李开复解密微软成功之道 寄语中国软件业(转载,节选)

http://tech.sina.com.cn/it/2005-04-07/1119574772.shtml

这篇文章比较长,但是我觉得我们有必要逐字逐句地去看这篇文章。在这里我只把最后一部分摘抄下来。

以下为原文:

李开复揭密微软成功之道 寄语中国软件业(6)


http://www.sina.com.cn 2005年04月07日 11:19 新浪科技

  文/李开复

  寄语中国软件业

  本文谈到的内容,大都是我个人对微软成功经验的理解以及对软件企业管理者的建议。微软公司是一家成功的企业,其成功的背后隐藏着许许多多有价值的东西。虽然微软公司的企业文化和管理方式不一定适合其他企业,但至少是一个可供参考的优秀范例。

下面是本文中提炼出来的,我个人对中国高新技术企业的建议:

  ·管理方面:

  -积极为公司长远目标投资,悉心地学习研究、开发的机制。理解把握技术的重要性,而不是只注重眼前利益,重复低级劳动。同时也要认识到,市场和用户的需求决定技术和产品的开发, 而不是反之。

  -不做能力以外的工作,不为了“面子”做没有用的研究。切实研究和找到在产业价值链的最有利的位置,以增强自身长远商业实力和股东利益为根本出发点。

  -作专注的公司,不要急于发展而分散了管理者的注意力。唯有足够大的规模才能达到较高的效率, 但规模并不等于无协同性业务的简单合并。中国的软件业公司太多 (近万家),需要整合。中国的软件公司的总裁需要放弃“宁为鸡首”的想法,积极合并。

  -用SMART的目标来衡量每个人负责的工作;把这些目标量化并公开出来。定下决策的框架和流程,每个人都要理解自己在一个决策过程中扮演的角色。

  -要求产品的开发人员直接接触客户,才能真的理解客户的困难和痛苦。用最新的技术进一步地理解客户的需求和满意度。

  ·最高领导层方面:

  -理解领军人物的重要性。中国需要更多虚心的、勇于改变的、对公司充满热情的、彼此信任的、相互支持的领军人物。

  -有“希望雇佣到比自己强的人才”的胸怀,有“最优秀的人属于公司,支持他们离开自己的麾下”的无私作风。

  -提倡以身作则的管理方式,不让领导拥有“特殊”待遇,不让领导游离于公司的法规和措施之外。

  -有足够的自觉。如果公司的管理工作超出了自己的能力范围,要有让贤的胸怀。

  -要认识到中国软件企业在管理上与跨国公司的巨大差距,要大胆引进海外人才和职业经理人,并积极营造使他们充分发挥作用的环境。

  ·人才方面:

  -真正做到以人为本,以三顾茅庐的精神去挖掘人才,用长远的眼光培养人才。能够理解“一流的人雇佣一流的人,二流的人雇佣三流的人”。

  -引入人才管理、评估,培养的制度。追踪、提拔最优秀的人才。积极提高人才对企业的忠诚度。

  -引入职业管理人才机制,在公司战略,营销等领域使用受过正规企业管理培训的专业人才。

  -真正重视技术人才。用“双轨道”机制让技术人才受到重视和提升。

  -提供良好的环境、支持和培训,让优秀的人才没有后顾之忧。

  -实施真正意义上的员工优胜劣汰机制。

  -建立人才激励机制。利用股票期权等机制将员工与公司的长期利益联系在一起。

  ·文化和价值观方面:

  -发展良好的文化与价值观,并将其灌输到企业的每一部分,要求员工用企业文化和价值观来引导各项工作。

  -以令人振奋的前景目标和巨大挑战激发员工的热情和斗志。让每一个员工因为自己的产品为人类生活带来的发展和改进而激动不已。

  -杜绝官僚作风,创立灵活、平等的文化。让公司的信息自由流通,让每一个员工都有主人翁责任感。

  -公司、领导和员工都自觉追寻卓越的文化;有接受批评的胸怀、承认错误的勇气和扭转劣势的魄力。

  -从上到下树立诚信至上的观念,对上市公司财务报表做到诚实准确。

  我希望国内的软件企业可以从微软公司的成功经验中汲取营养,并创造出真正属于自己的优秀企业文化和管理模式,实现最大的商业价值。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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