Mybatis是如何解析配置文件的？

2014年，包括苹果，脸书，谷歌和微软在内的几家大型科技公司开始发布其员工组成的年度多样性报告。报告的数据并不是特别乐观：报告显示，女性约占这些公司总人数的30%，技术部门女性占比15%至20%。平均看来，黑人和西班牙裔低至个位数。

但是，此举被看作在数据透明性化上的胜利，也预兆着这个行业在员工多元化方面取得的更大进步。作为行为科学家，我们是同意这一预测的。有大量研究表明，对信用卡条款、饭店卫生等级和能源消耗等不同领域数据的披露可以成为改变行为的强大工具。在许多情况下，数据的披露甚至在信息影响接收者之前已经改变了信息产生者的行为。比如，相比于不透露食品中卡路里含量的餐厅，受卡路里标签要求的餐厅在菜单上的有更多的健康选项(尽管顾客选择的数据受影响因素较复杂)。

众所周知，提高科技行业的多样性，公平性和包容性(DEI)的希望还未实现。这个行业仍然以白人，亚洲人和男性为主。技术工作的方面更为明显：在计算机行业仅有4%的黑人和拉丁裔妇女。简而言之，在DEI方面，单纯的披露数据可能不足以激发意义深远的变化。我们由此提出了一个问题：多样性数据是否存在某些独特之处，所以关于员工多样性数据的披露不会像其他领域的数据那样驱动行为的改变?还是我们可以利用对行为科学的更多了解，来帮助这些公司使用多样性的数据来带动DEI方面的进展?

我们在最近发表的白皮书中探讨了这些问题。我们的发现和一些实际的例子表明，如果方法正确，对于多样性数据的收集，分析和披露确实有可能成为带来改变的有力杠杆。目前的新冠大流行和种族正义运动也促使了公司重新考虑如何推动社会公平的发展。

为了充分利用多样性数据，各公司应牢记以下四个关键点。

用简单、显着和可比的方式来表示多样性数据

并非所有数据都是一样的：对目标受众来说，传达出的信息需要清晰易读，来达到可实行并有可能影响行为的目的。在2011年，当美国农业部将食物金字塔改变为盘子模型来传达健康饮食准则时，他们就明白了这一点 —— 毕竟，我们不用金字塔吃饭，我们用盘子吃饭。

在我们的工作中，我们发现许多公司都可以轻松掌握所有正确的数据点，但对数据的含义却一无所知。被动地放在一个或多个HR数据库中的员工信息与可行的DEI见解相去甚远。而且，整个公司的指标对于试图决定聘用或晋升人员的个人经理可能毫无意义。

因此，我们有必要将多样性的数据用一个与其潜在用户相关的，易于理解的而且可以自定义的计分表或汇报表上展示出来。这种数据的汇报需要便于做出不同在计量单位之间和时间段的比较。这正是伦敦组织委员会(LOCOG)在2012年奥运会和残奥会时所采用的方法。这个委员会需要快速的招募200,000名员工。它将对多样性数据的收集和报告扩展到该组织本身，参与奥运会的承包商，顾问，借调人员和分包商。

所有员工都可以看到该组织在七个方面的多样性指标的每月总览——性别和性别认同，残疾，种族和社会经济地位，而高级领导则收到按部门细分的详细月度报告。多样性数据和该劳动力市场的招聘目标一起展示出来。每个部门都做了基准测试，而且每个职能部门在每个月根据招聘记录排名。更重要的是，使用这种方式，LOCOG团队能够及早发现招聘趋势，并在出现违规情况时迅速进行干预。
 

论据：用var声明变量可以可重复声明，但是用let声明变量不可重复声明。

所以js引擎要执行完var b = 10语句之后，遇到了let b之前报错了。

总结

在写业务代码的时候，要尽量去避免声明变量命名冲突的情况，因为以上案例的的写法是不合理的，很容易出现意想不到的结果。

为何不规范要求自己而避开不必要的麻烦呢?

当然，我觉得在学习乏味难啃的理论基础知识时，我觉得应该创造自己的想象力，多去实践多去思考为什么会有这样的结果呢?

根据理论证实结果!

这样才会使得让自己更加理解理论基础，并且更好的运用它们，而不仅仅是背/记。

（编辑：揭阳站长网）

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