洗碗机空泡效应？-招聘街

一、洗碗机空泡效应？

是洗碗机气泡洗效应吗？

高能气泡洗是通过直驱系统为水流定量补气，形成局部低于0.15KPa的负压，配合间隙30m/s的高速水流，形成空化射流，速度较普通水流高出20%。除此之外，水流中的高能气泡炸裂，形成冲击波式扩散，对碗盘展开2.7倍于纯水的冲击覆盖。数千亿计的刚性空泡爆裂，带来强大的微射流冲击力，最高时速可达180m/s，堪比普通手枪子弹出膛的初始速度，极大地增强了洗碗机的清洗能力。

二、揭秘琥珀效应：教师招聘面试题全解析

在教师招聘面试中，琥珀效应作为一个备受关注的话题，备受考生关注。琥珀效应教师招聘题常常是考试中的难点，接下来我们将全面解析琥珀效应相关的教师招聘面试题，帮助考生深入了解该知识点。

什么是琥珀效应？

首先，我们来解释琥珀效应的概念。琥珀效应是指透过琥珀这种古老材料所形成的透光与散射光的特殊效应，也称琥珀现象。琥珀是一种半透明的化石树脂，古代人民常用它来制作饰品或工艺品。因为琥珀的透明性，当太阳光穿过琥珀时，会产生独特的色彩和光效，这就是“琥珀效应”。

琥珀效应在教师招聘中的应用

在教师招聘面试中，琥珀效应被引申为一种教学方法的比喻。就像琥珀透光后呈现出迷人的光效一样，教师演示教学也应该通过各种手段和方法，让教学内容深入浅出、生动有趣，让学生在轻松愉快的学习氛围中获得知识的“光效”。这也是检验一位教师教学水平和能力的一种标准。

琥珀效应教师招聘题解析

1. “你如何理解琥珀效应在教学中的运用？”

针对这个问题，考生可以从课堂教学中的具体案例入手，阐述自己在教学中如何运用多媒体、实验、故事等手段，让学生获得更直观、更有趣的学习体验。

2. “请举例说明你在教学中成功运用了琥珀效应的经历。”

回答这个问题时，考生可以真实地讲述自己在教学中如何设计教案、利用教学辅助工具，让学生对知识产生浓厚的兴趣和深刻的记忆。

如何应对琥珀效应教师招聘题

要想在面试中成功应对琥珀效应教师招聘题，考生首先要对琥珀效应的概念和在教学中的运用有清晰的认识。其次，要结合自身的教学经验和案例，展示自己对琥珀效应的理解和实践能力。最后，要注意语言表达和思维逻辑的清晰，充分展现自己的教学特色和个人魅力。

通过对琥珀效应教师招聘题的全面解析，相信大家已经对这一话题有了更深入的理解。在备战教师招聘面试时，希望大家能够灵活运用所学知识，展现出自信和魅力，成功赢得理想的工作机会。

感谢您阅读本文，希望本文能帮助您更好地准备教师招聘面试，取得理想的成绩。

三、大型洗碗机洗碗机

大型洗碗机是一个非常方便的家用电器，在现代快节奏的生活中，它可以为我们减轻很多家务负担。无需手洗餐具，大型洗碗机可以快速、高效地洗净大量的餐具，让我们有更多的时间享受生活。

大型洗碗机的工作原理

大型洗碗机有着复杂的工作原理，但整个过程可以简单地概括为以下几个步骤：

水预热：大型洗碗机会先将自来水加热至适宜的温度。
喷洒清洁剂：清洁剂会被喷洒在餐具表面，去除油污和食物残渣。
喷洒水流：高压水流会冲洗餐具，彻底清除清洁剂和污垢。
排水：洗碗机将污水排出，保持清洁。
干燥：洗碗机会利用热空气或加热元件将餐具表面的水分蒸发，让餐具完全干燥。

大型洗碗机的优点

相比传统的手洗餐具方式，大型洗碗机有许多明显的优点：

节省时间和劳动力：大型洗碗机可以一次性洗净大量餐具，省去了手洗的繁琐过程，节省了大量时间和劳动力。
可靠的清洁效果：大型洗碗机使用专门的清洁剂和高压水流，能够更加彻底地清洁餐具表面的污垢，比手洗更加卫生。
高效节能：大型洗碗机的设计注重节能，通过合理的水循环系统和智能控制技术，节约用水和用电。
多功能性：大型洗碗机不仅可以清洗普通餐具，还可以清洗烹饪器具、玻璃器皿等多种餐厨用品。
减少餐具破损：在手洗餐具时，餐具容易受到碰撞和磨损，而大型洗碗机的餐具篮和专门设计的水流可以减少餐具的破损。
方便的操作：大型洗碗机的操作简单，只需要将餐具放入洗碗机并设置程序，就可以完成一次洗碗过程。

购买大型洗碗机的注意事项

如果您打算购买一台大型洗碗机，有几个重要的注意事项需要考虑：

尺寸和容量：确保您有足够的空间来安放洗碗机，并选择适合家庭需求的容量。
清洁效果：了解洗碗机的清洁效果如何，是否能够满足您的需求。
耗能情况：比较不同洗碗机的能源消耗情况，选择能够节约能源的洗碗机。
噪音水平：注意洗碗机的噪音水平，尤其是在夜间使用时，噪音小的洗碗机更加适合。
品牌和售后：选择知名品牌的洗碗机，以确保质量和售后服务。

保养和使用大型洗碗机的技巧

正确的保养和使用方法可以延长大型洗碗机的使用寿命，并保证洗碗效果：

定期清洁：定期清理洗碗机的过滤器和喷嘴，保持水流通畅。
正确放置餐具：餐具应当正确放置在餐具篮中，避免餐具的覆盖和重叠。
适当添加清洁剂：根据使用说明，适量添加洗碗机专用的清洁剂。
避免过载：不要过量放入餐具，避免影响清洗效果。
及时维修：发现洗碗机故障时，应及时联系专业维修人员进行维修。

总的来说，大型洗碗机是现代家庭必备的家电之一，它带来了极大的便利和舒适。选择适合家庭需求的大型洗碗机，并正确使用和保养，将能够为您提供高效、卫生的洗碗体验。

四、用洗碗机洗碗，洗碗粉和洗碗块会不会有残留？

会残留，洗完碗之后，像用多功能洗碗块的人，有时用水打湿碗，摸起来会有滑溜溜的感觉的，明显是有柠檬酸钠残留；也有的人是光亮剂分配盒里的旋钮调大了，光亮剂里的柠檬酸钠有残留。

解决办法是自己买柠檬酸钠和食用碱粉做自制洗碗粉，然后初期1：1用，洗完碗之后摸起来滑溜就改成0.75：1之类的摸索。

光亮剂有人彻底不用，有人用柠檬酸溶液替代（不过洗碗液厂家还是多用柠檬酸钠溶液，猜测整体偏碱性有助于去油），老外的帖子里有人用白醋替代的，哈哈。

然后软水盐可以用中盐的球状盐，怎么省钱怎么来~~

以前整理过碱粉、柠檬酸钠的耗材价格。

为什么洗碗机在中国不流行？ - alpha boy的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/367098893/answer/979907382

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一年后可能滤网上面会有油膜，这个时候可以考虑买有过碳酸钠成分的洗碗机机体清洗剂来清洗机体，就是空转一次，不放碗，只放机体清洗剂（亮碟或者仿制品灿碟都可以考虑，但不含过碳酸钠的简境就算了，过碳酸钠就是遇水后会释放氧气的固体过氧化碳酸钠，也就是能生成双氧水的过氧化碱粉~~）。

其实按亮碟的说法，应该一个季度就用机体清洗剂一次……这个频率应该和用户的饮食习惯（爱吃油腻的还是清淡的），洗碗频率，人口多少有关系，可以每个季度拆下滤网观察油膜来分析，看要不要用机体清洗剂。

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个别喜欢冒险的用户会用1到2滴洗涤灵替代洗碗粉，或者先用洗涤灵泡碗再放入洗碗机，建议不要这样做，洗涤灵里的是高泡的阴离子表面活性剂，泡沫多，可能会从通气孔进入机器内部造成短路（当然不是每次都短路），掌握不好用量就有危险；

专业洗碗粉是用阴离子和中泡的非离子表面活性剂复配，或者是非离子表面活性剂加消泡剂来实现低泡的，这样安全性高。

自制洗碗粉干脆不用表面活性剂，于是也不用担心短路。

其实用热水和物理冲淋动作已经可以起到八成的清洁作用了，表面活性剂只占洗碗粉里15%左右的比率，有作用但不是特别大，肉眼几乎看不出区别的。

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新听到一个说法，食用碱粉碳酸钠要买食品级符合国标的，否则含碳酸钙杂质过多反而可能堵塞加热管路。

五、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

六、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

七、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

八、青蛙效应木桶效应鲶鱼效应？

青蛙现象：把一只青蛙直接放进热水锅里，由于它对不良环境的反应十分敏感，就会迅速跳出锅外。如果把一个青蛙放进冷水锅里，慢慢地加温，青蛙并不会立即跳出锅外，水温逐渐提高的最终结局是青蛙被煮死了，因为等水温高到青蛙无法忍受时，它已经来不及、或者说是没有能力跳出锅外了。　　

青蛙现象告诉我们，一些突变事件，往往容易引起人们的警觉，而易致人于死地的却是在自我感觉良好的情况下，对实际情况的逐渐恶化，没有清醒的察觉。

管理学上有一个著名的“木桶理论”，是指用一个木桶来装水，如果组成木桶的木板参差不齐，那么它能盛下的水的容量不是由这个木桶中最长的木板来决定的，而是由这个木桶中最短的木板决定的，所以它又被称为“短板效应”。由此可见，在事物的发展过程中，“短板”的长度决定其整体发展程度。正如，一件产品质量的高低，取决于那个品质最次的零部件，而不是取决于那个品质最好的零部件；一个组织的整体素质高低，不是取决于这个组织的最优秀分子的素质，而是取决于这个组织中最一般分子的素质一样。……此种现象在管理学中通常被称为“木桶效应”。

鲇鱼效应：以前，沙丁鱼在运输过程中成活率很低。后有人发现，若在沙丁鱼中放一条鲇鱼，情况却有所改观，成活率会大大提高。这是何故呢?

原来鲇鱼在到了一个陌生的环境后，就会“性情急躁”，四处乱游，这对于大量好静的沙丁鱼来说，无疑起到了搅拌作用;而沙丁鱼发现多了这样一个“异已分子”，自然也很紧张，加速游动。这样沙丁鱼缺氧的问题就迎刃而解了，沙丁鱼也就不会死了。