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B2B企業英語會話：作業研發篇

為了解決oocl發單的問題，作者李純白 這樣論述：

　　如何以產能capacity來談接單競爭力？如何用備份產能(buffer capacity)接急單？老闆要砍在地庫存，不但不准丟單還要求成長30%，業務該怎麼溝通才好？介紹技術藍圖technical roadmap的重點為何？如何和PM打交道順利拿RFP？回應客戶對QA/QC疑慮的好說詞。  　　B2B業務靠專業談技術、談生產、談品質，最忌讓對方一問三不知，當場傻眼。本書涵蓋並串連B2B作業與研發各式情境(scenarios)，如6 Sigma與SPC介紹、955ATP和需求預估的要求、second source→AVL→design-in過程管理、備份產能與急單等等，

讓你輕鬆談品保、廠務、和技術，全方位發揮功力。作者縱橫產業35年之實戰焠鍊，能有效幫助你用英語有效溝通技術議題，使命必達。 　　Win by speaking like a true B2B professional!   　　作者是以當今B2B產業內實際運作為寫作架構，最貼近實務需要。與市面一般商用英語教材有極大的差異性。並曾在授課的英語會話課中嘗試使用部分編寫內容測試研究生的反應，出乎意料之外，研究生對這樣編寫的內容接受度很高，可供商管科系研究生來使用。

Java性能優化權威指南

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為了解決oocl發單的問題，作者（美）亨特 這樣論述：

《Java性能優化權威指南》由曾任職于Oracle/Sun的性能優化專家編寫，系統而詳細地講解了性能優化的各個方面，幫助你學習Java虛擬機的基本原理、掌握一些監控Java程序性能的工具，從而快速找到程序中的性能瓶頸，並有效改善程序的運行性能。Java性能優化的任何問題，都可以從本書中找到答案！《Java性能優化權威指南》是Java應用性能調優的聖經，內容通俗易懂，介紹了大量的監控和測量工具，涉及各種硬體架構和操作系統。涵蓋了如何構建實驗、解釋結果以及如何採取行動等技巧。 柳飛，畢業於中國科學技術大學和復旦大學。現為上海愛科生信息技術有限公司工程師，曾任OOCL ISD工程師。目前主要關

注的領域為MySQL和分散式計算。十年碼農兩忙忙，不coding，自難忘。徒步及跑步業餘湊熱鬧者，中度拖延症患者。陸明剛：畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現任易安信中國卓越中心資深軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注JVM性能調優和大數據，喜歡挖掘技術背後的內幕，並樂此不疲。陸明剛，畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現為易安信中國卓越研發中心主任軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注分散式計算和JVM性能優化，喜歡挖掘技術背後的內幕。羽毛球運動深度球粉，業餘驢友及攝友。 第1章 策略、方法和方法論 1.1 性能問題的現狀

1.2 性能分析的兩種方法：自頂向下和自底向上 1.2.1 自頂向下 1.2.2 自底向上 1.3 選擇正確的平台並評估系統性能 1.3.1 選擇正確的CPU架構 1.3.2 評估系統性能 1.4 參考資料 第2章 操作系統性能監控 2.1 定義 2.2 CPU使用率 2.2.1 監控CPU使用率：Windows 2.2.2 監控CPU使用率：Windows typeperf 2.2.3 監控CPU使用率：Linux 2.2.4 監控CPU使用率：Solaris 2.2.5 命令行監控CPU使用率：Linux和Solaris 2.3 CPU調度程序運行隊列 2.3.1 監控CPU調度程序運行

隊列：Windows 2.3.2 監控CPU調度程序運行隊列：Solaris 2.3.3 監控CPU調度程序運行隊列：Linux 2.4 內存使用率 2.4.1 監控內存利用率：Windows 2.4.2 監控內存使用率：Solaris 2.4.3 監控內存使用率：Linux 2.4.4 監控鎖競爭：Solaris 2.4.5 監控鎖競爭：Linux 2.4.6 監控鎖競爭：Windows 2.4.7 隔離競爭鎖 2.4.8 監控搶占式上下文切換 2.4.9 監控線程遷移 2.5 網絡I/O使用率 2.5.1 監控網絡I/O使用率：Solaris 2.5.2 監控網絡I/O使用率：Linux

2.5.3 監控網絡I/O使用率：Windows 2.5.4 應用性能改進的考慮 2.6 磁盤I/O使用率 2.7 其他命令行工具 2.8 監控CPU使用率：SPARC T系列系統 2.9 參考資料 第3章 JVM概覽 3.1 HotSpot VM的基本架構 3.2 HotSpot VM運行時 3.2.1 命令行選項 3.2.2 VM生命周期 3.2.3 VM類加載 3.2.4 字節碼驗證 3.2.5 類數據共享 3.2.6 解釋器 3.2.7 異常處理 3.2.8 同步 3.2.9 線程管理 3.2.10 C++堆管理 3.2.11 Java本地接口 3.2.12 VM致命錯誤處理 3.3

HotSpot VM垃圾收集器 3.3.1 分代垃圾收集 3.3.2 新生代 3.3.3 快速內存分配 3.3.4 垃圾收集器 3.3.5 Serial收集器 3.3.6 Parallel收集器：吞吐量為先！ 3.3.7 Mostly—Concurrent收集器：低延遲為先！ 3.3.8 Garbage—First收集器：CMS替代者 3.3.9 垃圾收集器比較 3.3.10 應用程序對垃圾收集器的影響 3.3.11 簡單回顧收集器歷史 3.4 HotSpot VM JIT編譯器 3.4.1 類型繼承關系分析 3.4.2 編譯策略 3.4.3 逆優化 3.4.4 Client JIT編譯器概覽

3.4.5 Server JIT編譯器概覽 3.4.6 靜態單賦值——程序依賴圖 3.4.7 未來增強展望 3.5 HotSpot VM自適應調優 3.5.1 Java 1.4.2的默認值 3.5.2 Java 5自動優化的默認值 3.5.3 Java 6 Update 18更新后的默認優化值 3.5.4 自適應Java堆調整 3.5.5 超越自動優化 3.6 參考資料 第4章 JVM性能監控 4.1 定義 4.2 垃圾收集 4.2.1 重要的垃圾收集數據 4.2.2 垃圾收集報告 4.2.3 垃圾收集數據的離線分析 4.2.4 圖形化工具 4.3 JIT編譯器 4.4 類加載 4.5 Ja

va應用監控 4.6 參考資料 第5章 Java應用性能分析 5.1 術語 5.1.1 通用性能分析術語 5.1.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer術語 5.1.3 NetBeans Profiler術語 5.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.1 支持平台 5.2.2 下載/安裝Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.3 使用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 抓取性能數據

5.2.4 查看性能數據 5.2.5 數據表示 5.2.6 過濾性能數據 5.2.7 命令行工具er_print 5.3 NetBeans Profiler 5.3.1 支持平台 5.3.2 下載安裝NetBeans Profiler 5.3.3 開始方法分析會話 5.3.4 Controls子面板 5.3.5 Status子面板 5.3.6 Profiling Results子面板 5.3.7 Saved Snapshots子面板 5.3.8 View子面板 5.3.9 Basic Telemetry子面板 5.3.10 查看動態結果 5.3.11 對結果進行快照 5.3.12 啟動內存分析

會話 5.3.13 查看實時結果 5.3.14 對結果進行快照 5.3.15 定位內存泄漏 5.3.16 分析堆轉儲 5.4 參考資料 第6章 Java應用性能分析技巧 6.1 性能優化機會 6.2 系統或內核態CPU使用 6.3 鎖競爭 6.4 Volatile的使用 6.5 調整數據結構的大小 6.5.1 String Builder或String Buffer大小的調整 6.5.2 Java Collection類大小調整 6.6 增加並行性 6.7 過高的CPU使用率 6.8 其他有用的分析提示 6.9 參考資料 第7章 JVM性能調優入門 7.1 方法 7.1.1 假設條件 7.1.

2 測試基礎設施需求 7.2 應用程序的系統需求 7.2.1 可用性 7.2.2 可管理性 7.2.3 吞吐量 7.2.4 延遲及響應性 7.2.5 內存占用 7.2.6 啟動時間 7.3 對系統需求分級 7.4 選擇JVM部署模式 7.4.1 單JVM部署模式 7.4.2 多JVM部署模式 7.4.3 通用建議 7.5 選擇JVM運行模式 7.5.1 Client模式或Server模式 7.5.232位/64位 JVM 7.5.3 垃圾收集器 7.6 垃圾收集調優基礎 7.6.1 性能屬性 7.6.2 原則 7.6.3 命令行選項及GC日志 7.7 確定內存占用 7.7.1 約束 7.7.2

HotSpot VM堆的布局 7.7.3 堆大小調優着眼點 7.7.4 計算活躍數據大小 7.7.5 初始堆空間大小配置 7.7.6 其他考量因素 7.8 調優延遲/響應性 7.8.1 輸入 7.8.2 優化新生代的大小 7.8.3 優化老年代的大小 7.8.4 為CMS調優延遲 7.8.5 Survivor空間介紹 7.8.6 解析晉升閾值 7.8.7 監控晉升閾值 7.8.8 調整Survivor空間的容量 7.8.9 顯式的垃圾收集 7.8.10 並發永久代垃圾收集 7.8.11 調優CMS停頓時間 7.8.12 下一步 7.9 應用程序吞吐量調優 7.9.1 CMS吞吐量調優 7.9

.2 Throughput收集器調優 7.9.3 Survivor空間調優 7.9.4 調優並行垃圾收集線程 7.9.5 在NUMA系統上部署 7.9.6 下一步 7.10 極端示例 7.11 其他性能命令行選項 7.11.1 實驗性（最近最大）優化 7.11.2 逃逸分析 7.11.3 偏向鎖 7.11.4 大頁面支持 7.12 參考資料 第8章 Java應用的基准測試 8.1 基准測試所面臨的挑戰 8.1.1 基准測試的預熱階段 8.1.2 垃圾收集 8.1.3 使用Java Time接口 8.1.4 剔除無效代碼 8.1.5 內聯 8.1.6 逆優化 8.1.7 創建微基准測試的注意事項

8.2 實驗設計 8.3 使用統計方法 8.3.1 計算均值 8.3.2 計算標准差 8.3.3 計算置信區間 8.3.4 使用假設測試 8.3.5 使用統計方法的注意事項 8.4 參考文獻 8.5 參考資料 第9章 多層應用的基准測試 9.1 基准測試難題 9.2 企業級應用基准測試的考量 9.2.1 定義被測系統 9.2.2 制定微基准測試 9.2.3 定義用戶交互模型 9.2.4 定義性能指標 9.2.5 擴展基准測試 9.2.6 用利特爾法則驗證 9.2.7 思考時間 9.2.8 擴展性分析 9.2.9 運行基准測試 9.3 應用服務器監控 9.3.1 GlassFish監控 9.3

.2 監控子系統 9.3.3 Solaris 9.3.4 Linux 9.3.5 Windows 9.3.6 外部系統的性能 9.3.7 磁盤I/O 9.3.8 監控和調優資源池 9.4 企業級應用性能分析 9.5 參考資料 第10章 Web應用的性能調優 10.1 Web應用的基准測試 10.2 Web容器的組件 10.2.1 HTTP連接器 10.2.2 Servlet引擎 10.3 Web容器的監控和性能調優 10.3.1 容器的開發和生產模式 10.3.2 安全管理器 10.3.3 JVM調優 10.3.4 HTTP服務和Web容器 10.3.5 HTTP監聽器 10.4 最佳實踐 1

0.4.1 Servlet和JSP最佳實踐 10.4.2 內容緩存 10.4.3 會話持久化 10.4.4 HTTP服務器文件緩存 10.5 參考資料 第11章 Web Service的性能 11.1 XML的性能 11.1.1 XML處理的生命周期 11.1.2 解析/解編組 11.1.3 訪問 11.1.4 修改 11.1.5 序列化/編組 11.2 驗證 11.3 解析外部實體 11.4 XML文檔的局部處理 11.5 選擇合適的API 11.6 JAX—WS參考實現棧 11.7 Web Service基准測試 11.8 影響Web Service性能的因素 11.8.1 消息大小的影響

11.8.2 不同Schema類型的性能特征 11.8.3 終端服務器的實現 11.8.4 處理程序的性能 11.9 最佳性能實踐 11.9.1 二進制負載的處理 11.9.2 處理XML文檔 11.9.3 使用MTOM發送XML文檔 11.9.4 使用Provider接口 11.9.5 快速信息集 11.9.6 HTTP壓縮 11.9.7 Web Service客戶端的性能 11.10 參考資料 第12章 Java持久化及Enterprise Java Bean的性能 12.1 EJB編程模型 12.2 Java持久化API及其參考實現 12.3 監控及調優EJB容器 12.3.1 線程池

12.3.2 Bean池和緩存 12.3.3 EclipseLink會話緩存 12.4 事務隔離級 12.5 Enterprise Java Bean的最佳實踐 12.5.1 簡要說明使用的EJB基准測試 12.5.2 EJB 2.1 12.5.3 EJB 3.0 12.6 Java持久化最佳實踐 12.6.1 JPA查詢語言中的查詢 12.6.2 查詢結果緩存 12.6.3 FetchType 12.6.4 連接池 12.6.5 批量更新 12.6.6 選擇正確的數據庫鎖策略 12.6.7 不帶事務的讀取 12.6.8 繼承 12.7 參考資料 附錄A 重要的HotSpot VM選項 附錄

B 性能分析技巧示例源代碼 B.1 鎖競爭實現1 B.2 鎖競爭實現2 B.3 鎖競爭實現3 B.4 鎖競爭實現4 B.5 鎖競爭實現5 B.6 調整容量變化1 B.7 調整容量變化2 B.8 增加並發性的單線程實現 B.9 增加並發性的多線程實現

以財務指標剖析第四方物流產業的競爭優勢及策略軌跡

為了解決oocl發單的問題，作者柳志明 這樣論述：

當全球產業進入微利時代，商業活動也由傳統式單一管道進化為進入全方位。而在利潤來源減少後，企業如何善用物流這塊降低成本的最後區塊，就成為重要課題。對整體供應鏈物流產業而言，因應商業行為改變，預期也正發生著巨大的變化，甚而可能帶動供應鏈整體產業版塊的更新翻轉與移動。整體供應鏈物流產業，誠如超競爭理論中愛麗絲夢遊仙境的紅皇后所言，在不斷向前移動的地表上，若不欲停駐於原地，必得跑得比目前變動的速度還快一倍以上。藉由故事隱喻不斷進化的競爭環境下，所有的企業個體，若不思前進，就可能被遠抛於後。本研究以已見雛形的第四方物流概念產業為主要研究標的，汲取貝氏認識論（Bayesian Epistemology）

，藉由杜邦恒等式財務指標證據的＂果＂，以因素分析萃取及集群分析，進行財務構面的縮減，以檢驗並探討指標性企業的策略抉擇及競爭優勢或劣勢的＂因＂，並以企業經營軌跡為輔，推論產業競爭過程中新舊策略族群的版塊變化。關鍵詞：超競爭理論、第四方物流、杜邦恒等式、貝氏認識論、破壞式創新、資源論