惠普的最大症结是无法认清自我

面对惠普的多元化业务挑战,梅·惠特曼制定了一项为期五年的复兴计划,试图通过组织结构调整和成本削减来重振公司。然而,在瞬息万变的IT领域,惠特曼能否带领惠普重回行业之巅尚存疑问。

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硅谷从不缺少传奇,却仍津津乐道于女性高管的成就,梅格·惠特曼和玛丽莎·梅耶尔恰好就是这样的存在。作为科技行业最具影响力的女性,她们俩近些年的事业轨迹颇为相似:离开效力多年的老东家,转投陷入困境的顶级企业挑战自我。
  但两人的成绩却判若云泥。去年9月空降雅虎的梅耶尔,仅用一个季度的时间就让营收和净利润均超出了市场预期,实现四年来首次营收增长。而2011年9月走马上任的惠特曼,至今仍未帮助惠普走出迷茫期。
  这样简单的比较也许不尽公平,因为惠普所面临的困难比雅虎严峻得多。雅虎的在线广告业务广受好评,一直是该公司主要收入来源之一。而拥有更多业务群的惠普,无论在软件业务还是企业市场,都不具备绝对的竞争优势。PC业务上虽占据全球市场第一份额,但市场的萎缩已被业界公认。显然,惠特曼肩上的担子重于梅耶尔。
  不过,市场却是残酷的,它不会给你找理由的机会。惠特曼亟需拿出有效的执行方案,才能重振这家老牌IT巨头。
  对症下药,方可药到病除。惠普的症结在于不知道自己该走哪一条路。过去,惠普在消费者眼中是不可否认的PC领袖,现在惠普多头出击,软件和企业市场都有所涉足,影响力却不够大。无怪乎曾有美国投资公司分析师要惠普解释自己到底在做什么生意。
  上任伊始,惠特曼开始对公司组织结构进行变革,形成打印与信息产品集团、企业集团、企业服务集团和软件集团四大事业部。之后,宣布2.7万名裁员计划,今年初又决定关闭位于德国的一家工厂。后两个举措显然意在削减开支,组织架构的变革则可以帮助惠特曼梳理清晰惠普的业务构成及关系。
  节流之后,就要开源。惠特曼为惠普制定了一个为期5年的复兴计划。在该计划中,2013财年被定为调整和重建期。面对持续恶化的外部环境,惠特曼认为应该在谨慎观察后开展投资项目。到2014年,惠普将发布新的重点产品和服务,并寄希望于企业集团实现稳定增长。经过2015年的加速发展,在2016年重回行业之巅。
  但IT领域发展瞬息万变,5年中会发生什么难以预料,惠特曼可否有足够的时间展开这些策略呢?
  现在的打印与信息产品集团称得上是“烫手山芋”,不仅被持续的低利润和低增长率困扰,前途渺茫,也是拉低惠普股价的罪魁祸首。既然惠特曼决定保留PC业务,就必须保证这项业务的竞争力。
  目前,该集团从提高效率出发进行了部门精简,同时宣布以客户需求为中心的新定位。其中,将多功能打印机与 Autonomy 管理解决方案相结合,开发以云为基础的文档管理服务,颇具新意。与传统软硬件截然分开服务不同,这是一种典型的软硬件产品结合服务。再看企业集团、企业服务集团和软件集团,总体来说都可归为解决方案市场。惠普进军这些油水最多的领域并没有错,不过,在它之前IBM、甲骨文、SAP等实力相当的企业早已站好位置,惠普面临的挑战可见一斑。
  不过,从理论上而言,惠普还是有希望在市场中占据一席之地的。首先,企业市场潜力巨大,容得下IBM,也该容得下惠普。其次,惠普终究是一家根基雄厚的IT厂商,拥有诸多长期战略合作伙伴,以协议的形式共同开拓企业市场未尝不可。但前提是,梅格·惠特曼和她的惠普首先要认清自己。
### PyCharm 中无法导入 `torch` 库的原因分析 在 PyCharm 中遇到 `import torch` 失败的情况可能源于多个因素,其中版本不兼容是一个常见原因。具体来说: - **CUDA 版本冲突**:如果 CUDA 的版本与 PyTorch 不匹配,则可能导致加载错误[^2]。 - **Python 和 PyTorch 版本差异**:不同版本的 Python 需要相应适配特定版本范围内的 PyTorch 才能正常工作。 - **NumPy 版本问题**:Anaconda 自带的老版本 NumPy (如 v2.x) 可能会引发 PyTorch 安装后的运行时错误[^3]。 针对这些问题,可以采取以下措施来解决问题并确保成功导入 `torch`: #### 1. 确认并调整依赖项版本 为了防止因组件间相互作用而导致的问题,建议先确认现有环境中各主要依赖的具体版本号,并根据官方文档推荐的最佳实践进行适当升级或降级操作。特别是对于 Anaconda 用户而言,更新至较新的 NumPy 发布可能会消除潜在冲突。 ```bash # 更新 numpy 到最新稳定版 pip install --upgrade numpy ``` #### 2. 创建独立的 Conda 虚拟环境用于安装 PyTorch 通过创建一个新的 conda 环境专门用来部署 PyTorch 及其相关工具链,能够有效隔离其他全局包的影响,从而减少不必要的干扰。下面给出了一条命令作为例子说明如何基于指定条件构建这样的环境: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 接着可以根据实际需求选择合适的 PyTorch 构建方式(CPU/GPU),并通过 pip 或者 conda 来获取它;例如: ```bash # 对于 CPU-only 的情况 pip install torch torchvision torchaudio # 如果有 GPU 支持则可选用预编译好的二进制文件 pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 3. 设置 PyCharm 使用正确的解释器 完成上述准备工作后,在 PyCharm 内部设置项目使用的 Python 解释器至关重要。进入 IDE 设置界面找到 Project Interpreter 页面,从中挑选之前建立的那个名为 `pytorch_env` 的选项作为默认解析引擎。注意此时应能看到该环境下已正确安装了所需的 `torch` 包列表[^4]。 最后提醒一点,当面对复杂多变的技术栈组合时,保持耐心逐步排查总是最稳妥的办法。尝试逐一验证每一个环节直至找出根本症结所在。
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