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2022《失控》读书笔记《失控》读书笔记范文仔细读完一本名著后，你有什么总结呢？不妨坐下来好好写写读书笔记吧。你想好怎么写读书笔记了吗？下面是我帮大家整理的《失控》读书笔记范文，仅供参考，大家一起来看看吧。在文章开头，我们先聊一个最让我三观振动的观点：热力学其次定律说：熵增不行逆。它基本等同于在说：“这个宇宙注定走向冷寂，而我们手足无措，所以感谢上帝，让我们处在宇宙熵相宜生命存在的时间里。”可以说特别之冷酷。然而事实不完全是这样。假如只是一味地熵增，地球中的物质元素会越来越趋于稳定，地球会越来越宁静，就像太阳系的其他行星，充溢稳定的元素，变得死气沉沉。但地球还是充溢了活跃物质和生命，循环往复，充溢活力。热力学的熵变将物质能量拉低，但生命的力气将物质能量提高，让地球处在一种活跃的状态。——科学家管这种力气叫“负熵”。顺次假设：假如有另一个星球，其中的物质处于高度不稳定状态，那么意味着这个星球中也存在生命，反之则不存在。(这一点已在NASA被证明)更进一步：生命不断繁衍下去，假设可以逐步占据整个宇宙，那么宇宙恒久不行能冷却。负熵这个概念应当写在热力学教材里，这样可以避开学这门课的盆友们心生懊丧。但假如真的写上去，唯恐许多人会像我一样在读到这一段之后立即要远离热力学了。回到日常生活里，熵这个概念被用在特别多的场合，比如设计熵、信息熵、价值熵。联系“熵增不行逆”定律，很简单理解这样措辞的道理。而关于熵与生命，作者提到一些很好玩的道理，是很好的产品设计思路。简约高效与零bug妥协逆境作者从自动机器的起源起先探讨这个问题。人类一起先做的机械特别简洁：一个输入，一个输出。到后来出现反馈调整，伺服电机，各种各样的限制回路，循环语句、递归迭代、神经网络模型等等。随着系统越来越困难，问题也越来越多。一个系统很难免去bug。而修复bug过程本身引入更多bug的可能性。我们做一个数据接口，接口本身很简洁，但为了监控接口数据正常、保证在任何特别状况下不出错很麻烦。1%的工作量解决了99%问题，剩下99%是为了规避掉那1%的异样。为了解决问题，我们不得不修好有1%概率出现的补丁。但不能保证会不会有0.001%概率的问题不知道藏在哪里。因为计算机语言是一阶谓词逻辑，在一个简洁的条件推断中，我们可以在每个条件成立的分支上再次推断“是否正确”，然后在每一个“否”的分支上接着询问：有多少种“否”的状况、每种状况该怎么办。这样下去即使套多数层逻辑也还是不能cover全部状况。需求分析过程基本是因果论，它须要知道足够多的.缘由，才能得到正确的结论。假如有些问题事先不知道，那结论中不行能包含它。因此，问题总是出在未知的地方，想要用逻辑覆盖全部未知问题，实现彻底的闭环，不出任何bug，就意味着有超级多的冗余代码(更不用说因果论与编程语言自身就存在一些逻辑悖论)简约高效与零缺陷几乎不行能共存，就像瀑布式软件开发不能适应互联网时代一样。它须要产品与研发做出一些妥协，尽量简约，并且规避大部分的bug。机器的灵性从零缺陷角度来说，实行直线型的简洁流程更简单实现。但是产品会不断迭代，新需求越来越多，困难不行避开，零缺陷就特别之难了。软件工程中有个概念，叫做模块间解耦合。尽量将流程拆解成一个个相对独立的模块，削减模块间的耦合度，维持单个模块的通用性，同时也保证了系统的可拓展性。作者在书中举了蜜蜂的例子。蜜蜂之间用一些简洁的信号沟通，各司其职，有新的蜜蜂诞生，也有蜜蜂因为各种各样的缘由死去。每只蜜蜂的行动像机械一样简洁，但整个社群稳定地存在且不断地繁衍了下去。但这样的系统写起来更困难一些。它牺牲了一部分简约，来便利迭代。它不太简单坏掉，或者说出了bug也不会导致整个系统瘫痪。但因为计算机系统是离散的、信号式的，所以已知“a=1真”&“a=2真”，并不能推断“a=1.5”是真还是假。所以问题往往出在一些意料之外的地方。比如阿里的公众号曾经发过一篇文章，探讨支付中偶发性出现1分钱差错账的问题是怎样解决的。这个问题概率低到阿里的几亿用户只有少数几个人间或会遇到，以至于在产品上线前完全测不出这种问题。作者把这种不完备但是更敏捷的系统，叫做“有灵性的机器”，甚至与原始的生命做类比。而把那些无法预知的bug叫做“创建性”失灵。“有灵性”的系统不能保证零缺陷，间或还闹个幺蛾子出来，但它更不简单坏掉，它不够简约，但便利迭代，总体来讲更健壮一些。可以算一种还不错的妥协结果了。系统设计与用户体验前面的内容基本只为系统设计考虑。换到用户端去呢?在用户体验领域，讲究的是，不要让用户思索，在恰当的场景为用户供应恰当的内容，黏住用户。至于方不便利迭代?用户