简述-彼得原理

职场中的彼得原理。在一个稳定的组织架构内,经过足够长的时间,所有在中高层的员工都是不能胜任这个岗位的。这适用于描述所有具有等级结构的组织架构,包括政府,军队和商业领域。一个员工从底层开始工作,当表现优异时就会得到提拔,如果在新的岗位上依然优异,会再次得到提拔,一直提拔到一个他完全不能胜任的岗位上,并固定下来。细心观察公司里的组织架构,就会发现哪些人处于这个阶段,哪些人处于上升期。

员工的晋升和岗位的安排是综合性的命题,不能简单地根据某一方面的贡献而决定员工的晋升,不能因某个人在某一个岗位级别上干得很出色,就推断此人一定能够胜任更高一级的职务。企业要建立科学、合理的人员选聘机制,客观评价每一位职工的能力和水平,将职工安排到其可以胜任的岗位。不要把岗位晋升当成对职工的主要奖励方式,应建立更有效的奖励机制,更多地以加薪、休假等方式作为奖励手段。对个人而言,虽然我们每个人都期待着不停地升职,但不要将往上爬作为自己的惟一动力。与其在一个无法完全胜任的岗位勉力支撑、无所适从,还不如找一个自己能游刃有余的岗位好好发挥自己的专长,这就是自我认知和定位。

再回到计算机世界

我们目前所认为的互联网实际上是很多协议的集合,主要内容是传输控制协议和数据包交换技术。在数据包交换过程中,和式增加,积式减少算法有助于快速将传输速度提升到宽带限制的水平并稳定下来。这个道理可以简单的描述为,计算机会先尝试传递一个数据包,当传递成功会就会增加一个,一直增加到不能成功传递,那就将传输速度将为之前的一半,并循环这个过程。

### Q-learning算法工作原理 #### 3.1 定义与目标 Q-learning属于基于价值的强化学习方法,旨在通过迭代更新策略来最大化累积奖励。该算法试图找到最优的行为价值函数\(Q^*(s, a)\),表示在给定状态\(s\)执行行动\(a\)后的预期回报总和[^1]。 #### 3.2 行动价值函数 对于任意一对状态-动作\((s,a)\),存在一个对应的数值称为行动价值或简称Q值。此值反映了当处于特定的状态并选择某个行为时所能期待得到的最大化未来折扣奖励总额。随着经验积累,这些估计逐渐逼近真实情况下的最佳可能结果[^2]。 #### 3.3 更新机制 每当智能体在一个环境中经历一次交互周期(感知当前状况、做出决定、观察后果以及接收即时回馈),便会依据下面的经验回放公式调整相应条目的估值: \[Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t)+\alpha[r_{t+1}+\gamma max_a(Q(s_{t+1},a))-Q(s_t,a_t)]\] 这里, - \(r_{t+1}\)代表立即收到的报酬; - \(\alpha\)是学习率参数控制新旧信息融合程度; - \(\gamma\)作为衰减因子衡量长远利益的重要性; - 而内部求极大运算符确保每次只考虑最有利后续步骤的影响。 ```python import numpy as np def q_learning_update(q_table, state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): best_next_action = np.argmax(q_table[next_state]) td_target = reward + gamma * q_table[next_state][best_next_action] td_error = td_target - q_table[state][action] # Update the Q-value using TD error and learning rate q_table[state][action] += alpha * td_error return q_table ```
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