斯蒂夫乔布斯传札记:第三波

本文探讨了如何通过对抗权威、倾听反馈、救人一命与优化产品设计等策略,来增强个人和团队的成长与创新能力。文章强调了将批评转化为改进动力的重要性,以及在产品简化与趣味性之间的平衡,同时分享了乔布斯如何运用现实扭曲力场将创意融入产品的案例。此外,文章还提出了在领导与下属间建立开放沟通、尊重个体差异、以及采用艺术视角进行产品设计的建议。
现实扭曲力场:极富魅力的措辞风格,不屈的意志,让现实屈从于自己意图的热切渴望

如果你能对抗你的上司,并且幸存下来,那么你成长的更加茁壮

要能把别人的批评听进去,比如说,这是狗屎要作为反问句,它真实的意思是告诉我,为什么这是最好的

如果能救人一命的话,你愿意让开机时间缩短10秒钟吗

鼓励团队成员把自己当作艺术家

real artists simplify

追求至简的同时不能让产品因过度而显得冷冰冰,要有产品的趣味性

伟大的艺术品不会追随潮流,因为它能引领潮流

圆角矩形,伟大的创造者能够将现实的事物完美的应用于产品,而乔布斯就将现实存在于每个角落的事物运用于苹果的产品,让产品更加亲近,贴合人们的使用习惯

如果领导对自己的产品不满意,比如你画一个圆,领导想要自己喜欢的线条,大小等等,那么即使你按照自己的思路想出了更多的方案,他也不会满意,那么最好的解决方案就是让他自己画个圆

form follows emotion

创造产品的人才不会去问消费者我该做个什么产品,就像他们想要一匹更快的马,而不是一辆汽车

能够勇敢面对领导,在表述自己的观点时不能被其否定所退却,因为如果员工能够明白自己在说什么,那么好的领导能够容忍反对的声音,并且微笑面对,表达赞美之情,而如果你是对的,并且确定你是对的,那么你就要坚持自己,有必要的时候,可以不动声色的忽略他的命令。

领导应该收起自己的傲慢,感谢他们没有服从自己错误的命令而拯救了公司。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于统的神经网络模型,很大程度上是统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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