部门精细化管理流程优化记(一)

本文记录了一次部门需求管理流程优化的过程,从明确改革目标到确定主要干系人,并通过非正式沟通方式深入了解主管们的现状及需求。

     今天上班,继续思考流程优化的事情。本来想自己给自己写一个项目章程,可是想想,这个所谓的项目,我目前连部门经理的最根本想法,都没有搞清楚。只是知道需要对部门需求的管理流程进行优化,而优化到什么程度才能让领导满意,如何度量是一个极大的问题。

  另外,抛开部门的大环境不谈,单纯就流程改革来说是不难的, 提一些建议,优化措施这很轻松,可是这样即达不到领导的要求,也不是我自己所期望的。还有一个问题就是“落地”,如何能让所有的“干系人”(之所以用干系人这个词, 因为当时我还没有弄清楚这个流程优化的主要干系人是谁)接收这个优化建议,才是重中之重。经过权衡,我觉得将“落地”提出这个项目的范围之外,这样才是比较稳妥的办法。还好部门经理接收了这一申请。

  一般的咨询都是:先摸清楚现状,找出共同点,分析问题,提出解决方案,这么一个大的方向。目前虽然最终的项目衡量标准还不确定,但是“摸清现状”这个步骤是一定要做的,所以我觉得应该放下写“项目章程”的思路,转向“摸清现状”,因为可以通过沟通了解清楚各个主管目前的现状,困境,和需求,进而在找到一些话题和部门经理沟通,希望先把一个比较可行的目标弄清楚。

  (……一天的访谈过去了……)

  直到下午约三点多的时候,我把目前部门内管需求的主管都作了一下访谈,为了 更好得沟通,我采取了非正式的沟通方法--直接走到对方座位上进行面谈,再加上本身我在部门内的人缘也比较好,同时,我并没有大张旗鼓得说“我是来搞流程优化的”,而是刻意保持低调,以探讨的方式进行交流。事实证明效果确实不错。然后我又找到部门经理,将我的初步总结和他再次沟通。这次果然取得了成效

  弄清楚了这次改革的主要对象:主管。

  弄清楚了这次改革的主要目标:使主管能够更好得起到承上启下的左右,精细化跟进每个员工工作。

 

  不要看就是这么几个字,可是确实折腾了我一整天的时间。有了这么两点,这个项目的干系人,风险因素等等都逐步露出了水面。ok,今天的成果不错,明天开始写“项目章程”和“初步范围说明书”。

内容概要:本文详细介绍了个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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