人件札记:产品质量

前言:我的老板曾经这样跟我说,“至于最后你做出来的产品质量如何,我一点都不担心,因为市场并不是特别需要质量来支撑,我自有办法把产品交付给客户”。好吧,我当时就立即反驳他,“无论站在你的角度怎么想,站在我的角度上,我必须要保证产品质量是过关的”。当然这个争论最后也无疾而终。

很显然,国内很多人,包括客户、经理、开发者,都普遍认为“要想保证产品质量,自然需要花费更多的时间和金钱。

产品质量该以谁来决定

很多管理者都会这样下断论:“请不要再纠结了,市场接受这个层级的产品质量,如果你坚持己见,再追求完美,时间就会把我们淘汰了!!!!”

但是作为产品的产出者来讲,产品就如同我们的孩子,我们创造了他的生命,我们就有义务守护着他,以使他们成为栋梁之才。

书中说,日本是高质量的产出国,同时是高效能的产出国,他们有着非凡的意识。当然我曾经在一家日企做过很长一段时间的外包业务,不过从内心来讲,我似乎没有感受到他们的高效能,哈哈,可能我们虽然隶属于日企,但毕竟是中国人在做事,加班加点都是家常便饭。

当然,我个人也笃信,产品质量会带来更多的用户,而更多的用户也会给我带来更多的效益,他远远超出我为了产品质量付出的价值。

有很多失败的案例,因为不重视产品质量,而最终走向覆灭,我们的客户端代码就目前为止,经手了四个人的拿捏,导致我现在看到他们就如同见到了瘟神,每次都想骂得吐沫星子四溅。

把关产品质量

当然,现在我拥有了把控产品质量的机会,我们开始了创业,而负责人就是我,我可以否决那些质量低劣的产品。

总结:产品质量很重要,当然这就如同我们天天喊着保护环境很重要,然而我们却时时刻刻在做一个环境的破坏者。当然,但愿像柴静的报道多一点,从我们的政府开始,到我们的人民,我们都开始人人有责的保护环境。

好吧,其实我想把结语拉到产品质量上,却不由得的说到了环境上,就再画蛇添足的补上这一刀吧,“请重视产品质量!”

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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