悉心营造良好的技术文化

众所周知,良好的技术文化不仅有助于人才成长和提升团队内聚力,更是吸引和留住优秀人才的一大法宝。然而,该如何营造良好的技术文化呢?且听本期三 位嘉宾的经验分享。本文是专题《怎样营造良好的技术文化》中的第一篇。第二篇是作者许晓斌带来的《分享促进技术文化建设》,第三篇是天猫产品技术部资深经 理庄卓然分享的《技术文化建设实践》。

 

工程师的荣誉感

存在主义认为,文化是对一群人存在方式的描述。一个技术团队能长期存在下去,一定会产生某种技术文化。也就是说,技术文化会自然产生,受人的因素影响而变化。随着团队规模的变化,团队的技术文化可能变好或变坏,可以通过以下一些表象来衡量。

  • 技术上的活跃度。
  • 高质人才的密度。
  • 工程师的满意度和荣誉感。

良好的技术文化能给工程师某种荣誉感,自然满意度也不会低。这种荣誉感里带有某种优越感,比如会觉得其他公司的技术很“土”,理念落后、工具落后 等。一种技术文化中会包含某种共同的规范、意识、价值观和做事原则等,新加入的人如果认同,便会因受其影响而很好地融入到团队中。

“净化空气”很重要

技术文化好比空气,营造良好的技术文化就是改善空气质量。降低“污染物”排放是第一要务。而哪些是“污染物”呢?

  • 过重的管理行为。管理的目的是保证产品开发按计划有序进行,而过重的管理行为会适得其反。
  • 不当的开发流程。这是一个槽点,草率进入开发环节,会致使开发进程不是一种有序的迭代,经常由于随意变更需求而做无用功。
  • 急功近利的心态。为了攒业绩,不管质量、不愿意同他人协作,或单纯追求本部门业绩,不为合作方考虑。

不适合团队的人。不适合团队的人不一定是能力不行,主要是价值观跟团队技术文化中的价值观相悖。这些人的负面作用远大于他们的贡献,应该果断淘汰掉。

提升团队内聚力

对于快速发展中的团队,注重团队技术文化塑造是团队进一步发展的基础。它的基因往往是最初的几个人或十几个人决定的。这方面跟企业文化的形成没什么 不同。但如果在初期没有将其中的精华提炼出来,那么随着团队新人增多,技术文化会很快被稀释,而且人越多越难向好的方面导向。在Facebook 创业初期,创始人 Mark 确定了几条很精练的工程师的行为准则,并贴在墙上。这些准则体现出了技术上务实、践行的风格,它吸引了一些同样有如此风格的优秀工程师。整个技术团队的内聚自然越来越强。

对于快速发展中的团队,注重团队技术文化塑造是团队进一步发展的基础。营造良好的技术文化,需要在以下几方面努力。

  • 树立行为准则。它虽然没有强制性,但在各环节之间协作、各角色之间协作中出现分歧时,它是很好的参照物。因此它要有这样的效力,而不只是写在纸上的标语。
  • 注重技术积累。技术积累是技术文化的底蕴。认真对待每一次项目实践,不以解决问题为目的,而是在解决问题的同时,将经验记录和积累下来。
  • 奖励贡献,包容错误。激励制度是不可或缺的。工程师对团队的贡献要有荣誉和物质上的双重奖励,激励才能有效。包容错误,才不会让工程师顾虑重重,因为只有突破陈规、大胆尝试,才能有所收获。
  • 人人都要有工程技术思维。良好的技术文化的形成不只是技术团队内部的事情,它也受企业风气影响。不合理的开发流程、不适当的行政制度等,都会让所有试图改善技术文化的努力付之东流。

营造良好的技术文化,就好比孩子性格的养成和心智的发展,它将决定这个孩子未来的命运。

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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