离开Google!梅姐比Levinson更能胜任雅虎CEO一职!

Google首位美女工程师Marissa Mayer将离开工作13年的Google,接任雅虎CEO。她曾负责iGoogle、Google News及Gmail等多个项目,具备出色的产品管理和用户体验才能。

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从明天开始,Google第一位美女工程师Marissa Mayer(下文简称梅姐)将会离开奋斗了13年的Google,出任雅虎CEO职位。这条信息也印证了前段时间那些关于梅姐离开Google的传言。你知道梅姐有多牛吗?她多年来负责搜索产品的管理,她曾是iGoogle、Google News和Gmail等项目的领头人。2010年她错过Google CEO一职,转向负责Google地图和其他本地产品的管理。在离开Google以前,她管理着250位产品经理和1100位与搜索业务有关的经理,并直接监督6000家Google合作承包商!她的管理能力不是一般人能比的。

在任职声明中,梅姐发表了自己对雅虎的看法与期待:“很荣幸我能领导雅虎,它是为数不多用户超过7亿用户的互联网公司。我期待和新公司的员工共同奋斗,为用户带来富有新意的产品、内容和个性化体验,并为全球广告客户带来更好的服务。”

雅虎的联合创始人David Filo指出:“Marissa是一位有卓见的领袖,在用户体验和产品设计方面都有惊人的表现,而且她也是硅谷出名的技术开发战略专家。我期待这次的合作能为雅虎每月的7亿独立访问用户带来更好的产品。”

对于雅虎这次的任命,估计最郁闷的人应该是近期临时担任CEO一职的Ross Levinson。为什么梅姐比Levinson更胜任这个职位呢?

首先她是一位专注于产品和用户体验的人才。她能在公司产品和消费者需求这两者之间找到“交叉地带”,在用户需求的根源上领导产品的开发。

其次,她善于指导和管理人才。在Google担任高层的时候,她开发了一套专门培训产品经理的程序。而被她培训出来的人都比较牛X,大部分人现在担任着像Uber、Dropbox和Polyvore等著名产品的经理。至于管理能力就不用多说了,250位产品经理和1100位搜索业务经理不是一般人能管理得过来的!

再次,董事会认为她能凭借着原来的工作关系,为雅虎招募不可多得的天才。

对于梅姐的“出走”,Google发表了一个声明:

作为Google第20名员工,Marissa为Google奋斗了13年,而且在这期间她不知疲倦的给用户带来惊喜。她对于我们的搜索、地理和本地产品有着巨大的贡献,我们失去了一位天才!

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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