Qcon2014摘要（下）
继续上一篇，把剩下的内容也整理一次吧。过了一天再看，其实也想到了很多东西，另外第一个iOS应用也上线了，居然一次就成功还有点小激动。不过最近事情还是略多，我已经意识到了不会有真正“闲”下来的一天了，那就继续朝前跑吧黑喂狗！
高效能人才成长
高效能理解：高价值产出/持续创新、团队高效率高质量、持续能力成长
人才管理导向原则：高级（内部成长/空降）、中级（内部成长/内部推荐/外包）、初级（校招）
人才成长导向：合格上岗、学习型组织
人才激励导向：高级（期权）、中级（决策参与）、初级（学习成长、员工福利）
人才绩效导向：战略导向、客观全面评价员工产出
人才管理流程
训练营：标准课程、团队竞争、模拟项目、承接项目
试用期：师傅连坐制、交底确认
正式期：双周学习会、大讲堂、最佳实践与标准化、盘点岗位认证
高级期：决策委员会、导师制
这个暂时用不着，只能是备用了。
互联网的金融任务
金融本身的效率并不低，但只有银行被视为金融的时候，金融的效率就低下了
高利差：生产不如炒钱，资金体外循环；金融扩张冲动难以抑制；鼓励金融冒险行为；通货膨胀压力巨大
互联网金融的核心任务：金融主体的多元化；将利差降到合理水平
各种宝宝模式：有利于金融主体多元化；带动基金行业发展壮大；有利于降低利差
互联网支付：属于银行职能；与利差、金融多元化无直接关系
众筹模式：有利于金融主体多元化；理论上有利于降低融资成本；实际中模式混乱
P2P网贷：有利于主体多元化；对金融行业内部无带动效应；不利于降低利差
我就看看，我不说话。
Java生态演化之路
基础组件层：Distributed Session, Distributed Cache, IoC
数据存储层：RDB, MongoDB, DFS, Logging
数据访问层：Datasource Sharding, MongoDB Sharding, ORM
数据计算层：Offline Computing, Streaming Computing
接口交互层：Thrift, Web Services, HTTP/JSON
基础服务层：SMS, Mail, Image, Messaging, Authentication, Authorization, Configuration, Scheduling
架构参考
唯快不破 - 推荐系统时效性的时间与思考
Algorithm Family: Ranking Optimizer + Merge Ranking Algorithms (Neighborhood Based Methods, Content Based Methods, Constraint Based Methods, Context-Aware Methods)
如何变快：Stream computing
感觉很多内容应该是说出来的，PPT上很简略啊囧
婚恋交友中的用户推荐系统
为什么世纪佳缘不免费：垂直型网站，用户目的明确；用户的生命周期短；用户获取成本高；付费让交友环境更纯净；目前没有其他更好模式
男/女 = 7:3、80%三十岁以下、大学及以上学历近7成、月薪主要是2-5K
分布式存储与计算系统：Hadoop/Hive、MySQL/MongoDB、Memcached/Redis、Storm
三大用户推荐系统：运营、个性化、组合
抽取用户可能感兴趣的异性作为候选集：Offline/Online item-based kNN
依据用户的历史数据对候选集重排序：Logistic Regression / Latent Factor
推荐人可以算是推荐系统的终极了吧，很期待有更有意思的发展。
本来还特地留了一些看名字很高大上的PPT，结果发现感兴趣的还不如上半部分呢，有点小失望，总体看来，热点是这些：推荐系统，架构自动化，运营自动化。
大家可能都留了好多好多手，有些隔靴搔痒呢。