一个不喝中国水的日本人 [转贴 ]

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  小舅子公司最近接了一批日本的服装加工单,工艺相当复杂,一件时装,涉及到五种质地不同的面料,作为委托方的日本,为此,专门派了一名职员过来监督,这是这名普通的职员,却给这家时装公司带来了一场震动,准确的说,是他的一些行为开始让让中国人难以理解,但最终不得不折服。

  那职员来中国,只带了一个小皮箱,行李之简单,轻过中国人走亲戚,大家可以想想,我们国人出国,不管是公干还是私事,不管时间长短,哪个不是大包小包?从中,我们可以看出日本人的敬业精神以及对企业的忠诚度,他是过来工作的,不是过来游玩的。

  在车间里,日本人总是寸步不离的盯着来来回回在裁床拉布的中国员工,按照常规,中国员工总是把布叠很多层,然后在第一层摆好纸样,画线之后,一刀裁下去,就是几百件衣服,这样省工省时;但,日本职员每当看中国员工铺好一层布之后,立马制止,不允许铺第二层布;中国员工不理解,日本职员也不解释,只是固执的坚持自己的意见;铺好布,摆好纸样,裁布,然后钮扣定位,这时,问题出现了,中国国内一贯的做法是不管多少件衣服,裁好后,量好钮扣的位置,一针钻下去,再好的布立马就出一个小孔,然后流水线的工人就在这个孔的位置逢上扣子及锁好扣眼;日本职员的做法,每铺一层布,用不粘手对人体皮肤无刺激的环保粉笔轻轻在位置点一下即可,那粉笔是从皮箱里拿出来的。

  事后中国员工百思不得其解,问其原因,日本员工说,我们的衣服卖得贵,你们卖得便宜,原因就在这里,我们每一步都仔细,仔细到每一个扣眼。

  车间空调很凉,人的皮肤很容易干燥,日本职员也不例外,他与中国员工一样也需要补充水份,但与中国员工不同的是,他不喝中国的水,却从那皮箱里拿出从日本带来的水,一小口一小口的吸,中国员工问他为什么不喝中国的水,日本员工露出一脸的不屑表情,中国环境污染严重,我爱喝我国的水!中国员工想辩,却感觉底气不足,日本职员说的是实情,再者,人家也有这个权利,从中我们更可以发现日本人爱国,以自己的国家为荣。中国员工在工作的时候,总是大喊大叫交待事项及纠正工作中发现的错误,但日本职员用墙上的小黑板仔细写出注意事项及下一步工作,一目了然,中文字比中国员工写得还工整,中国工人看着黑板上的文字,一下子变得沉默了,也更安静了,那天服装数量是这两天以来最高的一天。我小舅子喝了一口开水说道。最淡的墨水胜过最强的记忆力,我补充道,中国人聪明,但缺乏的是有效的管理机制。

  合同约定的五天时间很快就过去了,中国工人加班加点,按时交货。整个过程尽在日本职员的监督之下,交货的时候倒不费事,但在包装的时候,日本职员却信不过那台德国产的金属探测器,固执的从皮箱里拿出一台强力磁铁器(很小巧),每一件衣服从上至上探一遍才装箱。从日本职员信不过德国的产品而固执的用本国的产品,作为中国人,我们难道不能悟出点什么吗?中国改革开放这么多年了,好多产品都已经俱备了国际品质,但部分国人仍然固执的认为,国外的产品就是本国的强!我想,这种观念我们应该改一改了。

  临走的时候,日本职员终于喝了一口中国的水,对部分员工说了一句话,让我小舅子永远难忘,你们如此辛苦,知道我们给你们多少加工费吗?人民币50元;而这件时装在日本要买到4000元人民币,有不少最终被你们中国的游客给买了回来;我喝这口中国茶,是对你们这几天的辛苦表示敬意,你们吃苦耐劳,聪明能干,但缺乏一个有效的管理机制(先进的管理理念),如果这方面提高了,你们的产品才能够真正对我们的产品形成威胁。日本职员为什么这样说?估计很多人不理解,大家都知道,现在全球经济一体化,原材料只要不是被禁止的,只要你有钱,谁都愿意卖给你,那贵在什么地方呢?贵在附加值,包括包装,印刷等等。日本职员临别时的这段话足以让我们有振耳发馈之感,管理,是我们的软肋;而要提高管理,就要提高全民的素质,而提高全民的素质,就要真正加大教育投入,普通全民教育,否则,我们永远只能为别人当苦力,获得那丁点加工费。

  一个不喝中国水的日本职员,给我们上了一堂课!这节课如果我们学好了,足以影响几代人,甚至影响到一个国家的命运

读到此让人有所思。。。。。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研员及工程技术员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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