当IOS SDK升级到 4.x之后.
你在测试编译时能够选择的SDK 只有4.x
很多人担心这样3.x环境下的IOS执行这种程序会有问题
所以有人把SDK 3.x复制到xcode目录下来做兼容
其实在真正发布的时候
只在在project属性->Build->Deployment->iPhone Deployment Target里面选择对应的IOS版本即可
一般来说这个博客非常少转帖
这个也是博客中大家达成的共识
除非非常经典或者会消失的内容,才会转发到这个博客
否则都是原创
所以下文内容一定是非常经典的
特别从Apple对于项目的管理制度来看.
也符合下面的理论,Apple的各种项目一定是各种高手组成的小团队.
完成一个项目后又由拆散在进行组织去做另一个项目
所以Apple的人员有两个特点:
1.绝对高手
2.多面手
别为大公司拼命
作者：Paul Graham
译者：阮一峰
1.
大公司最大的困扰，就是无法准确测量每个员工的贡献。它会把所有人的贡献平均化。
在大公司中，你只要一般性地努力工作，就能得到意料之中的薪水。你不能明显的无能或懒惰，但是谁也没觉得你会把全部精力投入工作。
你不能对老板说，我打算十倍努力地工作，请你把我的薪水也增加十倍吧！因为公司已经假定你在全力工作了，而且更重要的是，实际上，公司无法测量你的贡献。
2.
假设有一家公司制造某种消费品，工程师为它做出各种功能，设计师为它设计一个漂亮的外壳，营销人员让顾客相信这是值得拥有的商品。请问如何评价每个人对这个商品销售额的贡献？
还有，上一代产品的工作人员，为这个公司树立了质量可靠的形象，请问最新产品的销售额有多少应该归功于他们？
根本没有办法把所有人的贡献一一分解清楚。
你想更努力地工作，但是你的工作与其他许多人的工作混杂在一起，这就产生了问题。在大公司中，个人的表现无法单独测量，公司里其他人会拖累你。
3.
销售员是一个例外。他们产生的收入，很容易测量，他们的薪水往往是销售额的一个百分比。如果一个销售员想更努力地工作，他马上就可以这样做，并且自动按比例得到更多的报酬。
此外，还有一个职位是可以测量的，那就是高级的管理职位，他们对整家公司的表现负责。高级经理就像销售员一样，不得不用数字证明自己。一个表现糟糕的CEO，是不能推托说自己已经尽了全力。如果公司的表现不好，就是他的表现不好。
不幸的是，公司不可能对每个人都像销售员那样付薪。销售员是单独工作的，大多数雇员则是集体工作。
4.
但是，就算无法测量每个员工的贡献，却有办法得到近似值，那就是测量小团队的贡献。
整家公司产生的收入是可以测量的，如果公司只有一个员工，那么就可以准确知道他的贡献了。所以，公司越小，你就越能准确估计每个人的贡献。
一家创业公司，可能只有10个员工，那么影响收入的人员因子，最多也只有10。这意味着，你最好找出色的人合作，因为他们的工作和你的一起平均计算。
5.
大公司就像巨型的古罗马战舰，一千个划船手共同划桨，推动它前进。但是，两个因素使得它快不起来。一个因素是，每个划船手看不到自己更努力划桨有何不同，另一个因素是，一千人的团队使得任何个人的努力都被大大地平均化了。
如果你从一千人中，随便挑出10个人，把他们放在一条小船上，他们很可能会划得更快。身强力壮的划船手，看到他个人对船的前进速度有显著影响，就会受到激励。如果有人偷懒，其他人也很容易发现，并会对他提出抱怨。
如果你从大船上挑选出10个最优秀的划船手，把他们组成一个团队，这时，十人小船的优势才会真正显示出来。小团队带来的各种额外激励，会在他们身上发挥得淋漓尽致。
这里最重要的是，你挑选出了最优秀的划船手，每个人都是一千人中排在最前面1%的顶尖高手。对他们来说，将自己的工作与其他高手的工作平均化，要比与平庸之辈的工作平均化，简直是太让人满意了。
6.
这就是创业公司的真正意义。
理想情况下，你与其他愿意拼命工作的人，一起组成一个团队，共同谋取更高的回报（相比为大公司工作的情况）。创业公司不仅仅是十个人的团队，而是十个同类人的团队。
Steve Jobs曾经说过，创业的成败取决于最早加入公司的那十个人。我基本同意这个观点，虽然我觉得，真正决定成败的，其实只是前五人。
小团队的优势，不在于它本身的小，而在于你可以选择成员。我们不需要小村庄的那种”小”，而需要全明星第一阵容的那种”小”。
7.
团队越大，每个人的贡献就越接近于整体的平均值。
所以，在不考虑其他因素的情况下，一个非常能干的人待在大公司里，可能对他本人是一件很糟的事情，因为他的表现被其他不能干的人拖累了。当然，许多因素都会产生影响，比如这个人可能不太在乎回报，或者他更喜欢大公司的稳定。
但是，一个非常能干而且在乎回报的人，通常在同类人组成的小团队中，会有更出色的表现，自己也会感到更满意。
（完）
更新慢的问题
Section里面点右上角Edit,然后把所有Ringtongs以及Themes全部关掉
无法update问题
打开iphone的/etc/apt/souces.list.d/saurik.list
编辑：deb http://apt.saurik.com/ tangelo-3.7 main
改为：
deb http://apt.saurik.com/cydia/ tangelo-3.7 main
然后保存。
在游戏的开发中随机数必不可少,
和同事争论一件事情,
他认为PHP的伪随机发生器产生的随机数会有分布问题
所以我找了一下相关资料
一些相关的讨论在这里可以看到
http://blog.bluesky.cn/archives/418/true-random-number-and-pseudo-random-number.html
我在PHP 5.2.8以及CentOs 5.2 Linux环境下测试了文中的例子
结果如下
可以看到其实PHP的rand函数不会产生过分规律的随机数.
所谓产生的数不够随机的问题基本可以忽略
三天假期,终于可以更新许久没有更新的blog了
这段时间消失去做游戏,学了很多东西
后面陆续会把相关的游戏策划,数值平衡学到的东西分享一下.
先推荐本书
要不是看了[快乐之道-游戏设计的黄金法则]
我不会知道Adams&Rollings
而从那本可以预见翻译超烂的希望出版的[游戏设计技术]相关链接
我又有幸发现这本封面设计超搓的[游戏设计基础]-Fundamentals of game design
我在读书方面似乎一直都比较幸运
从讲述游戏设计的理论角度
我感觉已经不可能有书超过这本被当作国外游戏设计教科书的书籍了
书里将所有游戏的分类以及核心的分类
可玩性以及平衡等等都做了深入的讲解
反正如果你要做游戏策划
除了热情,创意之外,你靠这本书就够了
阅读之后.你会懂得如何去分析一个游戏
好玩和不好玩的点会在哪里,为什么,如何避免一个游戏根本性上的问题
虽然只阅读了9,10两章,已经让我获益匪浅了
说到游戏编程,基本上我已经放弃市面上所有的书了
没有一个可以从基础概念一步步一直讲到一个完整系统的
要不就是搞一堆看了头晕的代码贴上去
要不就是超级简单的基础例子
如果不是最近在看D&D方面的东西
也许错过这本很久以前出的书了
推荐这本书没有被人骂托的顾虑
因为我实际上已经错过它了
外面已经买不到这本书了
我只有复印本
一本从socket连接,多线程处理的基础代码
一直到实现一个简单MUD server
再到复杂的脚本嵌入,道具等等的现实可用的MUD服务端
这本书可以说是服务端游戏开发的入门到中级书
而且这本书还带上了基础的游戏设计的内容
例如等级经验设置等等
虽然一些过去的手段
例如通过select来优化以及平面文本数据存储等等已经过时了
但是最基础的处理方式永远不会改变
整个游戏服务端的架构也只是稍微变化而已(如果不能举一反三,那也不用做开发了)
又是一本从犄角旮旯找到的好书
希望各位要做服务端开发的不要错过
你是否知道3个月后网站会需要多少服务器?
如果今天流量突增,目前的结构是否能够应付?
经理让你做一个50万pv的服务器估算,但是我们何时才会需要它?
做SA的常常会需要碰到估算
而最常碰到的两个问题.
要么服务器采购大大超出所需的.大量资金被浪费
要么大量的访问似乎突然而至,服务器采购猝不及防
如何规划网站的增长
如果在大量访问来临之间最好准备,而又不会准备的太早
向来都是靠经验,模糊,不明确,没有依据是国内一直以来IDC以及SA方面的问题.
在推荐给你这本书之前,我要警告那些按照页数来买书的
如果你依据纸张的多少来判断书的好坏
那么这本不会比两本作业本厚多少的书你绝对不要去碰他
但是如果你是按照你能学到的东西来衡量
这本书绝对都是出于实战来写的
甚至作者教你使用必须的EXCEL技巧来作图表进行预估
这比我看到的大量的纯理论性的书籍好太多了
作者是flicker的工程师
从yahoo收购之前一直到yahoo收购之后一直在flicker从事这方面的工作
所有内容都是出于实践
如何判断网站的弱点,如何估算网站的承载量,如果按照目前访问来估算今后的的存储量
有了这本书你所有的东西再也不是大概了.
因为你使用的是科学手段去预测这些.
一个桥梁承重是10T.这是依据什么?
其实工程学里面容量估算早已经是基础内容
但是如何将这些应用到WEB方面却是大有文章的.
如果不是china-pub的低价优惠.可能这本书永远不会被我发现
我庆幸我有这个好运发现它
如果你读到这篇文章.我也恭喜你能发现这本书.
这本书只有寥寥两百页左右
而且其中一半(所有奇数页)都是一副漫画
但是却用了我大约一个月来读
因为里面几乎每句话都是非常深刻的
下面是一些粗浅的理解
游戏归结就是模式
人玩游戏就是对未知模式掌握的过程
最终.游戏的过程就是对模式掌握的过程
当一个玩家对某个游戏所包含的模式彻底理解的时候,
也就是这个玩家放弃此游戏的时候
不同的人喜欢不同的模式
其实是不同人更容易掌握某种模式
导致不同的玩家喜好不同的游戏
其实也就是不同玩家只玩他所擅长的游戏
游戏可以通过增加数据来增加模式的变化量
失败必须有惩罚,哪怕是机会性惩罚
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