读《史蒂夫·乔布斯传》

作者重读《史蒂夫·乔布斯传》,分享感悟。乔布斯的执着、创新与完美主义令人钦佩,他改变了科技及人们对其的认知。书中讲述其童年与现实扭曲立场,还给出诸多启示,如找合适人选、注重细节等,也提到他难相处但团队执行力强,以及计划行动方法。

没想到在Scrum的官方书单中还找到了它,这本书还是我大学的时候在图书馆看的,趁这次机会,我准备又重新读一遍这本《史蒂夫·乔布斯传》。

其实在第一次阅读这本书之前,我对史蒂夫乔布斯的认识仅仅只是停留在“前任苹果CEO”、“创造力不凡”而已。但是,当我在读了《乔布斯传》之后,才真正的理解到他作为一位伟人让人钦佩与敬仰的地方。

乔布斯的执着、乔布斯的创新精神与他的完美主义和他那永不服输的精神正是我被他所感染的地方。“我们不应为别人而活,我们活着就是为了改变世界。”这是我很欣赏的他的一句话。也正如他所言,他在他的有生之年里确实改变了世界,他改变的不仅仅是科技,更改变了人们对科技的认识、需求与渴望。

文章开头就讲述了乔布斯的童年,紧接着是着重描绘他的现实扭曲立场,利用人格魅力转化为说服力,确实是一项领导人需要具备的能力,给了我一些启迪。其实在看的过程中,我发觉其实他的很多想法都和我不谋而合,以及在演讲上面对细节的关注,发布会中的灯光,摆放物,以及背景音乐和宣传广告,一切的一切,都细致入微,要给观众一种视觉、听觉的冲击,完美。

文中有很多经典的地方值得学习,如要找到适合的人选来负责某一个模块,不要所有的事情自己做,即使像乔布斯这种天才,也有很多自己不熟悉需要合伙人来帮忙的地方,更说明了现在社会自己一个人干是很难有出路的;如做产品就要注重每一个细节,即使是用户不会注重的点,自己也要极力做到完美;如人们都喜欢简洁的事情,简洁但不简单等等。

不得不承认,史蒂夫·乔布斯是一位伟人。但他却是出了名的难相处,他对员工不留情面,为他工作绝非易事。他个性强悍、独断、强硬,是个偏执狂,对自己的团队要求很高,近乎苛刻。在乔布斯的眼里,产品要么完美无缺,要么就是垃圾。员工要么是天才,要么就是笨蛋。事情只有极其重要和无关紧要之分。不管遭受多少挫折,乔布斯这种偏执地追求完美的个性从未改变。没有执行力就是没有能力,苹果公司的执行力是有目共睹的。一个团队要成功,就需要强力的不折不扣的执行管理层的决定,而不是怨这怨那。

另外,书中提到了一个很好的计划行动的方法,列出十项需要做的事情,拣出前3项,专注完成。类似的,在做每日或者每周规划的时候,可以列出前十个重要的事情,重点完成前三个,然后划掉,再重点完成剩下7个中的前三个。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅建议:建议者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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