斯蒂夫乔布斯传札记:第五波

本文通过乔布斯与苹果的故事,探讨了创始人的角色定位、团队建设的重要性,以及领导力与执行力之间的关系。同时,还讨论了在企业发展过程中,如何平衡创始人与董事会之间的权利斗争。

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  1. 我们都有个有钱的邻居,叫施乐,当我闯入他家准备偷电视机的时候,发现你已经把它盗走了。比尔用这么巧妙的语言去回击乔布斯对微软盗用苹果图形界面的质问。而我们国内的小米等等只会说我们没有抄袭的废话。
  2. 乔布斯如是说,“一流的成员总是喜欢喝一流的成员一起工作,而二流的成员只会带来三流的成员”,但实现情况下,我们的初创团队没有资金去雇佣都是一流的成员,我们愿意花费时间去让三流的成员晋升为二流的成员,但是我们必须为一流的成员创造一个一流的工作环境,让他们更有效率的做出一流成员的成绩。
  3. 一个团队要有纪律,必须有明确的分层责任制,无论团队有多少个,保持领导团队的先进性,以及其话语权是必须的,二成员必须遵从领导的意愿,当然不是每个领导都能做出所有正确性的定论,但如果关羽不听从诸葛亮的命令,私自对曹操开战的结果就是败走麦城。当然诸葛亮也不是每次都能做出在后人眼里认为所有正确的事情,比如挥泪斩马谡,但是如果成员不愿意听从上级的命令,不去尽自己的职责时,后果会更加的严重。
  4. 在人生的前30年,你培养习惯;而后30年,习惯塑造你。
  5. 无论过程中发生了什么事情,一个不争的事实是一个企业的两个缔造者,双双离开了苹果公司。沃茨的离开主要是他的性格使然,当然也包含着对公司的失望,因为烙印着沃茨痕迹的AppleII电脑一直被苹果缩冷落,然而苹果那段时间的苹果,appleII的销量占据了70%,他养活着Lisa团队和mac团队;而另一个伟大的人乔布斯也被董事会和CEO把他赶下台了,也许很多人会说乔布斯离开苹果的这段岁月打造了一个脱胎换骨的乔布斯,然而这都是后人把本来不应该出现的问题解释成了一种美好的愿景,这是扭曲的。这是值得反思的,无论怎么样,创始人在他能够做出正确判断的时候,或者说依然能够创造改变世界的产品时,被驱逐出了他亲手创建的公司,他却成为了权力争斗的牺牲品,而苹果在这段时间都做过什么,他们甚至生产了苹果牌的运动鞋,god,你能相信吗,我认为公司的缔造者,什么时候都不应该被董事会所控制,必须拥有最高的话语权
  6. 乔布斯在30岁的黄金年龄时又创建了NeXT公司,显然这个公司受到了太多的制约,虽然最后被苹果收购,但是企业的创造者被赶出公司的例子在中国比比皆是,有很多公司的高层在得不到信任时,创建自己的公司时,总会受到原有公司的各种阻挠。陌陌在上市时就受到了网易的攻击,就如同乔布斯被斯卡利诉讼一样,很多时候,高层离开了原有的公司,如何同旧公司维持一种良好的关系是一个命题,大家在利益冲突的时候就各种的争执,最终撕破脸皮,就如同某些明星家庭的离婚狗血剧一样。并且很多时候,员工的离职,以及被挖墙脚都是一个命题。斯蒂夫乔布斯传札记:第五波
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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