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T. Simple is better Efficient bounded model checking for past LTL67-3
390TimoLatvalaetal.；Byappealingtotheinductio；??δ(?)；to|[?]|thattheencodingis；iii+1equivalence:π|=ψ1Uψ；Firstassumethat|[?]|khol；(k,l)-loopπ,whenever|[M,；δ(?)；weonlyneedtoconsiderthe
390TimoLatvalaetal.dByappealingtotheinductionhypothesiswecanassumethat|[ψ1]|diand|[ψ2]|iarecorrect.Thefutureencodingreplicatesthepathδ(?)times,whichensuresthatatd=δ(?)allsubformulashavestabilised(seeProp.1).Letk??=k+p(π)?δ(?)denotetheindexofπwhichcorrespondstothe?nalindexoftheunrolledmodel.We?rstprove??δ(?)to|[?]|thattheencodingiscorrectatπkcorrespondingk.Wewillmake??useofthe??iiii+1equivalence:π|=ψ1Uψ2iffπ|=ψ2orπ|=ψ1andπ|=ψ1Uψ2.Firstassumethat|[?]|kholds.Theencodinghasthefollowingproperty:fora(k,l)-loopπ,whenever|[M,?,k]|hasasatisfyingtruthassignmentwherenoloopse-lectorvariableliistrueanothersatisfyingtruthassignmentexistswherellistrue.Thusδ(?)weonlyneedtoconsiderthecasewherellistrue.From|[?]|kitfollowsthateither|[ψ2]|kholds,orthat|[ψ1]|kand?????????lhold.Intheformercasewecanappealtotheinductionhypothesisandwearedone.Inlattercasewecanarguebythede?nitionδ(?)of????ψ1Uψ2????that|[ψ2]|jmustholdforsomel≤j≤k.Letjbethesmallestsuchindex.Since????ψ1Uψ2????lδ(?)δ(?)δ(?)δ(?)δ(?)holdsandthede?nitionof????ψ1Uψ2????forces|[ψ1]|iδ(?)δ(?)toholdsforalll≤i&j.Bytheinductionholduntilj,wecanconcludethat|[ψ1]|i??hypothesisandthesemanticsofUwecanthenconcludeπk+1|=?.Combiningthis????withπk|=ψ1,wegetπk|=?.??Nowassumethatπk|=?.Bytheequivalenceaboveandthesemanticsofuntil??wecansplittheproofintotwocases.Inthecaseπk|=ψ2wecanbytheinductionδ(?)δ(?)hypothesisconcludethat|[ψ2]|kandthus|[?]|k.Intheothercasewehavethat??πk|=ψ1andthatψ2issatis?edatsomelaterindex.Letj??bethesmallestsuchindexδ(?)anddenotej=l+j???(k??+1).Thenweknowthat|[ψ2]|jmusthold(Prop.1andinductionhypothesis)andthereforealso?????????jδ(?)δ(?)holds.BythesemanticsofUwehaveδ(?)thatπi|=ψ1forallk??≤i&j??.Thisfacttogetherwith|[ψ2]|jimpliesthat?????????iδ(?)δ(?)holdsforalll≤i≤j.Consequently,|[?]|kholdssinceweknowthat|[ψ1]|kholds.Oncethecorrectnessofthecased=δ(?),i=khasbeenestablished,thecorrectnessoftheremainingcasesareeasilyestablished.Sincetheencoding|[ψ1Uψ2]|didirectlyfollowstherecursivesemanticde?nitionofUtocomputealltheothercasesofiandd,andthesecasesultimatelydependontheprovencasewecanconcludetheencodingiscorrectfortheseaswell.Provingcorrectnessforthepastoperatorsfollowsasimilarpattern.Consider?=dψ1Sψ2.Bytheinductionhypothesiswecanassumethat|[ψ1]|diand|[ψ2]|iaredealtwithcorrectly.Forthepastoperatorsthecasei=0,d=0initialisestheencodingwhiletheothercasesarecomputedusingtherecursivesemanticde?nitionofS.Thecor-rectnessoftheinitialisationcanbearguedusingthesemanticsofSandtheinductionhypothesis.AgainbyProp.1wedonotneedtogodeeperthani=k,d=δ(?).Withtheseingredientswecanestablishthecorrectnessofthetranslationfor|[ψ1Sψ2]|di.Performingacaseanalysisfortherestofthepastoperatorscompletestheproof.????Thefollowingresultcanbeprovedasastraightforwardgeneralisationofthenoloopcaseof[1]toPLTL.SimpleIsBetter:Ef?cientBoundedModelCheckingforPastLTL391Theorem2.If|[M,?,k]|hasasatisfyingtruthassignmentwhereallloopselectorvari-ablesliarefalsethennomatterhowthecorresponding?nitepathisextendedtoanin?nitepathπ,itholdsthatπ|=?.Thenewencodingisverycompact.Let|I|and|T|denotethesizeoftheinitialstatepredicateandthesizeofthetransitionrelationseenasBooleancircuits.Theorem3.GivenamodelM,aPLTLformula?,aboundk,thesizeof|[M,?,k]|seenasaBooleancircuitisoftheorderO(|I|+k?|T|+k?|?|?δ(?)).Proof.TheunrollingofthetransitionrelationandtheloopconstraintscontributethetermO(|I|+k?|T|).Foreachsubformulaof?weaddaconstantnumberofconstraintsateachtimepointandkconstraintsattimepointsi=k.Althoughkconstraintsthatrefertootherlinearsizedconstraints(|[?]|and?????????)areaddedati=k,thecircuitremainslinearbecause|[?]|and?????????caneasilybesharedamongtheconstraints.AstheloopisvirtuallyunrolledthereareO(k?δ(?))biningthesetwowegetO(|I|+k?|T|+k?|?|?δ(?)).????Thetranslationislinearinallcomponentsbutsinceδ(?)canbeO(|?|),itcanbeseenasworstcasequadraticintheformulalength.Usually,however,linearityw.r.t.theboundkisthemostcriticalas?ndingdeeperbugsisconsideredmoreimportantthanhandlingverylargeformulas.Whendealingwithformulasof?xedδ(?),e.g.pureLTLformulas,theencodingislinearin|?|.4ExperimentsWehaveimplementedthenewencodinginversion2.1.2oftheNuSMV2modelchecker[14].ThisfacilitateseasycomparisonagainstNuSMV,currentlytheonlypub-lishedPLTLboundedmodelchecker,whichisbasedontheencodinggivenin[7].ForourimplementationofthenewPLTLencodingwehaveadaptedtheoptimisationsforthefutureLTLencodingpresentedin[13].Wehaveperformedtwodifferentsetsofexperiments.Inordertoasseshowtheencodingsscaleingeneral,wemodelcheckedrandomlygeneratedformulasonsmallrandomlygeneratedmodels.Thisletsusevaluatehowtheencodingsscalewhenthesizeoftheformulasisincreasedorthelengthoftheboundisincreased.Wealsotestedtheencodingsonafewreal-lifeexamplestocorroborateour?ndingsfromtherandomexperiments.Inbothexperimentswemeasuredthesizeofthegeneratedconjunctivenormalform(CNF)expressions.Speci?cally,wemeasuredthenumberofvariables,clausesandliterals(thesumofthelengthsoftheCNF-clauses)inthegeneratedCNF,andthetimetosolvetheCNFinstance.AllexperimentswererunonacomputerwithanAMDAthlonXP2000+processorand1GiBofRAMusingtheSATsolverzChaff[18],version.Ourimplementationand?lesrelatedtotheexperimentsareavail-ableathttp://www.tcs.hut.fi/?timo/vmcaiRandomFormulaeTheexperimentswithrandomformulaewereperformedinthefollowingway.Randomformulaeweregeneratedwiththetooldescribedin[17].Wegenerated40formulasfor3924TimoLatvalaetal.55time [s]variablesclausesliterals|f|5|f||f||f|variables4clausesliterals5kkkkvariables44|f| = 55clausesliteralstime [s]kkkkFig.4.Randomformulaebenchmarks.eachformulasizebetweenthreeandseven.ForeachformulawegeneratedaBMCproblemforallboundsuptok=30.TheBMCproblemisconstructedusingaran-domKripkemodelwith35statesthatwasgeneratedwithtechniquesdescribedin[17].TheKripkemodelshaveafairnessrequirementthatrequiresthatatleastoneoftworandomlyselectedstatesshouldappearin?nitelyofteninacounterexamplepath.Thiseliminatesmanyshortcounterexamplesandmakesthemeasurementmoremeaningfulforlargervaluesofk.Figure4hastwelveplotsdepictingtheresultsofthebenchmarks.Inthe?rstrow,allresultsareaveragedovertheboundandshowhowtheproceduresscalewithincreasingformulasize.Inthesecondrow,allresultsareaveragesovertheformulasizeandshowhowtheproceduresscaleintheboundk.Forthethirdrowthesizeoftheformulais?xedat5andtheplotsshowtheaverageoverthe40formulas.Theplotsinthe?rstcolumnshowthenumberofvariablesinthegeneratedCNF.PlotsinthesecondcolumnshowthenumberofclausesandplotsinthethirdcolumnthenumberofliteralsintheCNF.ThelastcolumnhasplotswhichshowthetimetosolvetheCNFinstances.SimpleIsBetter:Ef?cientBoundedModelCheckingforPastLTL393FromtheplotsitisclearthatthenewencodingscalesmuchbetterthantheencodingimplementedinNuSMV.Thisisthecasebothwhenconsideringscalingw.r.t.thesizeoftheformulaandthelengthofthebound.4.2Real-LifeExamplesThesecondsetofexperimentwereperformedonafewreal-lifeexamples.Weused?vemodelsofwhichfourareincludedintheNuSMV2distribution.Themodelswereanalternatingbitprotocol(abp),aboundedresourceprotocol(brp),adistributedmutualexclusionalgorithm(dme),apcibus(pci)anda5-bitshift-register(srg5).Forabpandpciwecheckedapropertywithacounterexamplewhilethepropertiesforbrp,dmeandsrg5weretrueproperties.ThetemplateformulaearecollectedinTable1.Table1.Propertiesusedinreal-lifebenchmarks.Modelabpbrpdmepcisrg5PropertyG(p?YHq)FG(p?O(q?Or))G(p?pT(?pTq))Gp?G(q∧Y(?q∧O(r∧O(s∧Ot)))?O(u∧O(v∧Gw)))FGp∧GFq∧GFr?F(sS(tS(uS(vSw))))Wemeasuredthenumberofvariables,clauses,andliteralsinthegeneratedCNF,andthetimeusedtosolveaninstanceataspeci?cboundk.Wealsoreportthecumu-lativetime(Σtime)usedtosolveallinstancesuptothegivenk.TheresultsoftherunscanbefoundinTable2.Thenewencodingwasalwaysthefastest.Inallcasesthenewencodingproducedthesmallestinstancesw.r.t.allsizemeasures.Forsrg5,NuSMVwasnotabletoproceedfurtherthank=18becausethecomputerranoutofmemory.Thereasonforthiscanbefoundintheapparentlyatleastcubicgrowthw.r.t.theboundkoftheencodingfornestedbinarypastoperators.Table2.Real-lifebenchmarks.Modelkabpbrpdmepcisrg530NuSMVvarsclausesliteralstime25,,41,.930,,169,19.249,338,,962,,2,411,,567,,1,116,,1,589,,963,,8,854,N/AN/AN/AN/AΣtime.615.5,90.733,708N/Avars22,,,,,1,5clauses67,,,153,269,4,,557Newliterals158,,192,383,631,11,,005timeΣtime52..57.53.219.76.317.515.570.241.11,.20.90.76.6394TimoLatvalaetal.5DiscussionandConclusionsWehavepresentedanencodingoftheBMCproblemforPLTL.TheencodingislinearintheboundkunliketheencodingbyBenedettiandCimatti[7].Inthegeneralcasetheencodingisquadraticinthesizeoftheformulabutifwe?xthepastoperatordepth,theencodingisalsolinearinthesizeoftheformula.Experimentscon?rmthattheencodingismorecompactandef?cientthantheoriginalencoding.Intheexperimentsourencodingscalesbetterbothintheboundkandinthesizeoftheformula.Afterhavingindependentlydiscoveredournewencodingweveryrecentlybecameawareofamanuscript[19]discussinganalternativeapproachtoboundedmodelcheck-ingofPLTL.Ourapproachdiffersinmanywaysfromthatof[19],themaindifferencesbeingthattheirapproachdoesnotperformanyvirtualunrollingatallandthattheirstartingpointisthesocalledSNFencodingforBMC[15].Itiseasytomodifyourencodingnottovirtuallyunroll(k,l)-loopsbyde?ningthepastoperatordepthfunctionδ(?)toreturntheconstant0forallformulasirregardlessoftheirpastoperatordepth.However,inthiscasetheencodingwouldnotremainsoundforformulaswithloopingcounterexamples.Forexample,verifyingtheformula?GFYYY(x=0)onourrun-ningexamplewouldresultinacounterexampleatk=6eventhoughtheformulaholds.WedonotseehowsoundnessforfullPLTLcouldbeachievedwithoutperformingvirtualunrolling.Ifwerestrictourselvestosearchingfornon-loopingcounterexamples(notallPLTLformulashavenon-loopingcounterexamples)ortospeci?cationsinsomesubsetoffullPLTL,thevirtualunrollingcouldbediscardedwhilemaintainingsoundness.However,althoughvirtualunrollinghasasmalloverheaditalsohasbene?ts.Forexample,modelcheckingformula(1)onourrunningexamplerequiresthetransitionrelationtobeun-rolled6timeswithourencodingbuttheencodingof[19]requiresthetransitionrelationtobeunrolled11timesbeforethe?rstwitnessisfound.Duetotheef?ciencyofouren-codingtheoverheadofvirtualunrollingissmallandthepotentialgaininusingsmallerboundscanbesigni?cant.Wearguethatourapproachcanbemoreef?cientthan[19],atleastinthecaseswheretheencodingisdominatedbythesystemtransitionrelationsize(|T|??|?|)andthecounterexamplecanbedetectedearlierbyvirtualunrolling.Inouropinionthenewencodingisalsoeasiertounderstandandimplementthanthatof[19].Therearestillpossibilitiesforimprovingtheperformanceofourencodingandex-tendingittootheruses.Theboundedsatis?abilityproblemasksifthereisanymodelrepresentedasaboundedpathoflengthkforagivenPLTLformulaψ.Thenewen-codingcaneasilybeextendedtosolvethisproblembyremovingallconstraintssetbythetransitionrelationonthestatevariables.IftheencodingisviewedasaBooleancircuit,theloopselectorvariablesliandtheatomicpropositions(andtheirnegations)areviewedasinputgates,thentheencodinggeneratesamonotonicBooleancircuit.Thiscouldbeexploitedinspeci?cSATsolveroptimisations.AnotherpossibletopicforfutureresearchisconsideringincrementalencodingsforBMCinthespiritof[20].References1.Biere,A.,Cimatti,A.,Clarke,E.,Zhu,Y.:SymbolicmodelcheckingwithoutBDDs.In:ToolsandAlgorithmsfortheConstructionsandAnalysisofSystems(TACAS’99).Volume1579ofLNCS.,Springer(包含各类专业文献、各类资格考试、外语学习资料、中学教育、文学作品欣赏、专业论文、高等教育、行业资料、应用写作文书、T. Simple is better Efficient bounded model checking for past LTL67等内容。　怎样阅读一本书
阅读能力的提升，是心智成长的助力。
首先解释一下，“怎样阅读一本书”是一本书的名字，不要误会。我并不是要大侃特侃读书之道，写的，也只是一点点读后感罢了。其实，就好像是做练习能够自己掌握一些知识一样，通过一定有意识的去组织和重架构，总能在理解层面和吸收知识方面得到好处。
书的PDF版在
读书笔记在
可以稍微试行的行动规划在
现代人生活在一个信息泛滥的时代，无数的精心包装的观点就好像理所当然一样钻进脑子里面，导致缺失了很多的思考。资讯的泛滥正阻碍着我们的理解力。
懒得思考，何时变成了人们的通病？不能仅仅怪信息大爆炸，每次接受信息，信息客观的话自然是好，如果带有明确的观点性质，总要留心自己的思考被人劫持。
所谓吸收资讯，就只是知道某件事发生了。想要被启发，就是要去搞清楚这到底是怎么回事。为什么会发生，与其他的事实有什么，有什么类似的情况，同类的差异在哪里等等。一定要知道，读得多并不是等同于读得好。
读书时千万不要，只求快一点读完全书。需要看懂才是正途，慢一点没关系，有利而无害，对吗？slowly，slowly and more slowly till you
understand.
思考只是主动阅读的一部分。一个人还必须运用他的感觉与想像力。一个人必须观察，记忆，在看不到的地方运用想像力。如果你问一位活生生的老师一个问题，他可能会回答你。如果你还是不懂他说的话，你可以再问他问题，省下自己思考的时间。然而，如果你问一本书一个问题，你就必须自己回答这个问题。在这样的情况下，这本书就跟自然或世界一样。当你提出问题时，只有等你自己作了思考与分析之后，才会在书本上找到答案。
借不借助帮忙都好，只有在自己的思考之后，才会有理解，才能有收获。
什么叫对的方向？答案是一个很重要又有帮助的阅读规则，经常被忽略。从到尾先读完。这个规则很简单。头一次面对一本难读的书的时候，碰到不明白的地方不要停下来查询或思索。
如果这是一本好书，高出你能力一定程度的好书，耐住性子，收获还在后面。
任何实用性的书都不能解决该书所关心的实际问题。一本理论性的作品可以解决自己提出的问题。但是实际的问题却只能靠行动来解决。当你的实际问题是如何赚钱谋生时，一本教你如何交朋友或影响别人的书，虽然可能建议你很多事，但却不能替你解决问题。没有任何捷径能解决这个问题，只能靠你自己去赚钱谋生才能解决。
一句话，行动行动。
让我们举一个例子。在形上学中，一个基本的主旨可以这样说明：“除了实际存在的事物，没有任何东西能发生作用。”我们听到许多学生很自满地向我们重复这个句子。他们以为只要以口语完美地重复这个句子，就对我们或作者有交待了。但是当我们要他们以不同的句子说明这句话中的主旨时，他们就头大了。很少有人能说出：如果某个东西不存在，就不能有任何作用之类的话。但是这其实是最浅显的即席翻译一一至少，对任何一个懂得原句主旨的人来说，是非常浅显的。
理解之上，是会应用，会比喻，会讨论，会思考，会产出。
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　　在看&Fipped&之前，我还在听闺蜜抱怨为何感情到后面都会变淡，为何不再脸红心跳，最终总是免不了的落入俗套。
　　
　　可是看完之后，我开始想的是，是谁在爱这字上擅自加载那么多东西，又是谁让爱变的复杂。
　　
　　故事说的是7岁两小无猜的懵懂初恋。我想也许只有把感情放在这样年少无忧的年纪，才能脱离一些事物的干扰，看的单纯。这是一个简单的故事，从最初的小姑娘追逐暗恋，总是在猜测他是否喜欢自己，到后面感情的变化，喜欢的不再砰然，逃避的突然变成喜欢，小男孩终于意识到了她的不平凡... 情感线变化走的顺畅，一切从心，所以当看到小Julia的不安猜测，故作漫不经心每次走过他的面前，眼角偷偷追寻他踢球的身影，却能明白那种不能自已，当Bryce面对遇到Julia的喜欢不知所措，左右躲闪，却也能理解那种纠结。年少的孩子单纯无顾忌，喜欢是希望天天跟他在一起，生气是避而不见的躲闪，简单的故事是在还原感情的本来面貌，述说着爱情的最初模样：厌恶分明，没有现代爱情中的模棱两可，没有一丝的暧昧不清。
　　
　　最近电影总是喜欢把初恋拿出来说事，每次出片总是引起大家的追捧，每每奏效。这也许是因为现代的爱情变得太过复杂，多变到有时候没有是非对错的标准来判断，感情的终结很多时候连编剧都不知道该归因何处。要不就是陈词滥调的老问题探讨，或者是挑战着世俗的伦理道德。而这时候说说单纯的初恋，便轻而易举的触动着观众心中最柔软的地方。每个观众的心中都会为那份感情保留一块地方，不管之后的心被染成五颜六色，那块还是纯洁无暇。当回忆被勾唤，情感被触动，剩下能做的也只是一起回忆。我们总是倍感珍惜那些回不去，不再拥有的岁月。
　　
　　Bryce的外公曾说过一句话“Some of us get dipped in flat, some in satin, some in gloss. But every once in a while you find someone who's iridescent, and when you do, nothing will ever compare.”这是对fipped最好的诠释，对于爱情最单纯的感悟。有些事情原本简单，过多的修饰只会失去原本的模样。懂的越多，就会出现choice fatigue.心眼被蒙上，然后在这迷宫般的世界横冲直撞，不断追逐，却越发寂寞，永远得到的不是想要的，却总是不明白自己想要的是什么。是我们把一些事情变的复杂，然后再让自己囚困于此，more choice means unhappier, simple is better
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玛德琳·卡罗尔 / 卡兰·麦克奥利菲 / 瑞贝卡·德·莫妮 / 安东尼·爱德华兹
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& 或  
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看下应用程序的当前目录是否是dll目录...
一同事遇到一个问题，调用一个dll传入写死的字符串ok，传入动态创建的字符串返回错误。折腾来折腾去，最后使用LocalAlloc解决了问题。但 MSDN也写着函数只是为兼容16位版本而保留的，并没有什么实际作用。。。费解！...
/blog/、双手捂住耳朵，手指弹动脑袋，10~20次，可促进大脑血液循环。　 2、扯耳朵，右手经过后脑勺，往下扯动左耳垂；随后，左手经过后脑勺，往下扯动右耳垂，每次做10~20次。 　　 3、炼眼，双眼远眺窗外的景观，眼睛用力向下眨，可舒缓眼睛晶状体的疲劳。 　　 4、“转颈”，脖子左左、右右、前前、后后，顺时针转动...
鱼骨图使用步骤　　(1)查找要解决的问题； 　　(2)把问题写在鱼骨的头上； 　　(3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题； 　　(4)把相同的问题分组，在鱼骨上标出； 　　(5)根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因； 　　(6)拿出任何一个问题，研究为什么会产生这样的问题？ 　　(7)针对问题的答案再问为什么？这样至少深入五个层次（连续问五个问题）； 　　(8)当深入...
相传在很远的古代，知了是不会飞的。一天，它看见一只大雁在空中自由自在地飞翔，十分羡慕。它就请大雁教它学飞。大雁高兴地答应了。 学飞是一件很辛苦的事。知了怕吃苦，一会儿东张西望，一会儿跑东窜西，学得很不认真。大雁给它讲怎样飞，它听了几句，就不耐烦地说：知了！知了！大雁让它多试着飞一飞，它只飞了几次，就自满地嚷道：知了！知了！秋天到了，大雁要到南方去了。知了很想跟大雁一起展翅高飞，可是，它扑腾着翅膀，...
        离发版还有2个月，虽然已经连续加班半年多了，需求也砍了一些，但问题还是一堆，而且又有新的更重要的需求加进来。老总和市场部已经开始筹备发布会了，看来想跳票是不可能的了！只能加大工作强度，以前周一到周四晚上加班，现在周六也要加了。         对于这样的工作安排，我思想上还过得去，就是身体有些抗议。记得以前看过一本修心的书，里面列举了一些逃避面对自己的手段，其中包括“拼命工...
 眼球体操　　1.双眼先向右远方眺望，然后把视线转向左远方。　　2.眼睛用力眨几次。　　3.双眼看斜右上方，然后看左下方。反之，看斜左上方，再看右下方。　　4.睁大眼睛，使眼球上下左右转动。多摄入富含维生素A、B族维生素的食物，如豆制品、动物内脏、蛋类、绿叶蔬菜、胡萝卜等，还要忌烟酒，少吃辛辣食物。 ...
跳槽是一门学问，也是一种策略。跳槽并不意味着你就能够取得职业的成功，当面临跳槽时，如何顺利地完成跳槽，从而取得职业的成功呢？以下是一些切身体会，值得大家参考。 　　 　　这三年，我是跳烦了，如今无所它求，但求稳定。不过，仅凭借我这七次跳槽的经验，说点感受，也希望大家能够越跳越好： 　　 　　（1）不要指望会一下子能够跳到多么好的公司，绝大多数公司都一个样子。比如用友、金蝶、亚信、神...
一个朋友在失恋时写下的，很真实突然、一下子、变化了。昨天熟悉的，今天变得陌生，接受这样的改变，需要多久时间。    某一天，熟悉的信息提示不再响起，我知道和以前不一样了，告诉自己不要等待，不要太多的期待，让自己去接受这个变化，重新转回一个人的走走停停。        某一天，你的生活像日记一样通过信息拼命传给我，时时刻刻我知道你在干什么，每时每刻心情的变化，让自己用尽所有的精力和勇气去...
又一个睁开眼睛就想起这里还缺一点、那里需要完善的清晨。听着鸟儿在床前叫，想想也没啥事可做，起窗，骑上车，直奔单位。过完周末，还21天ecell就要发版了，虽然是α版，但任务依旧艰巨！从4月住在单位加班起，过得很忙很充实，在单位就4件事：写代码、踢毽子、吃饭还有就是睡觉。每天工作12小时，踢毽子是唯一的活动。有点跑题了。一进单位遇到gs，他要进村买本本去，问我是否同往，想想还一堆事，就没跟着...
人在职场，首先得学会做人，做一个受欢迎的人，其实做一个受欢迎的人也是有原则的，以下就有27条讨人喜欢的原则，愿读到本帖的朋友都能成为一人受欢迎的人。 　　讨人喜欢的27个原则 　　1.长相不令人讨厌，如果长得不好，就让自己有才气;如果才气也没有，那就总是微笑。 　　2.气质是关键。如果时尚学不好，宁愿纯朴。 　　3.与人握手时，可多握一会儿。真诚是宝。 　　4.不必什么都用“我”做主语。 　　5....
    以前一直听人说海上钢琴家这部电影不错，昨天看了一下，果然相当的经典。看着1900那出神入化的琴技，听着他弹奏的优美的音乐。我突然想到，钢琴家和程序员是如此的相似。1900说道：琴键是有限的，而人的生命是无限的我可以在有限的琴键上演奏出无限快乐的音乐。钢琴上88个键，不多一个也不少一个，只有这88个键才是我的天地，那里有我的梦想。程序员又何尝不是如此？在有限的键盘上，写出无限精彩的程序。  ...
 如何在涉世之初少走弯路，有一个好的开端，开始一番成功的事业？以下是一些先行者积累的10条有益的涉世忠告。好好地遵循、把握这些忠告和建议吧，比起所学的课堂课程来，它毫不逊色！ 1. 买个闹钟，以便按时叫醒你。 贪睡和不守时，都将成为你工作和事业上的绊脚石，任何时候都一样。不仅要学会准时，更要学会提前。就如你坐车去某地，沿途的风景很美，你忍不住下车看一看，后来虽然你还是赶到了某地，却不是准时...
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