Google小组研发模式分析

本文介绍了谷歌的研发模式,包括小组开发模式、创意共享机制、内部创业模式等。该模式的优点在于能够快速开发产品、激发员工潜力及保留优秀人才,但也存在对人才要求高的问题。
1.研发模式

    媒体采访描述:“关于创新机制,李博士提到,在Google有个「点子库」,每个人都可以抛出新点子,让大家「用脚」投票,即让认同且愿意加入开发的人很快聚集,并一起落实这个点子。因此一个可行的新点子,从发想到完成只需六个月,而且常常两三人就能完成;反之,不可行的点子,大家也会提供建议,因此不会有无谓的浪费。此外,Google让每人享有20%的时间,做自己想到的点子,一旦成熟,就可以成为公司的指定任务,80%的时间就可以用来处理它。”  
  
    总结:

    小组开发模式;

    研究和开发一体,都在小组这个级别内完成;

    创意共享机制;

    组内竞争机制;

    内部创业模式(某些受欢迎的项目会获得创始人奖,获得数额不菲的奖金);

    2.小组研发模式的特点分析

    优点:

    a.小组内人员比较少,沟通成本低,所以能够快速开发产品;

    b.小组之间形成内部竞争局面,优胜劣汰机制,适者生存;有利于公司内部人员潜力的发挥;

    c.内部创业机制,有利于最大的发挥技术人员的积极性,使得优秀人才留在公司而不是选择自行创业;

    d.多开发小组导致新的创意多,创新的速度和广度得到保证;

    e.小组内研究和开发一体,减少了研究和开发两层皮的矛盾;
      
    缺点:

    a. 对人才素质要求比较高:技术人员既要有研究人员的学术素养又要求有开发人员的动手能力,还要有一定的市场敏感度;
     
    b. 从长期看难以形成专业性人才培养机制;现有培养机制是培养全才型人才,包括市场敏感度,学术素养和快速开发能力;从公司的视角来看,这种人才对于公司创造价值来说,其长期竞争力未必能比专业化分工的人员竞争力强。
  
    3.将来的趋势   

    GOOGLE开发模式必将被其他研发模式代替,其原因如下:

    a.GOOGLE小组开发模式对于人员要求高,满足GOOGLE开发模式的人员在初期能够比较容易从就业市场找到并用优厚的条件吸引进入GOOGLE,随着GOOGLE的快速扩张和市场竞争的加剧,满足条件的人员会越来越少,但是扩张要求又是势在必行,必须满足的; 所以会有越来越多相对较低素质的人员进入。这种人员构成的变化导致其开发模式会发生转换。

    b.随着各大公司都开始进入并争夺搜索市场,GOOGLE为了保持其竞争优势必将业务集中。业务集中后,对于创新的广度要求降低(核心业务关系不大的创新不再得到支持),很多小组开发的优势不复存在,其开发模式将不再适合其发展。这种模式会被新模式取代;
   
    最有可能转换的模式: 研究院+产品开发 模式 
   
    从另外一个角度看,GOOGLE小组模式其实培养的是创业型的人才和团队架构,所以GOOGLE现有开发人员的期权或者股票兑现之后(或者GOOGLE股票大跌后),总之就是创业带来的利益大于继续留在GOOGLE的收益这个条件成熟,大量开发小组人员会离开GOOGLE自己创业,而且可能会寻找 同一开发小组的同事共同创业,这将会出现大量技术型的新创公司,未来的对GOOGLE形成挑战的很可能就在这些人中出现。

 本文转自: http://www.sawin.cn/doc/SE/BestPractice/blueski1409.htm
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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