GitHub研发管理之道:别用时间衡量程序员的工作

GitHub公司采用灵活的工作制度,强调正确的工作状态比工作时间更重要。员工可以在自己喜欢的时间和地点工作,以达到高效的状态。这种方法提高了员工的工作满意度和效率。
 

八小时工作日,在国内很多IT公司是铁定的工作制度。这一制度是否有利于开发者高效地工作呢?除此之外,灵活的工作制度对开发者工作效率又会有怎样的影响?著名开源托管平台Github公司Zach Holman工程师撰写了一系列文章分享GitHub的运营管理之道,《How GitHub Works: Hours are Bullshit》是第一篇,优快云编译了这篇文章,全文如下:

俗话说,时间就是金钱,速度越快越好。时间越多越好。

跟程序员算小时很扯

在很多工业企业中,时间是决定生产效率的一个主要因素,但对于GitHub不是。在一个创业公司中,你不可能在一个问题上投入更多的时间,以期得到彻底解决。代码才是努力的方向。你需要具有正确的思维模式,以便创造出高质量的代码。

回想最近一次令你印象深刻或生气的事。你的工作效率如何?回想一下你最近真正高效的一次经历。代码从指间如飞般产出。当你具有正确的思维模式时,某一天高效的代码编程,可以胜过你一周受挫的编程工作。

我们希望员工尽可能在这一状态下工作。限定员工在办公室中办公的时间会影响他们的工作状态。如果要求我在9点之前必须到达办公室,我是很难保持这种高效状态的,但对于在GitHub的一半员工来说,上午可能是他们工作状态最好的时间。

允许员工更加灵活的工作时间,可以营造一个令员工兴奋的工作环境。在这个环境中,他们可以工作更长的时间,并一直保持高效的工作效率。

一天的工作

在GitHub,每个人的一天的工作时间安排是不同的。同样我的每天也是不同的,下面是一个大概的时间安排:

1.上午十点钟左右起床;

2.坐公共汽车去上班,并在中午或下午一点去吃午饭;

3.从下午一点找个地方工作,下午六点到九点在办公室里工作;

4.之后回家,并在家中沙发上工作或休息到早上两点。有时也会和同事出去吃饭。

有的同事可能在上午7点就来到办公室工作;也有的在下午3点才来。有的同事觉得在家工作比较高效。如果员工不喜欢在办公室工作,他们可以不用每天来公司(虽然大多数情况下,每个人都会来公司)。

我们一天的工作时间为什么如此“松散”,原因有二,一是工作在宽松的环境中,可以使我们在我们喜欢的时间和地方工作;二是我们希望创造一个可以使员工最高效率工作的工作环境。因为每个人高效工作的时间都不相同,所以我们不会强迫任何一个人。

限制性工作

现在GitHub有35名员工,并且还在增长中。这个方法带来了很好的效果。但是管理者仍喜欢固定的工作时间,原因有一:他们有一种错觉,认为时间是衡量员工工作的标准。

如果对工作时间很难把握,你需要寻找其他的衡量方法。他们的代码写得很出色吗?他们把Bug都处理完了吗?他们全身心地投入到工作中了吗?工作上更大的灵活性是否激发了他们工作的积极性?

对此很难做出定性的判断,但是相比起“在工作日的十小时内把这件事做好”,上面这些方法更有价值。因为当你用时间来衡量工作时,他们的工作就会变成更多的时间编写更少的代码。

原文链接:How GitHub Works: Hours are Bullshit

(翻译/优快云陈秋歌)

安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
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