螃蟹效應(yīng) 蘑菇效應(yīng)？-招聘街

一、螃蟹效應(yīng) 蘑菇效應(yīng)？

螃蟹效應(yīng)：用敞口藤籃來裝螃蟹，一只螃蟹很容易爬出來，多裝幾只后，就沒有一只能爬出來了，不因為別的原因，就因為相互扯后腿的緣故。

蘑菇效應(yīng)：指蘑菇長在陰暗的角落，得不到陽光，也沒有肥料，自生自滅，只有長到足夠高的時候才會開始被人關(guān)注，可此時它自己已經(jīng)能夠接受陽光了。人們將這種現(xiàn)象稱之為“蘑菇效應(yīng)”。

二、毒蘑菇效應(yīng)？

蘑菇長在陰暗的角落，得不到陽光，也沒有肥料，自生自滅，只有長到足夠高的時候才會開始被人關(guān)注，可此時它自己已經(jīng)能夠接受陽光了。人們將這種現(xiàn)象稱之為“蘑菇效應(yīng)”。蘑菇管理是大多數(shù)組織對待初入門者、初學(xué)者的一種管理方法。從傳統(tǒng)的觀念上講，“蘑菇經(jīng)歷”是一件好事，它是人才蛻殼羽化前的一種磨煉，對人的意志和耐力的培養(yǎng)有促進(jìn)作用。但用發(fā)展的眼光來看，蘑菇管理有著先天的不足：一是太慢，還沒等它長高長大恐怕瘋長的野草就已經(jīng)把它蓋住了，使它沒有成長的機(jī)會；二是缺乏主動，有些本來基因較好的蘑菇，一鉆出土就碰上了石頭，因為得不到幫助，結(jié)果胎死腹中。

蘑菇效應(yīng)”很形象地詮釋了多數(shù)人的工作經(jīng)歷：一個剛參加工作的人總是先做一些不起眼的事情，而且得不到重視。當(dāng)他默默無聞地工作一段時間后，如果工作出色就逐漸被人關(guān)注并得到重用；如果工作不出色就逐漸被邊緣化，甚至被人遺忘。從傳統(tǒng)的觀念上講，這種“蘑菇經(jīng)歷”不一定是什么壞事，因為它是人才“蛻殼羽化”前的一種磨練，它可以消除一些不切實際的幻想，從而使人更加接近現(xiàn)實，能夠更加理性地思考和處理問題，對人的意志和耐力的培養(yǎng)具有促進(jìn)作用。

可是，人們?nèi)绻冒l(fā)展的眼光來看，“蘑菇效應(yīng)”也有著先天不足：對一些真正有才華、有抱負(fù)的年輕人來說，“蘑菇經(jīng)歷”有可能耗費(fèi)一生中最美好的時光，甚至有可能因不受重視(長在陰暗的角落)，得不到必要的指導(dǎo)和提攜(得不到陽光，也沒有肥料)，而最終被埋沒(自生自滅)。

三、啥是蘑菇效應(yīng)？

蘑菇效應(yīng)，指蘑菇長在陰暗的角落，得不到陽光，也沒有肥料，自生自滅，只有長到足夠高的時候才會開始被人關(guān)注，可此時它自己已經(jīng)能夠接受陽光了。人們將這種現(xiàn)象稱之為“蘑菇效應(yīng)”。

蘑菇管理是大多數(shù)組織對待初入門者、初學(xué)者的一種管理方法。從傳統(tǒng)的觀念上講，“蘑菇經(jīng)歷”是一件好事，它是人才蛻殼羽化前的一種磨煉，對人的意志和耐力的培養(yǎng)有促進(jìn)作用。

四、蘑菇效應(yīng)的提出者？

是國外的一批年輕電腦程序員總結(jié)出來的。

是20世紀(jì)70年代，由國外的一批年輕電腦程序員總結(jié)出來的。

蘑菇效應(yīng)，蘑菇長在陰暗的角落，得不到陽光，也沒有肥料，自生自滅，只有長到足夠高的時候才會開始被人關(guān)注，可此時它自己已經(jīng)能夠接受陽光了。人們將這種現(xiàn)象稱之為“蘑菇效應(yīng)”。蘑菇效應(yīng)告訴我們，吃苦受難不一定是壞事，特別是那些剛剛走入社會、走上工作崗位的年輕人，當(dāng)一段時間的"蘑菇"，能夠更好地認(rèn)識形形色色的人與事，為今后的發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

五、揭秘琥珀效應(yīng)：教師招聘面試題全解析

在教師招聘面試中，琥珀效應(yīng)作為一個備受關(guān)注的話題，備受考生關(guān)注。琥珀效應(yīng)教師招聘題常常是考試中的難點，接下來我們將全面解析琥珀效應(yīng)相關(guān)的教師招聘面試題，幫助考生深入了解該知識點。

什么是琥珀效應(yīng)？

首先，我們來解釋琥珀效應(yīng)的概念。琥珀效應(yīng)是指透過琥珀這種古老材料所形成的透光與散射光的特殊效應(yīng)，也稱琥珀現(xiàn)象。琥珀是一種半透明的化石樹脂，古代人民常用它來制作飾品或工藝品。因為琥珀的透明性，當(dāng)太陽光穿過琥珀時，會產(chǎn)生獨特的色彩和光效，這就是“琥珀效應(yīng)”。

琥珀效應(yīng)在教師招聘中的應(yīng)用

在教師招聘面試中，琥珀效應(yīng)被引申為一種教學(xué)方法的比喻。就像琥珀透光后呈現(xiàn)出迷人的光效一樣，教師演示教學(xué)也應(yīng)該通過各種手段和方法，讓教學(xué)內(nèi)容深入淺出、生動有趣，讓學(xué)生在輕松愉快的學(xué)習(xí)氛圍中獲得知識的“光效”。這也是檢驗一位教師教學(xué)水平和能力的一種標(biāo)準(zhǔn)。

琥珀效應(yīng)教師招聘題解析

1. “你如何理解琥珀效應(yīng)在教學(xué)中的運(yùn)用？”

針對這個問題，考生可以從課堂教學(xué)中的具體案例入手，闡述自己在教學(xué)中如何運(yùn)用多媒體、實驗、故事等手段，讓學(xué)生獲得更直觀、更有趣的學(xué)習(xí)體驗。

2. “請舉例說明你在教學(xué)中成功運(yùn)用了琥珀效應(yīng)的經(jīng)歷。”

回答這個問題時，考生可以真實地講述自己在教學(xué)中如何設(shè)計教案、利用教學(xué)輔助工具，讓學(xué)生對知識產(chǎn)生濃厚的興趣和深刻的記憶。

如何應(yīng)對琥珀效應(yīng)教師招聘題

要想在面試中成功應(yīng)對琥珀效應(yīng)教師招聘題，考生首先要對琥珀效應(yīng)的概念和在教學(xué)中的運(yùn)用有清晰的認(rèn)識。其次，要結(jié)合自身的教學(xué)經(jīng)驗和案例，展示自己對琥珀效應(yīng)的理解和實踐能力。最后，要注意語言表達(dá)和思維邏輯的清晰，充分展現(xiàn)自己的教學(xué)特色和個人魅力。

通過對琥珀效應(yīng)教師招聘題的全面解析，相信大家已經(jīng)對這一話題有了更深入的理解。在備戰(zhàn)教師招聘面試時，希望大家能夠靈活運(yùn)用所學(xué)知識，展現(xiàn)出自信和魅力，成功贏得理想的工作機(jī)會。

感謝您閱讀本文，希望本文能幫助您更好地準(zhǔn)備教師招聘面試，取得理想的成績。

六、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

檢測數(shù)據(jù)：

sunny，hot，high，weak

結(jié)果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 測試代碼

public static void main(String[] args) {

//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)練模型

makeModel(false);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失敗！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失敗！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成訓(xùn)練模型失敗！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

七、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。

2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。

3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。

4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認(rèn)為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

八、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(shè)計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。

九、青蛙效應(yīng)木桶效應(yīng)鯰魚效應(yīng)？

青蛙現(xiàn)象：把一只青蛙直接放進(jìn)熱水鍋里，由于它對不良環(huán)境的反應(yīng)十分敏感，就會迅速跳出鍋外。如果把一個青蛙放進(jìn)冷水鍋里，慢慢地加溫，青蛙并不會立即跳出鍋外，水溫逐漸提高的最終結(jié)局是青蛙被煮死了，因為等水溫高到青蛙無法忍受時，它已經(jīng)來不及、或者說是沒有能力跳出鍋外了。　　-

青蛙現(xiàn)象告訴我們，一些突變事件，往往容易引起人們的警覺，而易致人于死地的卻是在自我感覺良好的情況下，對實際情況的逐漸惡化，沒有清醒的察覺。-

管理學(xué)上有一個著名的“木桶理論”，是指用一個木桶來裝水，如果組成木桶的木板參差不齊，那么它能盛下的水的容量不是由這個木桶中最長的木板來決定的，而是由這個木桶中最短的木板決定的，所以它又被稱為“短板效應(yīng)”。由此可見，在事物的發(fā)展過程中，“短板”的長度決定其整體發(fā)展程度。正如，一件產(chǎn)品質(zhì)量的高低，取決于那個品質(zhì)最次的零部件，而不是取決于那個品質(zhì)最好的零部件；一個組織的整體素質(zhì)高低，不是取決于這個組織的最優(yōu)秀分子的素質(zhì)，而是取決于這個組織中最一般分子的素質(zhì)一樣。……此種現(xiàn)象在管理學(xué)中通常被稱為“木桶效應(yīng)”。

鲇魚效應(yīng)：以前，沙丁魚在運(yùn)輸過程中成活率很低。后有人發(fā)現(xiàn)，若在沙丁魚中放一條鲇魚，情況卻有所改觀，成活率會大大提高。這是何故呢?-

原來鲇魚在到了一個陌生的環(huán)境后，就會“性情急躁”，四處亂游，這對于大量好靜的沙丁魚來說，無疑起到了攪拌作用;而沙丁魚發(fā)現(xiàn)多了這樣一個“異已分子”，自然也很緊張，加速游動。這樣沙丁魚缺氧的問題就迎刃而解了，沙丁魚也就不會死了。-