学习白二奶奶的5点管理经验

《大宅门》中的白家二奶奶展现了卓越的领导艺术,通过关心员工、公私分明和重视人才等手段成功管理家族企业。面对家族和个人危机,她凭借智慧和决断力引领白家度过难关。

领导:影响他人为某种目标努力的一系列活动的总和,其中包括计划、组织、协调、指挥、监督等职能,这是管理学中关于“领导”的定义,关于领导的本质,有的学者称为“影响力”,有的学者称为“权力”,有的学者称为“领导特质的魅力”。领导者可以通过权力和影响力督促追随者为设定的目标努力完成各项任务,古今中外有众多的领导者以其独特的领导风格让追随者折服,领导活动和领导者处处不在,在追求情商领导的今天,如何运用更多的艺术手段来实现领导活动,成为学术界和实际组织中研究的一大热门课题

      相信看过《大宅门》的观众、读者都会对大宅门白家二奶奶的领导艺术深有感触,她一个女人家从二十几岁开始当家,在白家的起伏坎坷中,她是一名优秀的舵手,指挥着白家老号这艘大船在风浪中奋勇前行,有几次这艘大船几乎沉没,但在风雨面前,她的镇定和智慧力挽狂澜,让这艘船越来越坚固,越来越顶得住风浪的打击。作为一个女性领导者,她让诸多须眉不得不竖起大拇指:二奶奶,不服不行

那么白家的二奶奶一个女人家如何能够管理好那些形形色色的人物,如何让白家的资产增值保值的呢?她既不像武则天那样用尽计谋杀害异己来成全霸业,也不像慈禧那样专制昏庸夜郎自大,她用艺术来管理家族企业,用卓越的领导才能让核心员工为之奉献才干。她的领导魅力体现在那些方面呢

1、关心人的领导风格

大宅门中的二奶奶,以攻心见长,善于察言观色,能够从员工的角度为员工着想,对待中层管理者(总管)如亲人一般,对待伙计也是体贴入微,这一点让许多基层员工很是敬重她,虽然她是一个女流之辈,但她素有的威仪让家人和员工不敢造次。

2、公私分明的治企态度

白家主要以看病、卖药为经营方向,白老太爷的辛苦经营为这个基业奠定了坚实的基础,他们拥有了自己的一批知识产权、品牌、核心人才队伍,并且以客户为中心的服务理念让他们的客户忠诚度很高。但因白家老号为家族企业,中国自古以来就有的兄弟姐妹分家产在这个家族中也体现得淋漓尽致,这个家族中不乏坐吃山空的蛀虫,如果公私不分,不但经营亏损不说,而且可能基业不保。在这一点上,二奶奶坚持了她的强势作风,以家族企业的发展为大局,从不妥协家庭成员的无理要求。她的小叔子曾指二奶奶的儿子行为不端、引诱民女,这对一家之主、一企之长来说是严重的挑战,二奶奶为了严明家族法度,竟将唯一的儿子赶出家门,不干出人样不许回家!这个关键事例让她的小叔子骨子里对嫂子有了钦佩。

3、人才最重要【自己加的】

记得百草厅关门了,店里的伙计十多号人成了闲人,按白老三的说法就是“吃白饭的”,乘早赶走了的好。二奶奶怎么做?留下来!我养着。生意总有一天会有,这些人一走,我找就难了。其实她最明白:培养人才是最难的,尤其是能用的。

白老二说的一句最能说明二奶奶的本事---“我就不如娘们儿”

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长时间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
import jieba # 添加《红楼梦》专属词典 def add_honglou_words(): honglou_characters = [ # 主要人物 '贾宝玉', '林黛玉', '薛宝钗', '王熙凤', '贾母', '贾政', '贾赦', '王夫人', '邢夫人', '贾探春', '贾迎春', '贾惜春', '史湘云', '李纨', '秦可卿', # 其他重要人物 '袭人', '晴雯', '平儿', '紫鹃', '鸳鸯', '香菱', '妙玉', '贾元春', '贾琏', '贾珍', # 别名和字号 '颦儿', '宝二爷', '凤姐', '老祖宗', '二奶' ] for char in honglou_characters: jieba.add_word(char, freq=10000, tag='nr') # 统计人物出现次数 def count_characters(text): words = jieba.lcut(text) counts = {} for word in words: if len(word) >= 2: # 只考虑长度大于等于2的词 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 return counts # 主程序 def main(): # 添加红楼梦专用词典 add_honglou_words() try: # 尝试读取文件 with open("hongloumeng.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() except FileNotFoundError: print("错误:找不到hongloumeng.txt文件") print("请确保:") print("1. 文件名为'hongloumeng.txt'") print("2. 文件与脚本在同一目录") return except UnicodeDecodeError: try: with open("hongloumeng.txt", "r", encoding="gbk") as f: text = f.read() except Exception as e: print("读取文件失败:", str(e)) return # 统计词频 counts = count_characters(text) # 过滤出人物(简单版:假设人名都是出现次数较多的名词) # 更准确的做法是使用jieba的posseg进行词性标注 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 常见人物列表(用于筛选) main_characters = { '宝玉', '黛玉', '宝钗', '熙凤', '贾母', '王夫人', '贾政', '袭人', '晴雯', '探春', '湘云', '李纨', '平儿', '紫鹃', '鸳鸯', '香菱', '妙玉', '贾琏', '贾珍', '秦可卿' } print("《红楼梦》人物出场次数Top20:") print("{0:<10}{1:>10}".format("人物", "出场次数")) print("="*20) rank = 0 i = 0 while rank < 20 and i < len(items): word, count = items[i] # 筛选可能是人物的词(出现次数多且在人名列表中) if word in main_characters or (count > 50 and len(word) >= 2): rank += 1 print("{0:<10}{1:>10}".format(word, count)) i += 1 if __name__ == "__main__": main()
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### 如何优化或改进用于统计《红楼梦》中人物出现次数的Python代码 在统计《红楼梦》中人物出现次数时,可以结合分词工具和正则表达式来提高准确性。以下是一些具体的优化建议和改进方法: #### 1. 使用更精确的分词工具 Jieba 是一个常用的中文分词工具,但在处理古文时可能会遇到一些问题。可以通过自定义词典的方式,将《红楼梦》中的人物名称添加到 Jieba 的词典中,从而提高分词的准确性[^4]。 ```python import jieba # 加载自定义词典 jieba.load_userdict("red_mansion_characters.txt") # 包含所有人物名称的文件 def extract_characters(text): words = jieba.lcut(text) characters = [] with open("red_mansion_characters.txt", "r", encoding="utf-8") as f: character_names = set([line.strip() for line in f]) for word in words: if word in character_names: characters.append(word) return characters ``` #### 2. 处理同名异人的问题 《红楼梦》中可能存在同名异人的现象,例如“贾母”可能指的是不同的角色。可以通过上下文分析或标注角色身份的方式来解决这一问题[^5]。 ```python def disambiguate_characters(characters, context): # 根据上下文信息对同名角色进行区分 disambiguated_characters = [] for char in characters: if char in ambiguous_characters: # 假设 ambiguous_characters 是一个预定义的列表 if "特定标识" in context: # 根据上下文判断 disambiguated_characters.append(f"{char}_1") else: disambiguated_characters.append(f"{char}_2") else: disambiguated_characters.append(char) return disambiguated_characters ``` #### 3. 提高统计效率 对于大规模文本数据,可以使用并行处理技术来加速统计过程。例如,使用 `multiprocessing` 模块将文本分割成多个部分,分别进行统计后再合并结果[^1]。 ```python from multiprocessing import Pool def count_characters_in_chunk(chunk): characters = extract_characters(chunk) return {char: characters.count(char) for char in set(characters)} def parallel_count(text, num_processes=4): chunks = [text[i::num_processes] for i in range(num_processes)] with Pool(processes=num_processes) as pool: results = pool.map(count_characters_in_chunk, chunks) combined_result = {} for result in results: for char, count in result.items(): combined_result[char] = combined_result.get(char, 0) + count return combined_result ``` #### 4. 可视化结果 使用 Matplotlib 或 NetworkX 对统计结果进行可视化,可以帮助更直观地理解人物之间的关系[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_character_frequency(character_counts): sorted_characters = sorted(character_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) names, counts = zip(*sorted_characters[:20]) # 取前20个最频繁的角色 plt.bar(names, counts) plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel("Characters") plt.ylabel("Frequency") plt.title("Character Frequency in Red Mansion Dream") plt.show() ``` #### 5. 改进共现关系的提取 除了统计单个人物的出现次数,还可以通过共现分析构建人物关系网络。这种方法可以揭示人物之间的关联强度[^2]。 ```python import numpy as np def co_occurrence_matrix(text, window_size=5): characters = extract_characters(text) unique_characters = list(set(characters)) matrix = np.zeros((len(unique_characters), len(unique_characters))) character_to_index = {char: i for i, char in enumerate(unique_characters)} for i in range(len(characters)): for j in range(max(0, i - window_size), min(len(characters), i + window_size + 1)): if i != j: row = character_to_index[characters[i]] col = character_to_index[characters[j]] matrix[row][col] += 1 return matrix, unique_characters ``` ###
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