面部表情。
进入公园仅几个小时，公司就知道了有关你女儿的一切，她的年龄、性别、兴趣爱好、确切的家庭位置、生日、眼睛的颜色、她的朋友、她喜欢什么衣服、她最喜欢的颜色，甚至无限期地保留了她的数据。
你的女儿毫无所知，仍然一切正常在公园玩耍。她感觉好极了！
游乐园不像监狱。她可以随时离开。有时她觉得有些不对劲，想离开公园。然而，每次她决定离开公园后不久，她都会想返回。她害怕错过了好东西，担心自己不会第一个发现有新景点可玩，不会认识新朋友。她最大的恐惧是，如果我的一位朋友发现了一项新活动，而我什么都不知道，这该怎么办。
人工智能监控系统收到了她想离开公园的信号，系统开始将她最喜欢的景点移向公园的入口区域，因此她无需走很长时间即可做到这个景点，一切对她来说都变得更加容易。更好的是，她在公园里喜欢的所有东西，从糖果到背景音乐，都针对她的口味进行了优化。她感觉好极了。
与此同时，公司的先进计算机网络一直在后台努力工作，通过过去几天和几周收集到的有关女儿的数百万条信息，为你的女儿建立一个完美的数据模型。庞大数据库还为她与其他孩子们进行了配对，这些数据库包括了公园的数亿其他孩子。
你女儿不知道的是，她现在已经成为公司的产品。公司用她作为模型和内容，去服务其他跟她相似的儿童，使公司创始人和股东成为亿万富翁。