今天给大家推荐的内容包括：常见全栈Vue/Laravel应用性能解决综述、关于帮助Java再次伟大的五项建议、七种错误令数据分析项目遭遇失败和企业该如何自主培养数据科学家等。

一、常见全栈Vue/Laravel应用性能解决综述

原文标题：Avoid This Common Anti-Pattern in Full-Stack Vue/Laravel Apps

如果大家希望让自己的Vue.js单页面应用与Laravel后端进行通信，那么，AJAX无疑是一种非常合理的解决方案选项。然而，由于需要造成额外的服务器流量往返，Vue应用的渲染速度也可能因此出现延迟。在今天的文章中，我们将通过实例设计，聊聊Vue/Laravel中的性能解决思路。

1. 将数据由Laravel传递至Vue

2. 注入初始应用状态

3. 多路由应用中的实现

4. 后端设置

5. 前端设置

6. “老车”的性能提升之路

二、关于帮助Java再次伟大的五项建议

原文标题：5 Features to Make Java Great Again

近年来，众多新兴语言的出现正动摇着Java的王者地位。尽管Java仍然凭借着丰厚的历史底蕴与庞大的从业者社区而保持着领先优势，但吃老本的生活显然无法为继。在今天的文章中，我们整理出五项建议，希望能够帮助Java再次回归伟大。

1. 全局变量

2. 全局函数与命名空间

3. 全面接入私有属性与方法

4. 默认为Null

5. Getter与Setter

三、反面教材：七种错误令数据分析项目遭遇失败

原文标题：7 sure-fire ways to fail at data analytics

数据分析已经成为企业最为重要的业务与技术差异化途径之一。数据分析令深入了解运营体系成为可能，并决定着企业能否在竞争中获得优势。然而，事实证明大多数企业都在数据分析领域陷入了有碍或浪费真正分析价值的常见陷阱。下面，我们将对这些陷阱进行逐一讨论。

1. 目标未定即开始着手

2. 建立并维护自有基础设施

3. 成为数据拆分者，而非数据归纳者

4. 缺乏良好的数据卫生习惯

5. 未取得管理层对分析项目的支持

6. 忽略中层与基层管理者

7. 缺少支持良好数据分析的文化与技能

四、企业该如何自主培养数据科学家?

原文标题：How companies are creating data scientists in-house

十年之前，企业对于大数据技术还抱持着怀疑态度。除了Amazon、Netflix以及谷歌等巨头之外，很少有企业会主动招募IT专业人士以深度挖掘数据。但过去几年来，这一形势已经出现变化，如今几乎各个行业都已经离不开数据科学技能。然而，新的问题出现在我们面前——数据技术人才炙手可热，自主培养道路该如何铺开?下面，我们将就此展开讨论。

1. 确定数据科学如何帮助企业实现额外价值

2. 推广数据理解能力

3. 保证员工能够交付数据科学结果

4. 如果内部资源有限，不妨选择合作伙伴

5. 管理者应在数据科学人才培养工作中发挥作用

6. 在办公环境之外抓住发展机遇

7. 数据科学招聘工作改进展望