深度Team Building

本文探讨了作为项目经理进行深度团队建设的重要性。强调了开放心态、理解他人需求和展示真实自我等要素对于建立高效团队的关键作用。

Team Building是作为一个PM的重要的职责之一,做好Team Building对team的建立、达成项目目标,成功完成认为是非常重要的。一个成功的项目必定有一定成功的团队。

下面说的是如何深度完成Team Building的工作,所谓的深度不是指大家合作愉快,相互配合,角色职责。其实实现深度的交流也并不是很难的事情。关键的一点在于能实现心与心的沟通,而不是纯粹语言的沟通。

Open your Mind,而不是向对方关闭心灵的通道。
想别人的难处和急人所急,(所谓的动机管理)
展示工作之外的人性(醉酒状态的人的原始)
移开嫉妒和歧视这个最大的绊脚石
回归原始的平淡心境(老子的积极的消极观点,老子的观点越咀嚼越感觉他在看似消极的主张下的积极的思想。而正是这种inner积极才蕴涵了巨大的力量。尤其是在当今浮躁的一味强调励志的书籍中很难感觉到的无声的力量。)

### 深度学习中文本预处理方法与技巧 #### 数据清洗 去除文本中的噪声对于提高模型准确性至关重要。这包括移除HTML标签、特殊字符和其他无关符号,只保留有意义的文字部分[^1]。 #### 分词(Tokenization) 分词是指将一段连续的字符串分割成一个个独立单词的过程,在英文环境中通常是以空格作为边界;而在像中文这样的语言里,则需要用到更复杂的算法来完成这一操作。常用的工具有`spaCy`和`jieba`等[^3]。 #### 去停用词(Stop Words Removal) 停用词指的是那些频繁出现在大多数文档中但是却很少携带实际语义信息的词语,比如“the”,“is”。删除这些词汇可以减少不必要的计算量并有助于聚焦于真正重要的内容上。Python库如`nltk.corpus.stopwords`提供了现成的停用词表用于过滤。 #### 词形还原(Lemmatization) 和 词干提取 (Stemming) 这两种技术旨在把不同形式或者变体版本同一个根部相同的字汇统一起来表示。“Lemmatization”会考虑语法结构从而给出最基础的形式,“stemming”的做法则更加直接粗暴一点——简单截断某些特定模式下的结尾字母组合即可达到目的。两者都能有效地降低维度灾难的风险同时保持原始意义不变。 #### 特征向量化(Vectorization) 为了使计算机能够理解人类的语言表达方式,需要采用合适的数学手段将其映射到数值空间当中去。常见的有Bag of Words(BOW),Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF),以及Word Embedding(例如word2vec,GloVe)。其中后者不仅考虑到单个词汇本身的重要性还兼顾到了上下文环境的影响因素,因此往往可以获得更好的表现效果。 #### 序列填充(Padding Sequences) 由于神经网络接受固定长度输入的要求限制,当面对不定长序列时就需要对其进行适当调整使之满足条件。一般情况下会选择在开头或结尾处补零直到达到预期尺寸为止。 ```python from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences max_length = 50 padded_docs = pad_sequences(encoded_docs, maxlen=max_length, padding='post') ``` #### 构建词汇表(Vocabulary Building) 创建一个由所有可能出现过的独特token组成的集合,并赋予它们各自唯一的整数ID编号以便后续查找调用方便快捷。此过程可以通过遍历整个训练集一次轻松搞定。 ```python vocab_size = len(vocab) for text in texts: encoded_text = [vocab[token] for token in tokenizer(text)] ```
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