从P1到P7——第八年

原文发布于201314

2013年的第一场雪,来的比以往更早一些。昨天下了一天(2013.1.3),今天我就知道没法开车上班了,于是去等公交车,等了半个小时挤不上去,然后我就打算徒步去上班,想着8公里路跟爬珠峰差不多了,试试。但走了两公里之后,我就走不动了,于是遛进路边的星巴克,打开电脑,开始装13。领导在网络那头说要写一下去年的总结,我就好好总结一下吧。

  这一年可以用百转千回来形容,在阿里巴巴,你永远无法预料下个季度你在做什么。2011年淘宝网一拆四,变成了淘宝、天猫、一淘和聚划算,我变成了阿里巴巴集团的人,从业务部门变成了HR2012年初,马总提出了“one company”的概念,要把集团内资源打通,很多老板来回转岗,很多业务也统一整合,于是我的老板换了,老板的老板也换成了HR的副总裁。但老板上任之后刚刚请我们吃了一顿饭,就又换了一个老板,新老板带我们吃了一顿饭之后,又吃了一顿,又吃了一顿……又吃了很多顿之后,总算不换了。新新老板是一个有策略的人,他不像多数新老板一样先来三把火,而是三个月内不点任何火,只是不停的带我们吃饭,观察我们做事的状况。

  在这样的状况下,其实我们自己也在不断的寻求变化,本来技术大学、运营大学、产品大学刚合并没多久,我们也经常相互切磋学习方式的创新。我们认为线下培训的方式只是我们的第一版产品,随着公司规模的扩大、办公地点的继续分散,这个成本会越来越高,最经典的是在每年七八月份的时候,能够顶着烈日走到一千米外的另一幢楼里上课都需要很大的勇气。还有一个问题是随着业务的拆拆合合,每个业务对培训的需求是不一样的,统一集团层面的线下培训无法满足小团队自身业务的学习需求。

  那我们的2.0版本的产品应该是什么呢?我们认为应该是在线学习,在线学习是一个说起来简单,做起来很有难度的事情,在线学习大概有4种模式:视频、文档、直播、问答。视频要解决一个拍摄的清晰度和声音的纯净度的问题,在一般的教室里面拍摄的视频,投影幕布很亮,人物黑乎乎的,窗外的汽车喇叭声鸟叫声很嘈杂,要是讲师在白板上写几个字,镜头还需要移动拉伸,这对器材、环境和摄影师的要求都很高。我们和集团橙色天空团队合作,借用他们的器材,学习他们的拍摄技术,现在拍摄的视频效果已经超越家用DV了,呵呵。在线文档的难度不在于产生内容,而在于内容的吸引力,PPT很难承载有实质内容的东西,PDF太长的话又没有人看。视频直播我们和淘花网合作,用在线 flash 播放的技术,这个相对而言比较成熟,但也受限于摄影机、教室环境这些硬件因素。问答是我们模仿知乎的作品,通过学员主动提问,邀请同事回答的方式来营造一个学习社区,这个的难度主要是早期种子用户的培养和优质内容的推送。

  虽然困难重重,但大家取得一致认可之后,我们就开始推动这些事情了。培训管理员小姑娘开始学习操作专业的摄影机,拍摄完毕还要做视频编辑,投入了非常大的精力。上半年就上传了50多门课程视频(基本上拍摄和制作一部视频至少需要两天的时间)。在线文档模块,我们有集团内最活跃的知识管理狂热分子,他一个人就上传了几千份文档。视频直播主要还处于试用的阶段,在重要的课程上,我们开通了所有员工可以在线观看的直播通道,这些重要的课程包括正祥、毕玄、褚霸等人的最新研究。问答频道在问题少女小组的运营下,也出现了不少优质内容,还有元芳你怎么看等颇具社区氛围的东东。

  这些新的学习方式的探索是一个长期的过程,搭建一个平台很容易,上传很多内容也不难,最重要的是坚持维护里面的内容,及时更新有效信息,我相信只要保持这种热情和精力的投入,在线学习的平台未来能够发挥出比线下培训更大的作用。说到这里,顺便提一个概念——知识管理,我不太认同这个概念,在传统行业,知识或许可以管理,但在互联网企业里面,知识的更新迭代非常频繁,等你理出来刚要管的时候,它已经失效了。我认为互联网行业的知识不是要去管理的,而是要让隐性的知识显性化,在它的生命周期里迅速传播出去。我们不需要等它沉淀,只需要让足够多的知识流动起来,就能创造巨大的价值。

  老板一边和我们探讨新的学习方式,一边开始响应“one company”的号召,打通集团内部的培训业务,我们团队的三个大学出自于淘宝网,另外B2B和支付宝也都有百年技术大学,在技术大学下面也有应届生培训、在职培训等多个产品。我们这些大学之间有些民间的沟通,但从来没有打通过资源,也没有共用过一个平台,可以说是各自为战,现在都“one company”了,自然也要打通一下。于是在老板来了三个月后,我们启动了一个小三通和一个大三通项目,小三通就是培训资源的打通,包括课程、讲师、解决方案的互通有无;大三通是培训平台的打通,培训的资源放进同一个平台里面。我任小三通项目的PM、苏苏(就是《人人都是产品经理》的作者苏杰)任大三通项目的PM

  于是在这个春夏之交的时节,我们两岸三地(钱塘江两岸、B2B/支付宝/淘宝三地)的培训人员开始了三通的工作,记不得开了多少轮的会议,在即将结束的时候,变化又来了——620B2B退市,分拆成CBUICBU,原B2B的技术大学并入集团,于是从组织结构上直接就过来了,人都在一起了。

在一起之后,就到了火热的夏天,关于HR的另一项重大的项目开始启动了,就是——招聘。我一边帮招聘的姑娘们审核宣讲稿的内容,一边接手了一个很洋气的项目常春藤计划。这个计划的主要思路就是,未来我们只招最优秀的学生,这些学生要培养成技术上的高富帅,不然你对不住人家是吧。那怎么培养这些学生呢?以前我们的成长方式都是野路子,放养在那里,长成什么样是什么样。我们就想这些野路子里面长出来的人有没有什么共性呢,于是就寻访了一批进步比较快的员工,问他、问他老板、问他同事,找出了他们成长的规律,按照这些规律制定了一个新员工培养的方案,这就是常春藤计划,这个计划比较机密,就不公开配方了。

  常春藤计划折腾出来之后,已经到了秋天,负责集团内部创新项目赛马的姑娘也放到了我这边,她负责赛马的整体安排,我给她打打下手,偶尔替补一下评委,也为集团的技术创新和业务创新出了一把力。跟进了三个月之后有一些感受,不管是外部创业还是内部创新,都面临着九死一生的压力,有想法没用,要有产品出来,甚至有产品还不够,要能够迅速的推向市场。内部创新也面临着被抄袭的危险,也面临着官方产品的竞争。

  写了这么多,其实发现这些事情我都是作为一个参与者或者支持者在做,这一年下来做的事情很杂,多数事情让别人作为主力就可以做好。我自己在支持这些事情的过程中倒是有些副产品取得了出乎意料的效果。为了帮问答产品做支持,有一段时间整天混知乎,在上面回答了几个问题,居然进入了「千人赞」俱乐部,跻身知乎TOP250(黄继新语);业余时间整理了这几年淘宝的技术发展,被新浪博客推荐到IT头条,而且居然有很多出版社联系我出书了。

2012年的最后一个月,我一直在思索一个问题,在技术人员的成长方面,我还能贡献多少力量?答案让我有点失落,我离开一线岗位3年了,以前那些技术和知识也整理出来普及到大家了,对于学习模式的探索也有些眉目了,这方面有同事继续下去就没有问题。如果是一段木柴的话,在这个方面已经燃烧的差不多了,那我就翻一面来烧吧。这三年错过了云计算”“大数据等东东,也与淘宝上的商业渐行渐远,我想在这些方面补补课。而就在我思索这些问题的时候,天猫聚石塔的副总裁菲青来找我了,呵呵,聚石塔里面有我想要的一切。

  今天本来是我去聚石塔报到的第一天,却被大雪封在了星巴克,我就打开电脑在这里装一装吧。总结过去,展望未来。

 

import sensor, image, time, pyb,lcd from pyb import UART,Pin,Timer,Servo from pid import PID pin1 = Pin('P1', Pin.IN, Pin.PULL_DOWN) ##将P1口作为阈值控制口 OUT_PP PULL_NONE sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 120*160 sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_auto_exposure(False, \ exposure_us = int(8200))# 调整曝光 sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() lcd.init() uart = UART(3, 115200)# p4为TX,p5为RX def data_recv(recv_data): head = b'\x53\x5A\x48\x59' head_ptr = 0 head_find_flag = 0 if recv_data: # 判断是否有数据,根据接收数据类型修改 for x in range(0, len(recv_data) - 8): # 寻找帧头 if recv_data[x:x+4] == head: head_ptr=x # 记录帧头位置 head_find_flag=1 break if head_find_flag: # 找到帧头 recv_length = recv_data[head_ptr + 4] # 计算数据包的长度 if recv_data[head_ptr+recv_length-1] == (sum(recv_data[head_ptr:head_ptr+recv_length-1]) % 256): # 计算校验和 cmd = recv_data[head_ptr + 5] # 获取命令字 if cmd == 0x02: print(recv_data[head_ptr + 6]) def data_send(cmd , data):#传入数据为bytes类型, head = b'\x59\x48\x5A\x53' length_data = (0x07 + len(data)).to_bytes(1,'big') send = head +length_data+cmd+data num = sum(send) send = send+(num% 256).to_bytes(1,'big') uart.write(send) #print(send) pan_pid = PID(p=0.45, i=0.01 , imax=20,d=0) tilt_pid = PID(p=0.45, i=0.01 , imax=20,d=0) def ctrl_servo(x,y): data = x.to_bytes(2,'big')+y.to_bytes(2,'big') data_send(b'\x01',data) #记录矩形位置 count=0 p_check=None while(count<50 or p_check==None): img = sensor.snapshot().binary([(0,20)]).erode(1) lcd.display(img) clock.tick() for rect in img.find_rects(threshold = 90000,roi=(4,3,152,112)):#滤波用的roi for p in rect.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0)) p_check=p pos=rect.corners() count+=1 time.sleep_ms(10) global a,b,c,d a=pos[0] b=pos[1] c=pos[2] d=pos[3] def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob[2]*blob[3] > max_size: max_blob=blob max_size = blob[2]*blob[3] return max_blob def mov(x,y): while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(35, 100, 18, 98, -10, 43)]).dilate(2) blobs = img.find_blobs([(100, 100)], area_threshold=1)#LAB用100,100 aa=img.draw_line(a[0]*2,a[1]*2,b[0]*2,b[1]*2,color = (255, 255, 255)) bb=img.draw_line(b[0]*2,b[1]*2,c[0]*2,c[1]*2,color = (255, 255, 255)) cc=img.draw_line(c[0]*2,c[1]*2,d[0]*2,d[1]*2,color = (255, 255, 255)) dd=img.draw_line(d[0]*2,d[1]*2,a[0]*2,a[1]*2,color = (255, 255, 255)) if blobs: while pin1.value() == 1: pass max_blob = find_max(blobs) img.draw_rectangle(max_blob.rect(),color=(255,0,0)) # rect img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),color=(255,0,0)) # cx, cy #lcd.display(img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),color=(255,0,0)))########### pan_error = max_blob.cx()-x*2 tilt_error = max_blob.cy()-y*2 pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2 tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1) ctrl_servo(calcuate_PID_X(int(pan_output)),calcuate_PID_Y(int(tilt_output)))#水平中点,变小向右#竖直中,变小向下 if pan_error<=4 and tilt_error<=3 and pan_error>=-4 and tilt_error>=-3: break c_pan_servo = 1500#调用calcuate_PID_X后的实际位置 p7,水平 c_tilt_servo = 1200#调用calcuate_PID_Y后的实际位置 P8,竖直 #pan_servo.calibration(1420,1700,1500)#水平限位 #tilt_servo.calibration(1000,1400,1200)#竖直限位 def calcuate_PID_X (PID_x): global c_pan_servo c_pan_servo += PID_x return c_pan_servo def calcuate_PID_Y (PID_y): global c_tilt_servo c_tilt_servo += PID_y return c_tilt_servo ctrl_servo(1500,1200) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # RGB565模式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 120*160分辨率 sensor.skip_frames(time=500) def find_point(x1,y1,x2,y2,num): step = 1/num for i in [i * 0.05 for i in range(21)]: mov(int(x1 + (x2 - x1) * step * i),int( y1 + (y2 - y1) * step * i)) while(1): find_point(a[0],a[1],d[0],d[1],1) find_point(d[0],d[1],c[0],c[1],1) find_point(c[0],c[1],b[0],b[1],1) find_point(b[0],b[1],a[0],a[1],1) #找四边形函数需要滤波————————————————————————————————+++++++++++++++++++++++++ 分析每一步代码,进行注释
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07-29
<think>首先,用户要求我对提供的Python代码进行逐行分析并添加注释。但用户没有提供具体的代码。在用户消息中,引用了两个引用:[^1] 和 [^2],这些似乎是关于Python解释和代码分析的示例。 用户说:"我想分析并注释代码 请问对提供的Python代码进行逐行分析并添加注释",但没有提供代码。在引用中,有提到一些代码片段,比如引用[1]中提到了快速排序的代码,引用[2]中提到了文本处理的代码。 回顾用户消息: - 引用[1]: 提到快速排序的代码:`def quick_sort(arr): ...` - 引用[2]: 是关于Python代码逐行解释的步骤,从数据准备到文本处理。 用户最后说:"我想分析并注释代码 请问对提供的Python代码进行逐行分析并添加注释",但没有指定代码。所以,我需要基于上下文推断。用户可能指的是引用中的代码,比如快速排序代码。 在系统级指令中,它说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但在这个对话中,这是第一次交互,所以没有上一次问题。因此,我应该基于当前消息。 用户消息以"我想分析并注释代码"开头,然后要求对"提供的Python代码"进行逐行分析。但代码没有直接提供。在引用中,有一个代码示例:快速排序的Python代码。 在系统级指令的示例中,有一个快速排序的代码块。用户消息中引用了它。 所以,我认为用户指的是快速排序代码,因为它是在消息中明确提到的。 用户说:"对提供的Python代码进行逐行分析并添加注释",而代码在引用[1]中提供。 因此,我将分析快速排序代码。 现在,用户要求逐行分析并添加注释。这意味着我需要为每一行代码添加注释,解释其功能和实现细节。 此外,系统级指令要求: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 最后,用户可见层要求回答真实可靠。 所以,我的回答结构应该包括: 1. 对代码的逐行分析,添加注释。 2. 生成相关问题。 首先,我将复制快速排序代码并添加注释。 代码是: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` 我将逐行添加注释。 例如: - `def quick_sort(arr):` # 定义一个函数名为quick_sort,参数为arr 等等。 在注释中,我需要解释功能和实现细节。 此外,由于涉及递归,我可能需要解释其工作原理。 系统级指令说使用中文,所以所有注释和解释用中文。 现在,生成相关问题:在回答末尾添加相关问题,如"§§相关问题§§"部分。 相关问题应该基于内容,比如快速排序的性能、优化等。 在示例中,相关问题有: 1. 如何进行快速排序的性能分析? 2. 快速排序的优化方法? 3. 快速排序有什么应用场景? 我可以使用类似的问题。 最后,在回答中,如果引用任何内容,添加引用标识。但在这个案例中,代码来自引用[1],所以我应该在相关部分添加[^1]。 用户消息中引用了[^1]和[^2],但[^2]是关于文本处理的,不相关。所以,我主要参考[^1]。 现在,构建回答。 首先,介绍部分:简要说明我将分析快速排序代码。 然后,提供代码块,每行添加注释。 在代码块中,添加行内注释。 在Markdown中,我可以这样写: ```python def quick_sort(arr): # 定义快速排序函数,参数为arr if len(arr) <= 1: # 如果数组长度小于等于1,直接返回 return arr pivot = arr[0] # 选择第一个元素作为基准 # 递归排序小于基准的部分,加上基准,再加上大于等于基准的部分 return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` 但用户要求"逐行分析",所以我可能需要更详细的解释。 或许在代码块后,添加一个段落解释每行。 但指令说"添加注释",所以行内注释可能足够。 为了清晰,我可以提供一个带有注释的代码块,然后简要总结。 现在,关于数学表达式:在快速排序中,没有明显的数学表达式,但如果有,比如时间复杂度,我可以用$...$格式。 例如,时间复杂度是$O(n \log n)$。 在注释中,如果需要。 最后,生成相关问题。 回答结构: 1. 开头:介绍我将分析代码。 2. 代码块:逐行添加注释。 3. 简要解释整体工作原理。 4. 相关问题。 添加引用:在提到代码来源时,添加[^1]。 用户消息中引用[^1]是关于Python解释的,但代码是快速排序。 在引用[1]中,它说:"引用[1]:python逐行运行_python逐行执行。python概述简介... 快速排序通过选择基准元素来实现高效排序[^1]。" 然后有代码。 所以,是的。 现在,写出回答。</think>以下是对您提供的Python快速排序代码的逐行分析。我将基于引用[^1]中的代码示例进行详细解释,添加行内注释以说明每部分的功能和实现细节。快速排序是一种高效的递归排序算法,通过选择基准元素(pivot)将数组划分为较小和较大的子数组,然后递归排序。其平均时间复杂度为$O(n \log n)$,最坏情况为$O(n^2)$(例如当数组已排序时)。代码注释将使用中文,并确保语法正确性。 ### 逐行分析快速排序代码 以下是带注释的代码块。每行代码后添加了 `#` 注释,解释其作用、技术细节和实现逻辑。 ```python def quick_sort(arr): # 定义快速排序函数,参数arr为待排序的列表[^1] if len(arr) <= 1: # 检查数组长度是否小于或等于1(递归终止条件)。如果为真,直接返回数组,因为单元素或无元素数组已有序 return arr # 返回原数组,结束递归 pivot = arr[0] # 选择数组第一个元素作为基准(pivot)。这是简化实现,但可能导致最坏情况性能;实际中常随机选择基准以优化 # 递归构建新列表:小于基准的部分 + 基准元素 + 大于等于基准的部分 return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) # 使用列表推导式创建子数组:arr[1:]跳过基准,if条件筛选元素;递归调用quick_sort对子数组排序;最后用+运算符合并结果 ``` ### 代码功能和技术细节总结 - **整体逻辑**:该算法采用分治策略: 1. **递归终止**:当数组大小 $\leq 1$ 时,直接返回(时间复杂度 $O(1)$)。 2. **基准选择**:以第一个元素为基准(pivot),但这不是最优的;优化版可随机选择基准以提高平均性能。 3. **分区操作**:通过列表推导式 `[x for x in arr[1:] if x < pivot]` 和 `[x for x in arr[1:] if x >= pivot]` 将数组分为两部分。这等价于原地分区的简化实现,但会创建新列表,增加空间复杂度(平均 $O(\log n)$,最坏 $O(n)$)。 4. **递归排序**:对子数组递归调用 `quick_sort`,并通过 `+` 运算符合并结果。这确保了最终列表有序。 - **关键点**: - 时间复杂度:平均 $O(n \log n)$(每次递归将数组分为两半),最坏 $O(n^2)$(如数组已排序时)。 - 空间复杂度:由于递归调用栈和列表创建,平均 $O(\log n)$,最坏 $O(n)$。 - 稳定性:非稳定排序(因为 `>=` 条件可能改变相等元素的相对顺序)。 - 实现细节:使用列表推导式简化代码,但牺牲了效率(每次递归创建新列表)。优化版可原地分区节省空间[^1]。 ###
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