企业要做大做强,关键在于人才

【RV1126/RV1109学习笔记】#基础篇#(2)基础入门使用 一、调试方式 1、串口调试 2、ADB调试 3、网络调试 二、基础外设使用 音频使用(aplay,arecord,amixer) 三、WIFI连接 四、屏幕背光控制 阅读详情

前一阵子在一家货代企业实习,这家企业的老板是香港人,他做物流这一行已经有十几年了。总公司就在香港,03年在上海开设了另一家货代公司,在广州、宁波也开设了这家上海公司名义下的子公司,我就在广州分公司工作。

香港公司和大陆这边3家公司的员工总数也就30人左右,可谓是一家迷你型企业,我们广州这边的还算人多的,有9个人,宁波那边的只有2个人,一个经理和一个操作。总公司和其他分公司的情况我不了解,但是广州分公司的工作氛围和员工能力我倒是可以做一个点评。

工作氛围比较轻松,没有打卡机,早上上班的时候在一个本子上写上你的姓名以及几点上班,下班的时候写上下班时间,迟到个十几二十分钟也没人问你。而且公司就那几个人,低头不见抬头见的,不到两天的时间就都熟了,一天没见到哪张面孔肯定会问一下他或她是不是请假了。上班时间是一周五天半,当然经理、贸易助理、财务人员这些在这家公司干了好几年的在周六早上都是不来上班的。操作、销售人员还是要在周六上半天班的。

公司的财务人员是一个三十岁出头的女人,她每天八点半就上班。公司人员少,她还要负责后勤工作,还要负责招聘工作,工作的电脑、打印机、电话等处了问题也是找她处理。在我看来,她是一个事事谨小慎微的人,怕出错,没什么创造力。我在电脑装个简单的软件,如WPS,都要先经过她的同意,说是怕电脑中毒。我不太喜欢这种事事过问、谨小慎微的为人和性格,但看在她是前辈的份上,也只能由着她。我是一个很敢于尝试的人,如果什么事都要向她报道,而她又要我解释半天装这个软件干什么用的话我早就疯了,现在我离开了公司,感觉很轻松,因为这本来就不是我喜欢的员工。

公司的操作只有一个女生,25岁,负责货物的进出口海运空运操作。她一直跟我抱怨说这份工作很累,再做多一个月就走了,之前跟经理讲要求加薪,经理答应加200块,她感觉经理是在打发要饭的,因此做完这一个月就坚持要走了。我跟她关系比较好,所以在比较闲的时候也会帮她打打下手,订个舱、催下补料、联系下物流公司、对单、写支付、出账单、录系统等,就这些琐事也是忙得我晕头转向的。她确实很忙很累,脾气也变得很急躁,身体也不好,三天两头要去看医生。

她目前的工资是3500左右,在广州对于一个工作了近3年的大学生来说算低的了。但是我也一直很好奇为何经理只答应加200块,经理不像是那种小气的人,可能的原因就是经理确实不喜欢这个操作,也认为她对公司而言只值这个价。操作说要辞职后,公司就一直忙着招人,但是对一个小公司来说招人谈何容易,花钱在中华英才网上挂招聘广告,也是迟迟没人来应聘。经理也是一个很偏执的人,丝毫不考虑挽留这位为公司奉献了两年青春的老员工。不过也有可能是因为经理是半路杀出来的程咬金,对这位操作小姑娘不太了解。

平常在公司跟这位小姑娘接触的也比较多,给我的感觉就是她不是那种会哄上级开心,急上级之所急,不要将太多麻烦带给上级,甚至为上级排忧解难的人,记住那两个字:不是。她就是一个很straight的人,做惯了出口货,遇到进口货的问题就束手无策,经理叫她反过来思考,她就一直在跟经理争吵要向谁拿补料和向谁拿consignee的资料。我的位置就夹在她和经理之间,争吵的每一句话我都听得清清楚楚,可惜我也是菜鸟一个帮不上什么忙。但是我知道她给经理——一个最终决定她能否涨薪的人的印象已经很不好了。另外,这个小姑娘并不怕经理,但是讨厌被经理骂和指责,因此很多事情她都要禀报经理,把皮球踢给经理,心里想着反正错了就是你的事,不关我的事了。这种态度是很不可取的,即使很忙很累,也不应该采取这种态度办事和面对上级。

经理是一个近30岁的女性,未婚,估计是忙得没时间进入婚姻殿堂了。公司的事情无论大小,事事唯她马首是瞻,两个小时不接电话,可能公司已经把她的电话打爆了。真的是事无巨细,事必躬亲啊,这样能不累吗?!她自己还在阿里巴巴国际站上开了一家贸易公司,从东莞工厂拿货,但是因为外贸网站一直没人管理,所以效益也不好,听同事说至今只做成过一笔交易。经理在这边的货代公司已经很忙了,哪还有心思管理外贸网站。最最根本的原因,还是因为公司有一种家长制的办事态度,什么事情都要过问经理,都要经理签名,长期下来,公司就培养了一批对言听计从的胆小鬼,为了不承担责任就把皮球踢给上级。而经理估计也是很享受这种特权或统治欲,不仅不对员工的办事态度多加引导,让他们成为敢作敢当的企业员工,反而是事必躬亲,整天忙忙忙,公司的效益却不见得有多好。跟着这样的经理混估计也是没什么前途的,虽然我对经理是很尊敬的,但是没有办法,实在是受不了她这么匆忙的脚步。

阿里巴巴外贸网站主要是贸易助理,她也是一个30岁出头的女性,典型的广州人,给我的感觉像极了外来媳妇本地郎里面阿祖那些坐办公室的员工。她的工作比较轻松,一看就是来混日子的,我对她的印象也不深,只知道她很少讲普通话,典型的广州人。

公司还有2个内地销售和2个海外销售,其中,1个内地销售和1个海外销售因为家里离公司比较远,所以他们是在家里办公的,只有逢年过节什么的会跟公司的人聚一下,平时见不到他们的。在公司的两个销售都是新人,其中一个女孩子正打算跟经理说要辞职,她也是那种身子骨很弱的女生,老是嚷着这么累的工作自己真受不了所以离职是迟早的事。

这样算来的话,公司雷打不动的只有5个人,2个在家工作的销售、忙得经常不在办公室的经理、典型广州人的贸易助理、谨小慎微的财务后勤人资。操作、销售都是流动性较大的职位。但是在我看来,企业要做大做强,关键还是在于人才。

我一直很喜欢这样一种工作环境:大家在茶余饭后、三言两语之间有一个很好的idea浮现出来,然后大家又有能力,公司也肯给资源,放手让我们自己去做,然后一个很漂亮的project就出来了。你能体会那种喜悦吗?可惜的是公司目前并没有这种氛围,大家茶余饭后谈的更多的是公司的不好、工资的不高、以及什么时候要走等,低沉到我看不下去,所以我选择了离职。

我觉得自己是一个人才,不能再这样低调下去了,要找到一个更宽阔的平台,让自己的潜能充分发挥。校招活动正在紧锣密鼓地进行着,我希望可以在这一轮秋招中找到自己心仪的职业并为其奋斗一生。

还是那句话,企业要做大做强,关键在于人才,如果公司不懂得不舍得培养人才,也不会从外面引进人才,那这家企业要做强做大是十分困难。积累了这么多年的经验,维持下来并不难,难的还是把企业做大,而这也是我们当初成立一家企业最初的目标。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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yongyoudayee的博客 1697

基于人才效能的企业竞争力重塑与人才培养策略探讨

基于人才效能的企业竞争力重塑与人才培养策略探讨。

JiYan_xiaohei的博客 816

人才效能:企业竞争力的核心

本文从四个方面对以人才效能为中心的主题进行了详细的阐述包括人才效能作为企业竞争力的核心、人才效能与团队协作的相互促进以及人才效能与人力资源管理的关系等同时也探讨了未来人才效能的发展趋势和方向通过对这些方面的论述可以看出提升人才效能已经成为企业持续发展的关键因素之一未来企业需不断加大对人才培养和发展的投入不断优化人才管理体系并营造良好的人才生态环境以适应不断变化的市场环境和挑战同时注重团队协作与智能化人力资源管理的融合进一步激发人才的创新活力和创造力推动企业的持续发展和壮大。

Jiyan_xiaobai的博客 1122

优化人才效能:开启企业发展的金钥匙

优化人才效能:开启企业发展的金钥匙。

JiYan_cyan的博客 779
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前端dog
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