《我编程,我快乐》精彩片段——学习行业是如何运转的

本文强调了IT专业人士了解所在行业财务基础知识的重要性。作者通过个人经历说明,只有深入理解公司的运营模式及盈利方式,才能更好地发挥创造力,为公司带来价值。文章提出了几个练习建议,帮助读者掌握这些知识。

——选自《我编程,我快乐》

在上一章,我们讨论了仔细选择业务领域的重要性。不能小看业务领域的知识,它可以决定雇用方是否会选中你,而且也会让你在工作中赢来阵阵掌声。开始学习某一行业的细则之前,应该确定所做的选择是适合自己并且适合市场现状的。


但是,有一种知识既不属于技术范畴也不是特定于某一行业的,而且也不会很快就过时,它就是财务基本知识。不管你在哪一个行业工作——制造业、医疗部门、公益机构或者教育系统都是一个行业。行业本身就是一门你必须要学习的知识。

我记得当我还是一个年轻的程序员时,参加一个员工会议。我呆滞地盯着一位公司的高管,他向我们展示着一组又一组的数据图表。我永远也不会直接与这位高管共 事,他所展示的数据与我完全没有关系。我低声嘀咕着“我就想回到办公桌前,完成我手头上的应用程序功能。”我的团队成员们坐在一起,就像是长途旅行车上局 促不安的孩子。我们没人关心会议内容,根本不知道为什么叫我们来参加这个会议。我们责怪这个无能的经理召开这个会议,浪费我们的时间。

只有了解了一个行业后,你才能创造性地有所建树。

You can’t creatively help a business until you know how it works.

现在回想起来,我才知道我们当时是多么无知。我们来这个公司工作,目的就是为它赚钱或者省钱,但我们根本就不懂这行是怎么赚钱的。更糟糕的是,我们 根本就不认为这是我们应该知道的知识。作为程序员和系统管理员,我们认为自己正在做的工作就是我们应该做的。但是,如果连这行是怎么赚钱的都不知道,又怎 么能创造性地帮助公司赚取利润呢?

上一段中有一个词——创造性地——是关键所在。没错,我们是IT专家,这也是公司付钱雇我们的原因。有了合适的项目和领导班子,我们就应该努力做这个业务,根本不需要了解这行是怎么运作的就能为它提供价值。这些想法看似有道理。

但是,有创造性地增加价值需要全面地了解你所工作的行业环境。在商业世界,我们常常听到“账本底线”这个词。但到底有多少人真正理解“账本底线”是什么, 以及什么能对它产生作用?更重要的是,又有多少人知道自己怎么做才能对这个“账本底线”起到有利的作用呢?你的组织是赔本还是盈利(你是为其创造了利润还 是给它造成了损失)?

了解你公司的财务运作可以让你做出有意义的转变,而不是茫然无知地专注于某一事情,却主观地认为这样就是对的。

练 习

(1) 通读一本基础商业教程,一本MBA教程是不错的选择。我推荐一本非常有用的书The Ten-Day MBA[Sil99]。你真的可以在10天内读完,占用不了多少时间。
(2) 找一个人带你到公司的财务部门看看,并请他们向你讲解财务状况(如果你的公司不介意与员工分享这些信息)。
(3) 听完财务状况讲解后,再向他们复述。
(4) 弄明白为什么“账本底线”要被称为“账本底线“。

我编程,我快乐

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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