从开源界发现的商机——What Business Can Learn from Open Source

本文探讨了开源文化的兴起及其对商业世界的影响。指出人们对于热爱的事物更愿意投入精力,非正式的工作环境反而能提高效率,以及自下而上的创新模式比传统自上而下的方式更为高效。
越来越多的公司将目光聚焦到开源界。20年前微软差点就在服务器领域横扫天下,开源社区阻止了这一切的发生。目前大部分的互联网服务都是基于开源的Linux系统。如果你要坚持使用Windows系统,需要向公司其他人解释为什么Google、Yahoo和Amazon没有选择Windows。


开源界里的商机,可不仅仅是Linux、Firefox这样一个个的软件,而是驱动开源事业、活跃在开源界的一股力量。开源和博客在理念上有相似之处,都是出于自愿的方式,这样的参与者主动性更强,比依赖公司的制度规定更加高效。群众的眼睛是雪亮的,他们知道哪些是他们需要的,这有点达尔文进化论的意思,大家公认为好的东西得到传播,没有人认可的东西逐渐被遗忘。


业余爱好者(Amateurs)


从开源界发现的最重要的一条法则就是:如果人们对所做工作感兴趣,则效率奇高无比。这并不是什么新鲜的说辞。科学家发现“工作”和“节食”有很相似地方。比如我们都知道粗粮、高纤维植物等属于健康的饮食,但是人们并不喜欢吃这些玩意,人们更喜欢吃高热量、高糖的垃圾食品。


业余爱好者完全出于自己的爱好而选择某项工作。“业余爱好者”现在多少有点贬义的意思,因为长期以来我们已经习惯了“专家”、“专业”这样的词汇,认为业余爱好者成不了气候。


可是开源界向世界发出了引人注目的声音:出于爱好比为了金钱而工作做的更好。


好多专业人士撰文炮轰博客只是昙花一现,博客终将死亡。其实他们口中的BLOG只是一个具体的形式,真正的博客精神只是换了一种存在方式,亦即广大网民(业余爱好者)越来越深度的参与到信息创造和传播中。


对比一下专业的纽约时报和业余的Slashdot/Delicious。你会发现专业级别的纽约时报,通篇充斥了垃圾信息,有价值的信息浏览一下标题就足够了。


工作场所(Workplaces)


现在人的工作和生活完全分开了,殊不知,公司营造的工作氛围不适于创造性的工作。真正有效的工作,尤其是创业,穿着睡衣在家办公效率最高,看看Google的工作环境就知道了。开源社区的参与人大部分都是拖鞋睡衣在自己家里开工,取得成果让人刮目相看。


自底向上(Bottom-Up)


开源及个人博客兴盛让我们学到的第三点是字底而上的模式,个人立即行动,另一群感兴趣的人验证。创业的点子犹如起泡,自水底冒出,那些好的点子迟早会浮出水面。而大公司往往是自上向下的模式,创新很困难。


创业(Startups)


所以,从开源界我们能学到三堂课:1)人们对自己喜欢的事情会更努力去做完美;2)标准的公司场合导致生产力降低;3)自底向上要比自上向下更高效。


未来雇佣与被雇佣将会成为非主流。有出息的人都会选择创业做自己喜欢做的事情,而有钱人只需要对这些黑客做投资即可。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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