背景 在数据密集的业务领域，尤其是金融，保险，税务等行业中，经常需要利用Excel模型，来对业务进行分析和处理。例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。 2.保险精算： 运用数学，
想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法，那么有没有更快了解算法的方式呢？这是一个老项目，hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。此外，SQL 闯关自学项目也是一个让你能好好掌握 SQL 技术的仓库。说回到面试，这个一周获得近 10k star 的 devops-exercises 定能让你好好刷一场面经。
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局服务器做为中介，实现对全局模型的更新和读取。这样可以显著减少通信时间，从而获得更好的多机扩展性。
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在实行敏捷管理的同时，也需要在敏捷团队中积极推行团队自组织，团队一旦成为自组织的，那么新的思想、方法、创意会源源不断的产生，当然也可能是产生新的文化、新的结构，随着涌现的不断发生，团队的创新能力获得了提升，得以更好地应对激烈的市场竞争。
## 译者注 本文是一篇不可多得的好文，MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的；其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧，值得每一个开发人员学习，特别是框架的开发人员的学习，一定能让大家获益匪浅。 ## 简介 我发
