《财富》解析:库克正如何改变苹果

在库克的带领下,苹果变得更加开放和协作。苹果的文化正在发生变化,变得更加温和,并且加强了团队间的合作。库克的领导风格让苹果员工感到更加轻松,同时也保持了公司的高速增长。

《财富》: 苹果仍然是苹果,只是变得更开放,更协作。

去年八月从乔布斯手中接手苹果后,库克对苹果做了一系列的改变,乔布斯很善变,库克很温和;乔布斯对中国劳工问题轻描淡写,库克则亲自访问中国工厂。

在最近发布的财富杂志报告中,财富编辑Lashinsky揭示库克正在给苹果打上独有的印记,将自己的个性带入苹果,加深苹果的合作文化。

库克的合作文化被苹果内部认为是:“苹果势在必行,苹果员工梦寐以求的”,而且目前的许多调整产生了积极作用,苹果员工们认为这些调整能让苹果走得更好。

下面是具体例子:
1.
 目前苹果的股价走势跟乔布斯1997年接手时很相似:库克接手3个季度后,苹果公司股价上升了42%,1997年乔布斯接手3个季度后,股价上升了21%, “不论从何种角度衡量, 目前他的表现很好。”高盛投资分析家Bill Shope告诉财富杂志。

2. 苹果前副总裁表示苹果正变得更“合作”和“温和”,如今它不是一家纯粹的工程师操作的公司了,2011年离开的苹果老兵Max Paley告诉财富杂志:“现在许多重大会议都会邀请项目经理和全球供应经理参加,我在那里的时候,工程师决定产品经理和供应经理去做什么。”

3. 苹果员工向来以勇于献身、热情、加班著称。但“一周工作90个小时并热爱它”的公司文化在库克的领带下有所缓和。一个苹果前员工跟Lashinsky描述他跟以前在任同事的会面: “他希望我回到苹果去,‘现在你有喝杯咖啡的时间,我能听见人们在呼吸’,这绝不是恭维话”。

4. 今天苹果正变得越来越传统,前高盛银行家Adrian Perica几年前加入苹果公司,他作为一个经理,惟一的汇款动作就是交易进行的时候,乔布斯基本上自己把持收购工作。现在Adrian Perica带领着一个部门还有3个合作的专业人士,现在他可以同时进行3个交易,更好地开展自己的工作。

5. 乔布斯喜欢跟首席设计Ive 吃饭,库克喜欢在苹果的自助餐厅跟员工们一起吃饭。Lashinsky 表示:“这一点微妙的变化对员工们来说意义很深,这意味着他们能接触到他们的CEO了。” “库克是个理想的CEO,但不会让人提心吊胆。 它让人尊敬,但不是让人崇拜。”

Via Arstechnica

济慈 供雷锋网专稿,转载请注明!)
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值