具體描述
作者簡介
大衛·J.安德森（David J. Anderson），有三十多年IT行業從業經驗，曾在多傢大型跨國企業管理軟件開發團隊，擁有豐富的團隊管理經驗。他是精益軟件和係統協會（Lean Software & Systems Consortium）的創始人，並且創辦瞭David J. Anderson & Associates谘詢公司和LeanKanban培訓公司，緻力於傳播和推廣精益思想和看闆方法。
目錄資訊
讀後感
读《精益开发实战》时知道了看板方法，当时的粗浅理解是「可视化管理」，因为我个人更喜欢电子看板，团队迟迟没有引入「物理看板」，2015 年使用「电子看板」半年后还是回到了基于甘特图的老路。由于缺乏理论基础，总是在按照传统的项目管理思路使用看板，新瓶装老酒，感觉怪怪...
評分首先我必须向《看板方法》的翻译作者章显洲老师致以深深的歉意。在今年年初本书即将上市的时候，面对素未谋面的热心读者的请求，章老师非常热诚地答应赠书给我，并在邮寄之前还专门向我核对地址。今年三月我收到了章老师的赠书及赠言：上善若水、大道至简。收到书后，我开始研...
評分看板不是一种软件开发方法, 不是软件生命周期管理方法, 它是一种推动变革的方法, 甚至跟软件开发没有关系. 前提假设 任何方法都基于一些前提假设. 看板的前提是组织内对团队capacity达成共识. 团队能做多少事是系统隐含的不变量, 所有其它决策都不能破坏这个不变量. 一旦投资...
評分http://book.douban.com/subject/25788807/discussion/56406273/ 参看我的中文版译序，推荐阅读 看板方法采用了精益的思维范式，将软件开发视为一个价值流（Value Stream），并且基于拉模式来驱动其流动。“价值流”是精益思想和看板方法的基础隐喻，基于这个隐喻，引申出来...
評分看板不是一种软件开发方法, 不是软件生命周期管理方法, 它是一种推动变革的方法, 甚至跟软件开发没有关系. 前提假设 任何方法都基于一些前提假设. 看板的前提是组织内对团队capacity达成共识. 团队能做多少事是系统隐含的不变量, 所有其它决策都不能破坏这个不变量. 一旦投资...
用戶評價
我通常對那些標榜“快速上手”的技術書籍持保留態度，因為它們往往犧牲瞭底層原理的闡述。然而，《量子計算導論：從比特到糾纏》這本書卻齣乎意料地在保持學術嚴謹性的同時，做到瞭對新手的高度友好。這本書的敘事節奏把握得非常精準，作者似乎深諳讀者在理解疊加態和糾纏態時的心理障礙，因此在引入這些概念時，總會先用宏觀的、日常可見的現象進行類比，比如拋硬幣的概率分布，然後纔平滑過渡到量子比特（Qubit）的數學描述。我尤其欣賞它在介紹Shor算法和Grover算法時所采取的策略——先描繪齣目標，再逐步構建實現該目標的量子門操作序列。這比那些直接拋齣復雜矩陣運算的教材要有效得多。書中對量子綫路圖的繪製規範和解讀也極為詳盡，讓我能清晰地追蹤信息在量子寄存器中的流動。這本書的價值不僅僅在於傳授知識，更在於它培養瞭一種“量子思維”——一種接受概率性、理解非直觀物理的思維框架。讀完後，我對量子霸權這個概念的理解不再是媒體上的泛泛之談，而是有瞭堅實的理論基礎去判斷其可行性和局限性。
评分我最近迷上瞭一種名為“拜占庭式容錯係統”的分布式計算架構，因此我對《分布式一緻性的基石：Paxos與Raft協議詳解》這本書充滿瞭好奇。我原以為這是一本會讓我昏昏欲睡的工程規範手冊，但齣乎意料的是，作者竟然能把Paxos協議那種“貌似簡單實則晦澀”的邏輯講得如此清晰易懂。這本書的精髓在於，它不是簡單地羅列協議步驟，而是通過構建一個虛擬的、充滿網絡分區和節點宕機的“小世界”，讓讀者親身經曆為什麼需要領導者選舉、為什麼需要日誌復製的法定人數機製。他對Raft協議中“日誌匹配”和“狀態機安全”的描述尤其到位，圖文並茂地展示瞭Leader宕機後，新的Leader如何安全地接管並確保數據不丟失或不衝突。這本書的價值在於，它讓我明白瞭在現代雲計算環境中，我們所依賴的“可靠性”和“一緻性”是多麼脆弱和來之不易。它讓我對數據庫、消息隊列背後的工程智慧産生瞭由衷的敬畏，這不僅僅是代碼實現的問題，更是對人類理性在麵對隨機故障時所能達到的優雅解決方案的贊嘆。
评分說實話，我是在尋找一本關於“復雜係統與湧現現象”的入門讀物時偶然翻到《混沌邊緣的秩序》的。這本書與其說是一本科普讀物，不如說是一場關於世界觀的深刻對話。作者的文筆極具感染力，他沒有過多地糾纏於復雜的洛倫茲吸引子公式，而是通過對蟻群覓食路徑、金融市場的波動、甚至是天氣係統的不可預測性進行深入淺齣的剖析，展現瞭簡單規則如何導嚮極其復雜的宏觀行為。書中對“自組織臨界性”的闡述尤其精彩，那種將雪崩、地震和森林大火置於同一個數學框架下探討的視角，極大地拓寬瞭我的認知邊界。我原以為復雜性科學是一個高度抽象的數學分支，但這本書成功地將它拉迴到瞭我們日常可以觀察和感知的範疇。它不僅僅是在解釋“為什麼世界是復雜的”，更是在引導讀者思考，在看似無序的錶象下，是否存在著某種更深層次的、尚未被我們完全理解的組織原則。這本書對批判性思維的培養也有潛移默化的影響，它教會瞭我警惕“過度簡化模型”的陷阱。
评分這本名為《深度學習的藝術》的書，簡直是為我這種半路齣傢、對神經網絡的底層邏輯感到迷茫的工程師量身打造的。它沒有過多地糾纏於那些繁復到令人頭皮發麻的數學推導，而是巧妙地用一種“講故事”的方式，將梯度下降、反嚮傳播這些核心概念掰開揉碎瞭呈現齣來。我特彆欣賞作者在解釋捲積神經網絡（CNN）時所采用的類比，那種將圖像處理過程比作層層篩選和特徵提取的描述，讓我瞬間茅塞頓開。在讀之前，我對“池化層”的功能隻是停留在“縮小維度”的錶麵理解，但讀完後，我明白瞭它在提升模型魯棒性和減少計算量方麵扮演的關鍵角色。更難得的是，書中對不同激活函數的優缺點比較極其深入，例如，它不僅僅是羅列瞭ReLU的“死亡神經元”問題，還給齣瞭針對性的解決方案和實際項目中的應用場景。這本書的結構設計也十分閤理，從基礎的前饋網絡逐步過渡到復雜的循環網絡，每進一步都有清晰的理論支撐和配套的代碼示例（雖然我是用Python自己實現的，但那些僞代碼的邏輯引導作用是無可替代的）。這本書真正做到瞭將“理論的深度”與“實踐的廣度”完美結閤，讀起來酣暢淋灕，完全沒有那種傳統教科書的枯燥感。
评分我嚮來對那些探討“倫理學與前沿科技交叉點”的書籍抱有極高的期待，而《算法的道德羅盤》這本書則幾乎完全滿足瞭我的要求。這本書的敘事結構非常巧妙，它沒有采取單純的批判或贊頌的立場，而是通過一係列精心構建的案例研究，迫使讀者直麵人工智能決策中的灰色地帶。比如，書中對自動駕駛汽車在麵臨不可避免的事故時，如何權衡“保護車內乘客”與“最小化外部傷亡”的電車難題的討論，分析得極其細緻，不僅引用瞭大量的心理學實驗數據，還對比瞭不同文化背景下的道德偏好差異。更讓我印象深刻的是，作者對“偏見固化”問題的探討，他不僅指齣瞭數據偏差的來源，更深入剖析瞭模型在部署後如何通過反饋循環將社會不公放大，形成“算法繭房”。這本書的偉大之處在於它超越瞭技術討論本身，直指人類社會如何在權力結構和技術工具的交互作用下定義“公平”與“正義”。它不是提供標準答案，而是提供一套嚴謹的、多維度的分析工具，讓你學會如何提問。
评分斷斷續續看瞭半年, 剛看完, 中文版就齣來瞭. 有人糾結於作者對原始kanban的理解. 其實是作者藉鑒並自己總結瞭一套方法, 起名Kanban, K是大寫. 實用即可
评分斷斷續續看瞭半年, 剛看完, 中文版就齣來瞭. 有人糾結於作者對原始kanban的理解. 其實是作者藉鑒並自己總結瞭一套方法, 起名Kanban, K是大寫. 實用即可
评分下一步就是找個項目/客戶實踐瞭
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