## 亿图图示 产品分享 赋能绘图创意，提升办公效率 ## 行业趋势 ## 越来越多的企业期望用一款绘图软件解决企业办公日常需求 46%的全球公司有跨地域团队，33%的全球公司用协同场景工具改善工作效率。 79%的知识工作者有分散式协同工作的场景需求，其中82%都表示跨设备文件传输在工作效率中扮演重要角色。 ◆ 49%的数字营销人员会选择能跨端的产品做视觉类的图像处理，只有11%的用户会用不同的工具解决不同的需求的产品。 [Image](/uploads/documents/8/a/5/8/8a58ca79245ba7f58d7b7fa3b72e6378/p12_8.jpg) SaaS 跨端协作 一个账号多端同步，支持云端数 据共享协作，提高办公效率 ## 私有化部署 数据更安全、服务更稳定、协作更高效 01 私有化部署 免费试用 02 根据实际情况沟通方案 03 培训服务支持 技术支持  功能强大 亿图软件包含思维导图工具、创意绘图工具、项目管理工具，赋能企业在数字时代与众不同地进行创意表达，提高生产效率。  信息安全 我们为企业信息

578e8404590af7c25/p6_1.jpg) 本质问题 12L 9L 某品牌汽车，每百公里95号汽油油耗：城市道路为12L，高速路为9L。 选择一辆汽车，需要比较各种汽车的燃料效率，同时需要考虑其他的信息，譬如价格。 哪一种汽车最适合你？ In 1696, England began taxing houses based on the number of windows they 频率约束团队对外响应和价值的流动速度。 ## 吞吐率 需求响应周期 持续发布能力 交付吞吐率 交付过程质量 交付质量 交付周期 开发周期 集成发布时长 发布频率 单位时间交付需求数 创建/关闭缺陷分布 缺陷库存 单位时间线上缺陷 线上问题解决时长 ## 整个团队在单位时间内交付的需求数目 强调整个团队需求交付吞吐率的历史对比，反映交付效率的趋势和问题。 持续快速、高质量 集成发布时长 发布频率 单位时间交付需求数 创建/关闭缺陷分布 缺陷库存 单位时间线上缺陷 线上问题解决时长 ## 流动效率 用户价值在系统中的流动速度。如：用户需求从提出到交付的时长（越短越好）；或者是过程中等待时间的占比（越小越好）。 ## 资源效率 各环节的资源利用率和产出情况。如：资源的忙闲程度、使用率、代码产出和测试执行速度等。 ## 质量保障 交付过程和交付的质量

[Image](/uploads/documents/6/6/1/f/661f0dfc4b888f15a2d6480541b1ae17/p2_2.jpg) ## ++ ## V S 运行效率 开发效率 上手难度 ## 👤 python $ ^{™} $ ## C++/Python对比 hcx@hcx-vpc:~/linux$ sudo apt-get install g++ [sudo]

Pipeline（持续集成与交付管理） 提升个人创造力与团队效率，从而提升产品交付质量，帮助企业更好更快发布产品 ## 面对业务的快速发展 团队规模几乎每年翻倍 ## 团队规模  ## 研发效率能否线性增长？ 保持线性增长非常困难  1 度量研发效率 4 方案实施落地 ## 保证研发效率 的关键步骤 2 目标管理和跟踪 3 设计研发管理方案 ## 1 度量研发效率 以端到端的最终效果为衡量标准（需求交付前置时间） • VSM ## 价值流图的实践 在真实工作情况下，从想法到真实可用，所有环节 节 需求设计 UI设计 研发 测试 部署 发布 ↑ ↑ ↑ 增值时间 非增值时间 返工指标 %C/A ## 1 度量研发效率 ## 需要工具 记录、回溯、聚合研发过程中的各种活动 CTO-视图 F6002 Plan项目总览 Project for Web/F6002 Plan项目总览 ![Image](/uploads/documents/c/1/c/4/c1c4

阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所有包含“春运2025|X月X日，全社会跨区域人员流动量完成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2. 撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网址内容“截至目前2025年春运（2025年1月14日到2月8日）相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” htm网站中的标题和链接 |日期|全社会跨区域人员流动量|铁路客运量|公路人员流动量|水路| |---|---|---|---|---| |春运2025|2月8日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月7日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月6日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月5日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月 |春运2025|2月4日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|2月2日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月31日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月30日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月28日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月27日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无| |春运2025|1月25日，全社会跨区域人员流动量|无|无|无|

dc998b58b84ea4be7bd1/p7_1.jpg) 放入Uniswap v3池子提供流动性，但是当价格上涨或者下跌时，同样也有无常损失 初始池子放入50% ETH和50% USDC价格下降，ETH有结余， 以高于当前价格的区间值投入ETH，冲抵部分无常损失 通过提供流动性自然地发生转换，不花手续费，甚至还可以赚取交易费 DECIMALS = 10 ** 9 X: int [Image](/uploads/documents/0/c/1/0/0c1035d3cc78dc998b58b84ea4be7bd1/p9_1.jpg) 如上图所示，原流动性池中两种代币余额为100 X和1 Y，可认为Y相对X的价格为1 Y=100 X，此时要通过流动性池交易20个X，如果按照当前价格全量交易的话，应该换回20/100=0.2个Y，再减去0.3%的手续费，最后返回0.1994个Y，但实际返回了0.1658个Y，我们来逐步分析一下： 3. Uniswap pair会给交易者地址返回0.1658个Y，此交易平均交易价格为1Y=20/0.1658X=120.6273X，比交易开始时的100要高20%多，主要是因为交易量20个X相对于流动性池的比例较大（20%），相当于大额交易，对价格会产生较大影响，直观的感觉就是市场上有人大量买入Y，从而导致Y的价格上涨，此笔交易之后，交易池中Y相对于X的价格变为了143.8504； ## 部署开发

后台程序开发的需求(1) - 性能 - C/C++, Java - Python, Ruby • 并发性 – Process, Thread, Event(编程难度) · 开发效率 -语言的描述效率：代码量 -语言的简洁、易用 -库支持 ## 后台程序开发的需求(2) - 大型程序的组织 - 数据封装能力 –Namespace - 可测试能力 - 单测，覆盖度测量 - • 性能: - 相差10倍以上 – Python: 解释执行，动态类型 · 并发性能 -C: 直接用系统的机制 – Python: 自己实现的thread, 只能使用一个CPU • 开发效率 - 相差5-10倍 - 内存的处理是一个难点 – dict/map, list ## C vs Python (2) - 大型程序的组织 - C: 无namespace - 可测试能力 需要python运行环境，及依赖的库 ## Golang (1) • 性能 - 和 C 接近 • 并发性 –Go routine: 屏蔽底层的机制，充分利用cpu资源 –多线程模型：容易思考 · 开发效率 - 描述能力和python接近 -较丰富的库（系统库，第三方库） ## Golang (2) - 大型程序的组织 - Package - 数据访问的限制(首字母大小写的区别) -

Native 跨平台的布局引擎： 转化为Native渲染 开发语言：JavaScript H5、Hybrid：虽然UI自己渲染，但是渲染性能太低，而且JS运行效率太低 RN：虽然是Native渲染，但多了布局解析的性能损耗，而且JS运行效率太低。 ## 方案2 编译流/虚拟机流 ## X amarin AOT ARM CODE IL JIT 转化为Native渲染 c#: 同时支持JIT和AOT Dart JIT：动态编译，Hot Reload AOT：静态编译,Native code 强类型，可以类型推断 强大的异步编程能力 全栈语言 提升开发效率！ 经过简单统计，写同一个功能，使用Dart，可以减少50%的代码量 状态 | 组件 | 说明 状态 | Stateless Widget | 状态 | Visual | 状态