公司太变态了,嗓门大也要罚款!

大家都见过什么样的“变态”管理员工的方式?比如限制上厕所时间,监控在工位时间,限制上班听歌等等,公司效益不行,锅都得员工来背,上班如上坟是很多人的常态...

 

最近还看到个更奇葩的,上班时间,嗓门大、交头接耳、抠脚?不存在的,只要出现,本人及部门负责人罚款500元并通报批评!

 

 

 

请问这是在管理小学生吗?小学生都不管抠脚啊!真是替这个公司的程序员兄弟们感到气愤!评论详情大家心里明白就行,就不明说了。

 

对于这种行为,我还特地去查了下,我国《中华人民共和国立法法》和《中华人民共和国行政处罚法》规定,对财产的处罚只能由法律、法规和规章设定。

 

《行政处罚法》明确规定,罚款处罚实行罚款机关与收缴罚款机构分离的制度。除按规定当场收缴的罚款外,任何单位和个人不得自行收缴罚款。

 

也就是说只有行政机关才有罚款的权力,私企无权做出罚款的决定。这样理解没毛病吧?

 

说话嗓门大,上班所谓的“交头接耳”,抠脚...这些如果没有写在合同里,没有在公司对外的规章制度中明确说明,没有得到法律或者大众的认可,真的可以这么任性,想罚就罚吗?

 

换作我个人,如果是在这样压抑的环境下工作,分分钟就离职了。员工是给公司创造效益的,又没有违法也没有给公司带来损失,何必如此“恶心”程序员们?能想出这样的处罚方式的领导,格局可想而知,员工一个也不会服的,也不会甘心加班,不会格外拼命给公司创在价值。一个没有任何价值的“骚操作”,不知道意义在哪?

 

就像如果哪天有公司规定程序员要西装革履,一丝不苟地去上班,那我觉得这个公司的技术估计堪忧了。

 

微信关注【Python与AI技术汇】,回复【入群】,和大家一起学习

640?wx_fmt=jpeg

01、数据简介 规模以上工业企业,是指年主营业务收入达到一定规模的工业法人单位。这一标准由国家统计局制定,旨在通过统一口径筛选出对工业经济具有显著贡献的“核心企业”,为政策制定、经济监测和学术研究提供精准数据支撑。 数据名称:地级市-规模以上工业企业相关数据 数据年份:2000-2024年 02、相关数据 原始数据:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个) 插值:年份 省份 城市 省份代码 城市代码 规模以上工业企业单位数(个) 规模以上工业企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数(个)_回归填补 规模以上工业增加值增速(%) 规模以上工业增加值增速(%)_线性插值 规模以上工业增加值增速(%)_回归填补 规模以上工业企业单位数_内资企业(个) 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_内资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_港澳台商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个) 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_线性插值 规模以上工业企业单位数_外商投资企业(个)_回归填补 规模以上工业亏损企业单位数(个) 规模以上工业亏损企业单位数(个)_线性插值 规模以上工业亏损企业单位数(个)_回归填补
内容概要:本文深入介绍了谷歌推出的Gemini 3 Deep Think——一种基于模型的增强型推理模式,具备并行推理、多模态理解融合和“深度思考”能力,专为解决复杂算法重构与调试难题而设计。文章详细剖析了其核心技术优势,包括16条并行推理路径、跨模态信息整合以及模拟人类“慢思考”的迭代推理过程,并通过电商平台推荐系统优化和计算机视觉目标检测算法改进两案例,展示了其在真实场景中显著提升算法性能与准确性的能力。同时,文章对比了其与传统工具在功能全面性、效率和准确性方面的压倒性优势,并探讨了实际应用中面临的算力需求、系统兼容性和数据安全挑战及其应对策略,最后展望了其对程序员角色转变和整个软件行业的深远影响。; 适合人群:具备一定编程经验的中高级程序员、算法工程师、AI研究人员及技术管理者;尤其适用于从事复杂系统开发、算法优化和性能调优的专业人士。; 使用场景及目标:①在型项目中进行算法性能瓶颈分析与重构;②提升复杂代码调试效率,快速定位并修复隐蔽错误;③融合多源信息(如代码、公式、图表)进行智能算法设计与优化;④推动企业级AI系统升级与智能化开发流程转型。; 阅读建议:此资源兼具技术深度与实践价值,建议读者结合自身项目背景,重点关注技术原理与案例实现的对应关系,尝试将Gemini 3 Deep Think的思维方式融入日常开发与调试中,同时关注其在云平台部署、安全合规等方面的最佳实践,以充分发挥其潜力。
### 音频信号对权重系数更新的影响 音频信号作为一种时间序列数据,通常包含丰富的频率成分和复杂的动态特性。在涉及自适应滤波或机器学习模型的应用中,权重系数的更新直接受到输入信号特性和算法设计的影响。 #### 权重系数更新机制 在正规化最小均方误差(NLMS)算法中,权重系数的更新基于输入信号的能量分布以及目标信号与预测信号之间的误差[^2]。具体而言,音频信号中的高频分量可能导致较的瞬时能量波动,从而引起权重更新过程中更的步长调整。这种现象可能会导致: 1. **收敛速度变慢**:由于音频信号可能存在突发的振幅样本,这会使 NLMS 的规范化因子变得极小,进而降低每次迭代的有效步长。 2. **稳态误差增加**:如果音频信号中含有显著的非平稳特征,则权重系数难以稳定在一个固定值附近,最终表现为更高的稳态误差。 3. **过拟合风险提升**:当音频信号存在周期性模式或者特定频带内的强功率谱密度时,权重向量可能过度关注这些区域而忽略其他重要信息。 --- ### 权重系数不稳定不收敛的原因分析 实际应用中,权重系数可能出现不稳定甚至发散的情况。以下是几个主要原因及其解释: #### 1. 输入信号的相关性过高 如果音频信号本身高度相关(例如长时间保持恒定音调),则会导致 Hessian 矩阵接近奇异状态,在某些优化方法下会造成数值计算困难并引发权重漂移[^3]。 #### 2. 学习率设置不当 无论是梯度下降还是更高级别的自适应学习率方法,不合适的学习率都会严重影响训练过程: - 如果学习率过,每一步更新都可能跨越最优解位置,造成震荡行为; - 若学习率小,则需要更多次迭代才能达到期望结果,并且容易陷入局部极小值[^3]。 #### 3. 噪声污染严重 真实世界采集来的音频往往混杂着各种类型的干扰源(如背景噪音)。这类额外扰动会误导代价函数关于全局最优点的方向判断,从而使整个系统偏离理想轨迹[^1]。 #### 4. 动态环境下的快速变化 对于一些实时处理任务来说,外部条件不断改变意味着原始建模假设不再成立。比如说话者突然提高嗓门或将麦克风移动远离嘴部等情况都将打破先前建立起来的良好映射关系[^1]。 #### 5. 数字实现中的量化误差累积 特别是在硬件平台上部署软件解决方案的时候,有限精度表示形式不可避免带来舍入操作损失。随着时间推移,此类微小偏差逐渐积累下来也可能破坏原本精心调试好的平衡结构。 --- ### 解决方案建议 为了改善上述提到的各种问题,可以从以下几个方面入手尝试解决办法: - 使用预白化技术先消除掉部分冗余关联后再送入后续模块进行进一步加工; - 结合多种不同策略混合构建更加鲁棒性的框架体系, 如将标准SGD替换为AdamOptimizer等具备更强泛化能力的选择 ; - 定期重新校准初始参数配置以应对长期运行期间可能发生的目标迁移状况. ```python import numpy as np def nlms_filter(x, d, mu=0.1, M=10): N = len(d) w = np.zeros(M) y = np.zeros(N) e = np.zeros(N) for n in range(M, N): xn = x[n-M:n][::-1] y[n] = np.dot(w, xn) e[n] = d[n] - y[n] norm_xn = np.linalg.norm(xn)**2 + 1e-8 # Avoid division by zero w += (mu / norm_xn) * e[n] * xn return y, e ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值