关于互相尊重和直言有讳

这个月发了一篇博文,是个阿里巴巴iOS开发工程师招聘帖,给优快云删除了。。。所以我这个月还没写博文。

因为今天是8月31号晚上11:39分了,所以我决定10分钟简短写一下这篇文章,有时候我写的很长,很容易发散开来。。。头疼啊。

“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人准则和职业道德,并不需要特意去死记硬背的。

直到最近,我才有了更深刻的体会。难怪阿里有种说法叫,三年阿里人。

“直言有讳”在我看来,也是“互相尊重”延伸出来的。用一些古话讲,也叫己所不欲勿施于人。

我举了个例子,当你的用户向你反馈时,你喜欢他是怒气冲冲骂你的产品跟一坨屎一样,还是当他微笑着跟你说“我觉得这个体验给我感觉不太好,我的期待是这样的……”时,你会更有动力去行动?

所以,当你去反馈一个问题时,要明白你的目的——你不是去批判它、说它跟shit一样的,你的目的是希望它更好。

所以,当开发工程师和产品人员在讨论一个需求点的价值所在前,可以先给一个微笑做润滑剂,记住你的目标,往往会有更好的效果。

同样地,也适合在很多沟通场合。要记住你的目标,而不是为了反对而反对。

突然想起之前写的一篇文章《一些一直想说的片语只言》……

要绘制更写实的图像并避免诡异风格,需要使用更高级的绘图工具或库,如 `matplotlib`、`PIL`(Python Imaging Library)或 `OpenCV`。这些工具支持更精细的图像处理、颜色渐变纹理渲染,从而实现更逼真的视觉效果。以下是一些可行的方法: - 使用 `PIL` 库加载修改真实图片,例如对图像进行滤镜处理或裁剪,以实现更写实的视觉效果: ```python from PIL import Image, ImageFilter img = Image.open("rabbit.jpg") img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN) img.save("sharpened_rabbit.jpg") ``` - 使用 `matplotlib` 绘制高质量的图像,并结合 `numpy` 生成渐变背景,使图像更自然: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 500) y = np.sin(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2) plt.fill_between(x, y, color='skyblue', alpha=0.4) plt.title("Realistic Sine Wave") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.grid(True) plt.show() ``` - 使用 `OpenCV` 对图像进行边缘检测或颜色空间转换,以增强图像的真实感。例如,将图像转换为灰度图并检测边缘: ```python import cv2 img = cv2.imread("rabbit.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) cv2.imshow("Edges", edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` - 结合深度学习模型(如 `TensorFlow` 或 `PyTorch`)生成写实图像。例如,使用预训练的生成对抗网络(GAN)模型生成高质量的动物图像: ```python import torch from torchvision.utils import save_image model = torch.load("gan_model.pth") noise = torch.randn(1, 100, 1, 1) generated_image = model(noise) save_image(generated_image, "generated_rabbit.jpg") ``` - 使用 `Blender` 或 `Maya` 等 3D 建模软件创建高度写实的三维模型。这些软件支持复杂的材质光照设置,能够生成逼真的图像。
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