CTO都容易犯哪些错误

 
 
CTO都容易犯哪些错误?不参与除了技术以外的其他事务,不管CEO的期望和财务的预算;过分追求边缘技术;事事亲力亲为却忘了控制项目进展和授人以渔。

CA公司的CTO Donald Ferguson曾表示他一手打造的WebSphere是他所犯的最大错误,WebSphere是他在IBM的时候做的一个产品,用于帮助其他公司跨越多计算平台运营和继承多个业务应用,因为他的背景是大型关键任务系统,就习惯性的认为这个产品应该具备可扩展性和单点控制等特性,于是尝试开发了一个类似大型机的系统,无所不能,且足以应付未来五年的需求。回头看时,发现太复杂了,非人类能掌控,过度设计,后来感慨还好是在IBM,所以撑下来了,要是在创业公司,早玩完了。


除了根据自我经验盲目扩展特性,CTO还可能犯哪些错误呢?Unbounce CTO Carl Schmidt总结出了以下几点:

重技术不重配合

有CTO以为做CTO,显然就应该只做技术,而不用考虑与公司整个方向的匹配以及与其他部门的配合。事实上,CTO应该站在一个高度去考虑问题,了解CEO所期待的市场、机会是哪些,考虑CFO的IT预算有多少,要参与到他们当中去,帮助他们实现计划。

采用边缘技术

在采用边缘的技术作为你策略的核心之前,先衡量一下财务和技术可行性。曾经Carl Schmidt本人就犯过一个错误。1999年的时候,为了让开发变得更快,弄了一个面向对象的数据库,运行速度提高了10倍,开发周期也缩短了很多。但结果呢?使用最早期的“透明的”API意味着所有服务器都要运行最新的架构(这个架构没有增量式部署),更苦的是,在线备份都有问题。

忽略控制进展和授人以渔

许多CTO扮演的更多是一个技术空想者的角色,对整个开发过程控制也像兼职员工,但是作为一个CTO,应该要在推动产品和技术创新上更加努力。

Carl曾带过一个几十个人的团队,自己亲力亲为写部分代码,帮助做一些主要功能的设计,身体状况到了极限以后,尝试放手让下面的人做,结果做出来的产品不如预期。

他以前把太多精力放在了产品上,而没有花时间和人交流,没有控制整个过程。作为CTO,有些事情亲力亲为很重要,做一点设计也很重要,但最明智的做法是,利用每一个亲力亲为的机会去指导下面的人,允许你的团队在项目的早期阶段犯错,但更重要的是,控制好进展。

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、道路、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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