我从未见过的牛逼解说方式！

深层自动化

你一直擅长运营单人商店，并且能将很多细节和流程牢记在心。该客户的部署有15个步骤，每月执行一次，每次运行最多花费5分钟。

你要与同事讨论该问题，明确需构建的所有功能和需修复的所有故障，有一个问题将反复出现：自动化仅花费你几分钟的时间且每隔一定时间段执行一次，这种操作真的值得吗?

只需要5分钟的时间即可手动执行该过程，频率为每月/次。而将该手工过程自动化需要花费3个小时。自动化操作也许会将运行进程所需时间间从5分钟减少到3分钟。

这里的关键在于：由于流程实现了自动化，运行此流程的人员可能不再是你本人。

月收益不仅仅是2分钟。你的5分钟可以精简为0分钟，因为流程自动化了这三分钟的事可能会交给别人来做。事实上，其他的任何人都可以执行此任务。关键时刻，团队中有3分钟空闲时间的任何成员都可以去运行该自动化流程。

不必亲力亲为。如果实现了深层次自动化，其他成员可以分担此项任务以便让专注。

广泛测试

由于擅长记忆所有细节，你知道构建新功能时需调整的每个小开关和切换按钮，确保没有通过添加新代码损害其他功能。

然而，你始终确信没有遗忘什么吗?要是其他人添加了代码呢?他们是否需要了解各个开关和切换键?每当别人整合新代码时，你可能还是会忐忑不安。

测试是增强自信的过程——即确信自己添加的新代码不会破坏任何旧代码;让开发者有信心部署好代码而无需午夜醒来并焦虑思考：“天哪，如果用户在删除付款方式后(而非事前)单击该按钮，他们将获得500元。我需要马上还原程序。”

编写测试代码确实有点耗时，其效果可能不如执行代码。但是，编写测试代码能让头脑保持清醒。测试代码的编写过程可以让开发者重点关注代码的性能要求。然后，再去执行具体任务。

测试为开发者提供空间——让开发者大脑有足够的空间专注于代码重构及改进，因为开发者不再需要忐忑追踪所有开关和切换键以维护重构过程。测试会帮助开发者完成追踪任务，你有了足够的空间去重构代码。

除此之外，深层自动化与广泛测试的组合是重要加分项：深层自动化+广泛测试 =深层自动化测试。使用自动化测试，任何人都可以贡献自己的代码并运行测试。你可以充满自信地进行构建、调整并进行演示和交付。

传授知识

程序员会遇到很多具体的编码问题，并在网络上寻找处理方案。这样不一定能找到解决之道。你可以在一些第三方文档中闲逛，调试不同的设置，创造性地思考问题，然后问题就得到解决了。

解决了自己的问题可不算结束。想想那些即将面对你刚刚经历过的问题的程序员们，花时间和精力解决了这个小问题后，请不要浪费专业知识。

笔者建议向他人传授所学知识。KentC.Dodds称之为“增加价值影响”，SWYX称之为“公共学习”。无论是撰写教程文章、博客文章，还是堆栈溢出问题的答案，程序员都需要明白这点：让他人受益，不要掠夺知识。


 

在人脸识别热度不断提升的情况下，越来越多的机构、企业等都试图通过各种方式来收集相关的生物信息，从而提高管理便利性或掌握更多的数据，以获得更大的利益及话语权。那么我们不禁想问，既然人脸识别的发展不可避免，那么这一技术到底谁能用?又该怎么用呢?

我们先从人脸识别收集与使用来看。对于人脸识别等个人信息有收集和使用需求的，主要是公安机关、政府部门以及金融、交通、教育等领域的企业与机构。公安机关和政府部门收集和使用个人信息无可厚非，但是相关企业收集信息则需要重点监管。

当然，这不是说公安机关和政府部门可以随意收集、使用人脸识别数据，相关的过程还是必须遵守法律规定的。只是相对而言，处于商业利益角度出发而收集相关数据的企业，更容易忽视公众的个人隐私权益，采取强制、非法等方式进行收集、利用，如此极易造成安全隐患，且受到社会反弹。

就目前来说，还没有专门的人脸识别法律来规定哪些部门、机构、企业可以收集和使用，所以正在制定中的《个人信息保护法》，有必要针对个人信息、个人敏感信息和隐私之间的边界进行更加详细的规定，最好是纳入对于生物识别信息收集、储存、应用的具体规定，从而更好地维护公众个人利益。

（编辑：周口站长网）

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