外媒速遞：常見全棧Vue/Laravel應用性能解決綜述
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今天給大家推薦的內容包括：常見全棧Vue/Laravel應用性能解決綜述、關于幫助Java再次偉大的五項建議、七種錯誤令數據分析項目遭遇失敗和企業該如何自主培養數據科學家等。
一、常見全棧Vue/Laravel應用性能解決綜述
原文標題：Avoid This Common Anti-Pattern in Full-Stack Vue/Laravel Apps
如果大家希望讓自己的Vue.js單頁面應用與Laravel后端進行通信，那么，AJAX無疑是一種非常合理的解決方案選項。然而，由于需要造成額外的服務器流量往返，Vue應用的渲染速度也可能因此出現延遲。在今天的文章中，我們將通過實例設計，聊聊Vue/Laravel中的性能解決思路。
1. 將數據由Laravel傳遞至Vue
2. 注入初始應用狀態
3. 多路由應用中的實現
4. 后端設置
5. 前端設置
6. “老車”的性能提升之路
二、關于幫助Java再次偉大的五項建議
原文標題：5 Features to Make Java Great Again
近年來，眾多新興語言的出現正動搖著Java的王者地位。盡管Java仍然憑借著豐厚的歷史底蘊與龐大的從業者社區而保持著領先優勢，但吃老本的生活顯然無法為繼。在今天的文章中，我們整理出五項建議，希望能夠幫助Java再次回歸偉大。
1. 全局變量
2. 全局函數與命名空間
3. 全面接入私有屬性與方法
4. 默認為Null
5. Getter與Setter
三、反面教材：七種錯誤令數據分析項目遭遇失敗
原文標題：7 sure-fire ways to fail at data analytics
數據分析已經成為企業最為重要的業務與技術差異化途徑之一。數據分析令深入了解運營體系成為可能，并決定著企業能否在競爭中獲得優勢。然而，事實證明大多數企業都在數據分析領域陷入了有礙或浪費真正分析價值的常見陷阱。下面，我們將對這些陷阱進行逐一討論。
1. 目標未定即開始著手
2. 建立并維護自有基礎設施
3. 成為數據拆分者，而非數據歸納者
4. 缺乏良好的數據衛生習慣
5. 未取得管理層對分析項目的支持
6. 忽略中層與基層管理者
7. 缺少支持良好數據分析的文化與技能
四、企業該如何自主培養數據科學家?
原文標題：How companies are creating data scientists in-house
十年之前，企業對于大數據技術還抱持著懷疑態度。除了Amazon、Netflix以及谷歌等巨頭之外，很少有企業會主動招募IT專業人士以深度挖掘數據。但過去幾年來，這一形勢已經出現變化，如今幾乎各個行業都已經離不開數據科學技能。然而，新的問題出現在我們面前——數據技術人才炙手可熱，自主培養道路該如何鋪開?下面，我們將就此展開討論。
1. 確定數據科學如何幫助企業實現額外價值
2. 推廣數據理解能力
3. 保證員工能夠交付數據科學結果
4. 如果內部資源有限，不妨選擇合作伙伴
5. 管理者應在數據科學人才培養工作中發揮作用
6. 在辦公環境之外抓住發展機遇
7. 數據科學招聘工作改進展望
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