浅谈项目经理的三个层次

        第一层理解:项目经理是个很轻松的活,项目接下来只要跟客户签签合同,跟属下开开例会,客户说什么我叫他们做什么,等着他们把事情做完就行,有点像皇帝老子高高在上,坐享渔翁之利。——这是我刚毕业时候的理解。所以当时我满鄙视项目经理的。


       第二层理解:项目经理要控制好项目进度,要写好多相关文档,协调好资源,控制需求,控制项目风险。——原来项目经理需要很好的写文档水平,还要求爷爷告奶奶的恳求开发人员完成进度,项目的成败似乎跟项目经理关系不大,技术经理貌似是决定一切的那个人,所以跟技术经理搞好关系貌似是件很重要的事。这是我毕业1年时候的理解。


第三层理解:项目经理其实是关系项目成败的关键人物。很多时候,项目做完了,每个人心里想的可能都不一样:技术经理会想,是因为我强悍的技术能力和超高的开发效率才使项目成功。业务顾问会想,没有我频繁的跟客户沟通需求,你们开发团队估计还不知道在做什么呢。但实际情况是什么呢,实际情况其实是客户对业务顾问一点都不满意,程序其实还是有一些不能实现的功能,但是,由于项目经理跟对方副总关系不错,他们两人之间就开了个小会,把话摊开了谈。副总说要把业务顾问换掉,没实现的功能我要你们做出来,而项目经理却说,业务顾问换掉没问题,但是作为等价交换,有一部分难做的需求必须抹掉不做,如果实际要做的话,我们得花50天工作量,而且可能给你们系统许多地方造成一些风险。况且这项目搞砸了对双方都没好处,成本也就这么点,你看着办吧。于是对方副总一听就懂了,最终双方选择了让步,需求不再追究,业务顾问在下一期的时候换掉,项目顺利验收。就这样,项目做完了,而项目经理最重要的职责就是去搞定对方那个人,跟客户交朋友,帮对方解决难处,那么客户肯定也会替你着想,因为大家都是人嘛,都会有难处,都会有一些利益点。找出这些点,跟客户去做等价交换,双方做出让步,项目才能顺利结束。——这是我今天的理解。


在这两年工作中,这3类项目经理我都遇到过,第一类项目经理会把项目搞砸,严重点甚至会造成团队和客户流失,把公司搞砸。第二类项目经理一般跟客户的关系不会好到哪去,因为他经常正面抵触客户的新需求,这样会造成客户验收的标准也很苛刻,项目组会很难熬。第三类项目经理是可以让公司健康发展的项目经理,也是我努力的目标。


 来源: 中国系统集成论坛 原文链接:http://bbs.xtjc.com/thread-380172-1-1.html
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像类、目标检测、语义割、人脸识别、图像生成、医学影像析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络享,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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