阿里巴巴用人标准 -----马云

文章强调了员工在企业发展过程中的重要性,指出依赖并关心员工是实现梦想的基础。作者通过自身经历分享了从错误中学习的经验,即找到适合的人才是关键,而非仅仅追求天才人才。此外,文章还讨论了在公司不够强大时聘请高端人才的风险,并提供了关于如何正确评估和利用员工资源的建议。

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2001年的时候,我犯了一个错误,我告诉我的18位共同创业的同仁,他们只能做小组经理,而所有的副总裁都得从外面聘请。现在十年过去了,我从外面聘请的人才都走了,而我之前曾怀疑过其能力的人都成了副总裁或董事。

我的经验是:必须依赖并关心员工。你的员工,你的团队是唯一能够改变一切的力量。员工是帮助你实现梦想的基础。大企业总是抱怨创新过程中所碰到的问题,它们不知道如何实现目标,原因是它们没有倾听员工的意见。它们把太多的精力花在了股东身上。股东会给你很多意见,但是在执行过程中,他们却会离你而去。股东随时都在改变主意,但是你的员工却总是和你站在一起支持你。我记得2000年和2001年是我最艰难的时候,当时只有一群人同我并肩作战,他们就是我的同事。他们说:马云,未来两年你不用给我发工资,我会和公司一起坚持到最后,因为你尊重我们,因为客户需要我们。

我给大家讲个笑话吧,要是你认为你的员工都是人才,那么他们就会表现得像个人才,如果你不相信他们的能力,那么他们永远也不会成为人才。2000年,在我们筹到五百万美元的资金时,我犯过一次错误。在拥有如此巨额的资金时,我们就开始不断犯错,开始尽量寻找并聘请天才员工——那些所谓的MBA人才及跨国公司的副总裁等,因为我曾经认为,如果你能拿到MBA,则意味着你一定是个很优秀的人才。但在我们所聘请的此类人才中,确实不尽如人意。因为他们只会不停地跟你谈策略,谈计划。我记得曾有个营销副总裁跟我说:马云,这是下一年度营销的预算。我一看,天啊,要一千两百万美元,我仅有五百万美元!就问道为什么?他却回答我说,我做的计划从不低于一千万美元!所以,在聘请员工的时候,应该找最适合的人,而不一定非要最天才的人。

在你的公司还不够强大时却想聘请高端人才,就好比将波音747的引擎放到拖拉机里。即使引擎放得进去,但要知道拖拉机是永远飞不起来的。我的建议就是寻找适当的人才,然后投资在他们身上,这样,只有他们成长起来时,你的公司才会一同成长发展。

2000年的时候,阿里巴巴请人是非常困难的。只要没什么重大的残疾,我们就用。只要会走路的,我们就用。因为那时,没人相信互联网,没人相信电子商务在中国能行得通。也没人相信会出现互联网。但这些人,因为他们没工作,也从没想过自己创业,没有别的想法,所以他们就选择了阿里巴巴。

5年后,我们上市的时候,公司里出了上千名百万富翁。于是我找他们聊天,我问他们,你认为什么样的人才是成功人士?为什么我们能获得这样的成功呢?为什么我们在20多岁的时候就能成为百万富翁呢?是因为我们特别勤奋吗?我觉得有太多比我们更勤奋的人。那么你觉得是因为我够聪明?我觉得我不够聪明。我考大学的时候,足足考了三次才被录取。所以我觉得我并不聪明,我也不觉得你比我聪明。

我们成功了,为什么呢?因为我们能坚持自己的梦想。我们相信自己的梦想能够实现。无论你的梦想有多大,无论它前进的步伐有多小,只要坚持与它们一起成长,与公司一起成长,梦想总会成真。

所以我想告诉大家的是,多关注员工,因为他们是有家庭有梦想的人。他们不只是为了工作而工作,他们还带着他们的梦想并与你共同分享。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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