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这是英雄的祖国，是我生长的地方！
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拉全人类下水的日本终于现出了原形！
导语：日本政府自曝2022年起，将逐步向太平洋排入123万吨福岛核废水，预计耗时30年。这柄悬在人类头上的达摩克斯之剑，终于要落下了吗！
山川异域，共饮核废水
9年前，特大地震和海啸，引发了一场堪比切尔诺贝利的灾难级核泄漏事故。
灾难发生的同时，隐藏在福岛第一核电站的骇人真相终于得以曝光。
首先，过去的四十余年，这里至少还发生了5次核泄漏事故：
1987年，福岛第一核电站发生临界事故，被隐瞒至2007年才公之于众
2005年，里氏7.2级地震，导致核电站中存储核废料的两座池水外溢
2006年，福岛第一核电站6号机组发生放射性物质泄漏事故
2007年，东京电力公司承认，福岛第一核电站的反应堆数据，曾在1979年至1998年间先后28次被篡改
2008年，发生少量放射性冷却水泄露
其次，为了冷却沸腾的核燃料，防止堆芯熔毁（当时的用词是损坏，五年后才承认是熔化），东电只能不断地向反应堆注入海水冷却。
然而冷却核反应堆的残留废水中都含有高浓度的放射性物质，主要包括氚、铯134、铯137、碘129、锶90、钴60等。
即便经过净化，放射性物质的含量仍不容乐观。
核辐射的危害不消多说，大家尤其是日本人应该都对1945年长崎广岛原子弹爆炸心有余悸。
已知，切尔诺贝利核事故其辐射量相当于400颗美国投在日本的原子弹，那么堪比切尔诺贝利的福岛核泄漏呢……
但即便是处理这样关乎人类生存环境的重大事件，日本还是能瞒先瞒，瞒无可瞒的时候，才公布真相并鞠躬道歉。
截至目前，用于冷却炉心产生的核污水已达约120万吨之多。
据东电估算，它们的储存上限为137万吨，截至今年9月的污水总存量已达到123万吨，目前污水还在以平均每天140吨的速度流入罐内，预计将在2022年9月突破上限。
之前有人用电脑模拟辐射水在海洋里扩散情况，15天如下：
快两个月的时候：
一年多，东亚人民现在报警还来得及吗？
三年后，你的漂亮国爸爸也直呼受不了：
十年后，好家伙，实现世界核平：
看完这几张图，不知该说，是核污水留给日本人的时间不多了，还是日本人留给世界的时间不多了……
反正日本是做人了：山川异域，风月通天，共饮核污水~
潮水退去，日本在裸泳
曾几何时，日本引以为傲的“工匠精神”“文明礼貌”深受世人追捧；日本也被认为是世界上卫生最得做好的国家之一。
如今却把核污水排进太平洋，让全世界一起埋单遭殃。这就是他们口中的环境保护吗？我看，一百年垃圾分类的成绩，也不抵这一朝倾泄核污水所犯下罪恶的万分之一。
想起前不久，一组日本城市街头堆满垃圾的图片在网络疯传。疫情之下，以爱干净闻名的日本也出现了不少违规乱扔垃圾的现象。
不是说文明素质世界第一吗？怎么观光客消失了，乱丢的垃圾却没有。幸好咱中国游客不出门了，这种不文明的行为也就没法甩锅咯。
当潮水退去时，你才知道谁在裸泳。
他们本土作家桥本爱喜也撰文说，日本人很讲规矩和礼仪是假象，从疫情期间垃圾分类乱象可见一斑。
所以不要随便神化日本人的素质，更何况，日本对环境的贡献远不及他们带来的破坏。
相信很多人都曾在网上看过：“日本从不生产一次性筷子，完全依赖进口，有百分之九十以上的一次性筷子来自于中国……”
事实上，日本从1988年起就尝试向中国出口木材，因为质量差价格高，并未立刻获得市场肯定。2017年日本全部木材出口中，有约40%流向了中国市场。在去年前4个月的出口木材里，中国订单的比例进一步上升到了70%。
你看，外国的月亮并没有比较圆，不要被网络上一些假故事骗了。
记得今年七月，一艘日本籍货轮在途径毛里求斯时触礁，船内近2000吨燃油流入大海。
曾经的毛里求斯：
现在的毛里求斯：
作为支柱产业的旅游业受疫情影响本就举步维艰，这次燃油泄漏更是雪上加霜！
珊瑚礁、红树林、白沙滩被毁，49条鲸鱼和海豚接连死亡……漏油区的数百名村民甚至出现头晕恶心、视力模糊、呼吸困难等症状。
面对如此糟糕的情况，日本却只派出效率技术极低的13人专家小组去帮忙，甚至最后得出“珊瑚很健康”“红树林没被污染”“海豚死因是自然压力太大”“岛上没有任何有毒物质”……
不愧是日本人！脸皮真厚！
明捕鲸鱼，暗渡海洋？
原油泄漏，日本政府表现出的不负责任已经不是一次二次了；排放核污水的行为，也不是他们第一次与世界为敌。
比如著名的捕杀鲸鱼。
虽然在很长一段时期，海洋给日本这个岛屿国家带来了恩惠，包括安全、财富和文化；可他们不但没有心怀敬畏，反而更加肆意破坏着海洋生态环境。
日本人说，捕鲸、吃鲸肉是他们的传统文化。
事实上，日本老百姓吃鲸鱼肉是二战后才有的。是因为我国上下五千年的历史太过悠久嘛？我怎么觉得这个所谓传统属实真有点“年轻”。
真就那么爱吃鲸鱼肉？不见得。
即便是日本人自己，只有13%的人表示吃过鲸鱼肉,4%的人常常吃；而每年平均消费鲸鱼肉是30g，不过一个寿司的分量（一个鸡蛋约为50g）。
为了经济？
事实上，捕鲸在日本属于非营利事业，主要执行方都拥有浓厚的官方背景。日本政府每年都会向日本鲸类研究所提供补贴资金。据粗略统计，2005年至2015年，补贴金额累计达到了 80亿日元。
如果现代捕鲸业在商业上真的有利可图，一定有更多发展和文明程度不如日本的沿海国家率先进行非法捕捞，但这样的案例很少。
为了科研？
在“科研”名义下，日本从1986年到2010年间捕获了一万三千多头鲸鱼，全世界科研捕鲸的总量加一起也才一万四千多头。然而日本产生的“科研成果”却仅有数篇价值不大的论文。
可见，日本在捕鲸上一意孤行，动机并不简单。
我想，真正造成日本捕鲸活动屡禁不止，除了经济文化，更多时政治上日本自身发展战略的原因。
捕鲸更像是一场海洋资源的战争：对内是塑造民族主义符号，对外是要求所谓“自主”权。
日本是一个极度依赖海洋资源的岛国，对于资源的匮乏一直有着非常强的危机感；坚持捕鲸，可能与害怕失去海洋资源控制权的心理有关。所以这几年他们在钓鱼岛问题上如同跳梁小丑，又是改名，又是政要登岛，“夺岛”演练不断进行。
过去十几年里，日本人以“南极鲸研究计划”为名，在南极海域的鲸类保护区，捕杀了上万头鲸鱼。每次捕鲸，都会带上大量的科研人员，时间长达4个月之久。
我更倾向于是去勘探南极的资源，为自己以后的发展做准备；或者借机扩大日本海军的活动范围。
背后真实的野心尚不可知，但他们为了一己私欲，已经对海洋的生态造成了严重的污染。
日本捕鲸如此频繁的捕鲸，最终的结果就是当地的海洋资源变得日益匮乏。但面对国际社会和环保组织的指责时，却丝毫没有悔改的态度，实在是让人愤恨。
经常道歉，但绝不认错
野岛刚曾说，日本人经常道歉，却不代表他们真心认错。
直到今天，大部分日本人还认为当年的日本军国主义不同于希特勒纳粹，日本不是侵略者，同亚洲各国只是交战双方。
正如《菊与刀》里提出的：日本人具备“耻意识”，但缺乏“罪意识”。
他们会因战败感觉耻辱，却没有深刻的罪恶感。
我们从未看到日本任何一位首相有做过像当年德国总理勃兰特跪在犹太人死难者纪念碑前的那样的“谢罪”举动，
却能常常看到他们拜鬼的新闻。
而这次核泄漏，更不知该说是天灾还是人祸了。
东电和日本政府向公众道歉，但后续的所作所为却没有让人感到丝毫悔意，不断隐瞒真实情况，一再强调，福岛核事故对福岛地区的影响“非常微小”，甚至还要把核污水排入大海里。
用一句话形容日本这个民族，再合适不过了：有小礼而无大义，拘小节而无担当。
日本政客的坏，我觉得已经超越了国家立场，是单纯的坏，损人利己，利的还是鼠目寸光的蝇头小利。
不做人的日本，终于现出原形了！
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数据库怎么分库分表？垂直or水平？
一、数据库瓶颈
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
1、IO瓶颈
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。
2、CPU瓶颈
第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，增加CPU运算的操作 -> 水平分表。
二、分库分表
1、水平分库
1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。
2、结果：
-
每个库的结构都一样；
-
每个库的数据都不一样，没有交集；
-
所有库的并集是全量数据；
3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。
4、分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。
2、水平分表
1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。
2、结果：
-
每个表的结构都一样；
-
每个表的数据都不一样，没有交集；
-
所有表的并集是全量数据；
3、场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。
4、分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。
3、垂直分库
1、概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。
2、结果：
-
每个库的结构都不一样；
-
每个库的数据也不一样，没有交集；
-
所有库的并集是全量数据；
3、场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。
4、分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。
4、垂直分表
1、概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。
2、结果：
2.1、每个表的结构都不一样；
2.2、每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；
2.3、所有表的并集是全量数据；
3、场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。
4、分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。
但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。
三、分库分表工具
1、sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；2、TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；3、Mycat：中间件。
注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。
四、分库分表步骤
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
五、分库分表问题
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询
映射法
基因法
注：写入时，基因法生成userid，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据userid查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据username查询时，先通过usernamecode生成函数生成username_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。分布式ID生成器的解决方案总结，推荐看下这篇。
2、端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询
映射法
冗余法
注：按照orderid或buyerid查询时路由到dbobuyer库中，按照sellerid查询时路由到dbo_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？
3、后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询
NoSQL法
冗余法
2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
注：用NoSQL法解决（ES等）。
3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
1、水平扩容库（升级从库法）
注：扩容是成倍的。
2、水平扩容表（双写迁移法）
第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；
第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；
第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署；
注：双写是通用方案。
六、分库分表总结
1、分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
2、选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。
3、只要能满足需求，拆分规则越简单越好。
·END·
作者：尜尜人物
来源：www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
中国的钱，正砸向哪里？
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/HR1cMUSyFiI00W4sd0zjoQ
如何在工作中运用“考纲思维”？
首发于“人神共奋（ID：tongyipaocha）”微信公众号
逢“考”必过
凡是考试，必有套路 看过知乎上的一篇问答，有人问高考美术培训为什么总会教考生把年轻女孩画成大妈，画成男人，画成山顶洞人，就是不画成正常的年轻女孩？
这个问题对于非美术专业的我，还真是个长久以来的困惑，但答案却让我很亲切——都是考试大纲惹的祸，比如A类卷评分要求“画面色调对比明朗，素描关系准确，表现生动，形体刻画深入，画面整体效果好”。
你看，画得丑，是为了突出脸部的明暗和肌肉，宁过勿不及，为了让阅卷老师一眼就能看出来，你已经熟练掌握了素描最重要的技巧。只要你不是冲着清华美院来的，一般的美术专业，这就够了。
明白了，这不就是高考作业的套路吗？点题一定要点在最明显的地方，立意不要选容易误解或不易阐述的观点，多用“因为所以于是然而”一类关联词来突出你的逻辑，适当准备一些华丽的文言辞藻以证明你的词汇储备，材料不要用太俗的名人，最好用一些前沿知识以证明你的知识面……，一切都是根据考纲要求，让阅卷老师容易打出相对合理的分。
同样，只要你目标不是985/211，这些写作套路都管用；就算你的目标是985/211，在这个套路的基础上适当提高要求，是更稳妥地冲高分的方法。
这种思维方式，我称之为“考纲思维”。
考纲思维很容易跟应试教育联系在一起，给人“敲门砖”的印象，好像上了大学就可以丢了。其实，考纲思维是一种极其有效的目标化的思维，真正发挥作用是在你大学之后的工作、社交、创业甚至婚恋上。
考试考的重点，你要用最红的大红花表达出来，其他东西，要变成最绿的叶子去衬托。
所以考试思维第一步就是：吃透考纲。
“学生思维”与“职业思维”的差别 考试的目标是要挑出最好的学生，但什么是最好的呢？现实就是，最符合考纲要求的。
有一个很有意思的问题，高考理科状元跟他们的数学老师（假定也是全区域最好的老师）一起考高考数学试卷，老师考得过学生吗？
再牛的老师也很难考过高考状元这种“考试机器”，这就好像世界围棋冠军的教练也下不过学生一样。
所有的考试都有一个考纲，老师按考纲来教，学生按考纲来学，出题老师按考纲出题，考生按考纲来考，考纲就是学习的圣经。老师（特别是高中老师）的作用就是把有潜力的学生培养成最符合考纲要求的考生。
学校里，老师负责把考纲要求转化为教学计划与方法、知识点、针对性训练，而学生负责把知识体系用反复训练的方法转化为分数。老师就是“考纲”与分数之间的一座桥梁。
学生思维有学生思维的优点，有了考纲，划了重点，反复练习，死磕。但在工作中，你要同时担任老师和学生的双重角色，能不能理解“考纲”，能不能把“考纲”转化为行动计划去执行，这就是我们平时所说的“学生思维”与“职业思维”的差别。
有人可能要问，工作中有“考纲”这种东西吗？我怎么看不见？
答案是“有”，而且无处不在，我来举一个例子。
考纲在哪里？ 有一回，公众号后台收到一位读者的抱怨，他说老板让他做一个新产品的市场分析，他费了很大的心血，形成了非常翔实的报告，交上去后却杳无音信。过了两个月，领导开会时拿着另一个同事的报告给大家来讨论，这位读者一看，材料都是胡编的，论证都是扯蛋，结论完全错误，可大家还是非常赞同，最后只是少做修改后就通过了。 我一看，大概明白是怎么回事了，既然最后通过的结论跟这位读者当初交上去的结论是相反的，这就是属于没有吃透“考纲”就参加考试的事故现场啊。 这里的“考纲”的重点是，领导到底对新产品有没有明确的态度？如果有，到底是什么？ 有可能这是领导力推的项目，但他不愿自己亲自说？也可能是上面压下来的任务，他想借你的报告设置一些障碍？即使是积极的态度，也可以分为“有条件”的积极推进，和“没有条件创造条件也要上”的积极推进。 如果明明有考纲，你却不知道，那这个报告从一开始就是向黑暗中的靶子放箭啊。 当然，这么分析有点“小人之心”，很多情况下，领导确实没什么明确的态度，但这就能代表你可以脱离“考纲”自由发挥吗？ 常常出现的一种情况是，领导在布置任务的时候没有“考纲”，但在检查任务的时候就有了——看着看着就形成了思路。 你跟领导的差距就在这里，领导永远是有“考纲”的，这个“考纲”就是更大的领导的意图或公司战略，他们就算是一开始没太想明白，等你的方案一出来，他也能想到标准答案是什么。 新产品的开发目的是什么？如何与公司的战略发生联系？公司有多少资源可以投入？公司的预期收益是多长时间？这些都是在报告之前就要有的结论。 你可能觉得很冤枉，复习的时候没有大纲，考着考着考纲出来了，没有这么折腾人的。 但工作中的“考试”是开卷的，不但开卷，领导房间的大门始终为你开着，正确的“考试姿势”应该是有了具体的想法后，先提炼结论和一个大致的逻辑，跟领导通个气，至少“考纲”就出来了。有了考纲，及格显然是不成问题的。 可能还有读者考虑得比较全面：如果我跟领导汇报了，他还是没有明确的意见怎么办？ 对于学生而言，这个问题就只能瞎猫碰死耗子了，但对于已经工作的成年人而言，还有更高层次的“考纲思维”——你还可以自己编考纲嘛！
如果考试可以自己定大纲 工作和学习相比有一个很大的不同，它大部分是低难度的重复劳动，升职最终的判断标准是工作效率，而非积累的业绩，因为后者只能证明你能胜任目前的位置，前者才是判断你能不能胜任更高职位的依据。 所以，考纲思维更多的是体现在提升工作效率上。 前几天看格拉威尔的《Blink》一书，里面提到一位婚姻问题专家，他有一个神奇的本领，可以在听了一对夫妇交谈十分钟后就判断出他们几年内离婚的可能性。书上说他看中的最核心的指标是“蔑视”，如果一方流露出“蔑视”的表情，那他们基本上就完蛋了。 听上去很神奇对不对，其实我一点儿都不信，我被我们家“领导”蔑视很多年了，我们婚姻还是很牢靠的嘛——这个专家根本就是把自己写的标准答案强行作为考纲。 婚姻问题专家，听上去很高大上，其实就是解决“离不离”的问题。婚姻辅导中的当事人通常处于一个很纠结的状态，所以，专家必须通过一开始的几次接触，在自己内心快速作出判断：这一对儿最终大概率是“离”还是“不离”——正如这本书的书名Blink：快速决策。 有了这个预设的立场，婚姻问题专家就能将这两人往“离”或“不离”的方向引导（这个“引导”不是居委会大妈的那种劝，而是用心理辅导包装的“引导”），如果没有目标，一会儿“劝离”，一会儿“劝不离”，客户体验就会非常糟糕。 所以，我们根本无法判断这位婚姻问题专家到底是判断得准，还是心理辅导起了作用，我们只知道，客户最终对这位婚姻问题专家还是很满意的——不是很友好地离了，就是很开心地破镜重圆。 如果考试可以自己定大纲，你一定只考自己最拿手的知识和技能——这当然是一个幻想，但到了工作中，你会发现很多工作的标准是模糊的。 现代公司的工作需要高度协同，导致大部分人的工作业绩很难直接归因，业绩好可以算是团队的功劳，业绩不好也可以认为是你没有得到合适的资源。 你完全可以建立一个自我工作评估的体系，以拟定一个有利于你的“考纲”，这个“考纲”并不难，大逻辑讲得通，大方向没问题，大原则不冲突，大概率能成功，可考察，可评估，就行了。至于偶尔出现的问题，就当成是合理的例外，例外太多了，就修正一下你的考纲。 重要的是引导上司与同事认同你的标准，你需要尽可能地在任何可能的场景下一遍遍地“推销”给你的领导和同事。
“应试教育思维”不利于创新吗？ 说到这儿，大家都应该看出来了，所谓考纲思维就是我们平时说的“应试教育思维”，当然，工作中你可以叫它“应试工作思维”。 “应试教育思维”是一个被批臭的名词，一度被认为是我们缺乏创新性的罪魁祸首，但我们不得不承认，擅长考试是中国人的独特优势，一走出国门，这个优势就很明显了，如果不是因为美国的教育平权限制亚裔，美国的一流大学早就被华人占领了。 “应试教育思维”真的不利于创新吗？ 以医药行业的研发为例，创新药研发的失败率非常高，常常听到某某药企的某款重磅新药宣告失败，股价暴跌。但A股的“药茅”恒瑞医药上市十几年，研发的新药基本没有失败的，前后研发上市了阿帕替尼、吡咯替尼、卡瑞利珠单抗这样的重磅新药，是不是恒瑞医药的研发实力已经超过辉瑞、罗氏这些国际大药企呢？ 当然不是，恒瑞医药一开始的研发战略就是“me too，me better”，寻找被国际药企验证过的成熟靶点，开发生物类似药，才能保持成功率，否则，以当时国内药企的资金实力，还不够辉瑞在阿尔兹海默症一款失败新药上亏的钱多。这就是典型的“考纲思维”或者“应试教育思维”下的战略。 很多人觉得这不算创新，但恒瑞在2008年开始斥巨资研发艾瑞昔布和阿帕替尼的时候，国内药企都在做最赚钱也完全不知道疗效的中药注射液。 正因为“me too，mebetter”的研发思路，有了几款成功的生物类似药的研发经验，建立了研发队伍和研发平台，恒瑞才能在2018年提出“first in class”创新药投入战略。恒瑞的董事长孙飘扬已经退出日常经营直接管理研发，据说有一个10多人的搜集文献的团队，专门从各个数据、官网、学术会议搜集最新学术信息，整理成精简版，第一时间报告给孙飘扬。 如果没有国内创新药企业的跟随式研发，国外药企怎么可能把高高在上的抗癌药价格降下来？ 可以说，恒瑞医药的每一次变革都沿着国际药企和学术机构留下的“考纲”，但都领先于国内其他药企。 如果说擅长考试是中国人的天赋，那我们就应该把人生的每一个机会都当成一场考试去对待，有考纲的，找到考纲，没有考纲的，率先创造考纲。 
