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GitHub嚴(yán)選：每天推薦一個GitHub優(yōu)質(zhì)開源項目
過去屬于死神，未來屬于你自己。
大家好，我是嚴(yán)選哥。
今天給大家?guī)淼捻椖渴牵?strong>hacker-laws
這個項目搜集了一些對開發(fā)人員有用的定律、理論、原則和模式。坐擁16.8k的star。
大家一定不會覺得很奇怪？開發(fā)人員不是應(yīng)該學(xué)習(xí)代碼、語法么？為什么還要看這些理論性的帶有哲學(xué)味的文章呢？
其實理論萬物皆通，不管是在軟件開發(fā)領(lǐng)域，還是在其它的領(lǐng)域，理論和法則都是一樣的，這些理論和法則只是在這些不同領(lǐng)域的展現(xiàn)而已。
就拿阿姆達爾定律 (Amdahl's Law)來說：
阿姆達爾定律是一個公式，它顯示了可以通過增加系統(tǒng)資源來實現(xiàn)的計算任務(wù)的潛在加速。通常用于并行計算，它可以預(yù)測增加處理器數(shù)量的實際好處，這受程序的可并行性限制。
什么意思呢？如果程序由兩部分組成，A部分必須由單個處理器執(zhí)行，B部分可以并行運行。那么向執(zhí)行程序的系統(tǒng)添加多個處理器只能獲得有限的好處。它可以極大地提升部分 B 的運行速度，但部分 A 的運行速度將保持不變。
我們看這個圖：
我們看到，如果系統(tǒng)中有95%的可并行任務(wù)，那么增加的處理器越多，效果越明顯；但是如果系統(tǒng)中只有50%甚至更少的可并行任務(wù)，那么同樣你增加更多的處理器，但是取得的效果并不明顯。
大家是不是可以感受到，這些定律和法則對于我們設(shè)計系統(tǒng)方案和解決實際問題的時候是有一定的幫助的。
這個項目有很多內(nèi)容：
這個項目同樣也有中文版本：
https://github.com/nusr/hacker-laws-zh
