企业信息化:创新需要偏执狂

本文探讨了创新对企业发展的必要性,并通过自动化测试的例子说明了长期目标与短期目标的结合。作者强调了选择合适的人才对于推动创新的重要性。

为什么需要创新?并不是所有人都思考过这个问题。至少之前我就没有认真全面的思考这个问题。

从发展来讲,创新往往是因为需要改变。而有时候,改变是必须的,甚至是不得已的。在企业发展过程中,很多人都能意识到创新的重要性,以及创新所能带给大家的作用。但是,创新对他来说,是多么地必须,这里需要打上一个问号。

我一直将自动化测试作为软件研发企业的企业信息化的一个重要组成部分考虑,所以即使到了IT部门,也非常重视自动化测试的发展。正好,前一段时间和一位技术人员聊起自动化测试。一开始是在讨论技术问题。主要是谈论我之前写的Delphi下的自动化测试的系统设计。后来,与他的主管也聊起来,当时我就问了一个问题,如果发现自动化测试不能实现他的目的,他会怎么办?

他的回答总结起来就是一句话:关注目的,而不是方式。说白了,就是说关注项目发版,而不是自动化的方式。如果自动化可以帮忙,当然可以用,否则,能用多少用多少吧。

我是自动化测试的鼎立推行者,对于这个回答显然是很不屑。但争论之余,发现并不能完全说服他。毕竟,他的立足点还是非常有说服力的。虽然隐隐感觉不对,但只能苦笑而已。

回来之后,认真考虑这个问题。发现有几点需要辨别:

  1. 自动化是方式,但是这个方式也可以作为目的存在
  2. 自动化是为了解决长远问题。原来所谓目的,往往是短期目标。

对于我们来讲,自动化是为了提升我们开发效率,这是一个长期目标。但是对于项目管理者来说,往往关注的是他发版的短期目标。显然,如果只关注短期目标,就会缺少了长期的发展能力。而反过来,如果过度关注长期目标,就有可能耽误短期目标。这样问题就来了,长期目标如何与短期目标结合起来呢?

这就如企业信息化是公司的长远目标,而创造产值是短期目标。我们该如何处理这两者之间的关系呢?本篇并不是着重来谈长期和短期之间关系的。我只是想说,面对长期和短期的结合的时候,执行的人本身的倾向就非常重要了。应该说,他的倾向,可能决定了发展方向。

就比如说这个自动化测试。如果是决定非做不可,那么遇到困难,或暂时发现不可为之时,就会想办法解决。否则,很可能就会放弃而取他法。

对于类似于自动化这样的任务来讲,其实就是一个新的业务。要做好这个新的业务,是不能拿老的做事方式来衡量的。中规中矩地做,很容易犯“关注目的,而不是方式”的意识性错误。

在需要创新的时代,要想生存下来,必须改变一贯的做法!英特尔公司的董事长安迪·格鲁夫也说:“只有偏执狂才会生存。”而换一句话来说,如果我们希望创新,那我们需要使用那些属于“偏执狂”的人才。前不久,在海峡人才集市上,网龙(中国)有限公司打出了“招聘偏执狂”的红色条幅,和这点不谋而合。

偏执狂,英文叫Paranoid,但并不是我们普通意义上的中文意思。这里的偏执狂,往往对于目前的现状很是担忧,所以非常乐于探索新的方法。而且会将探索新的方法作为自己的短期目标。因此这类人,很容易在创新的路上长期走下去。

目前,公司正是处于变革的时代。我们的IT部门也处于一个新的时代。在这个时代中,创新是我们生存的基础,而这个基础,需要我们去创造。如果我们还安逸于原有的工作方式,那么必然不能适应时代的发展。

对于组织来讲,选对人就变得非常重要。不要一方面在讲创新,而一方面却使用墨守成规的人!企业信息化,对于每一个部门来讲,都是一个全新的挑战。面对这个挑战,现在一些人还在使用原来固有的方式工作。这对与企业信息化的成功是一个非常大的隐患。因此,在这个创新的时代,我们除了关注目前的短期目标,还得关注为了我们长远目标实现所必须的“偏执狂”人才。

所谓十年树才,百年树人。我看可以有一个新的理解。短期的目标实现,靠的是人的才能;而长远目标的实现,靠的是人的性格。一个谓才,一个谓人!组织发展,尤其应该关注这点。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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