问题的定义和拆解

一个问题: 小A同学每天都有大量临时提数需求或者杂事,没有时间去做真正的专题分析,感觉自己的能力提升不了,工作越来越没意思,做事不认真,老是出错,最近根同事领导关系变差,年底考核,小A绩效不太好,回去年终奖少了很多,和女朋友吵架,事业感情都不顺,失眠,抑郁

真正问题:没有时间做专题分析
拆解问题:
在这里插入图片描述
问题的阶段
level1.问题没有找到,因为人都是有逃避心理的
level2.想到第几层,大部分人在这一层深度不够,被指导太少
level3.想到最后一层,并且去执行了,效率问题,另外一种能力培养
level4.做到了,并且去分享帮助别人,善良,提升修养

方法论:
找到本质问题
二八定理的思考:遇到N个问题,必然有一个主要问题,一旦这个问题解决,其他问题也解决,破局点
怎么找到这个主要问题:
1.列出所有问题,头脑风暴
2.最大概率法则,一项项来试
静下来思考这件事,动笔画图

实际拆解方法
1.先迅速按照你的理解去拆解,不要管重复遗漏,想到多少是多少
2.拿着你的拆解去和业务方脑子灵活的人,请教
3.leader请教
4.再改一次,汇报给业务方leader 问题不会很大

案例背景:
app前期用户量一直在下跌,近期转型(新功能取代第一大功能),然而转型过了一段时间,整体用户量大跌,业务方负责人压力很大,希望数据部门派人100%投入,然后数据方觉得大跌就是转型,没啥好分析,两个部门就对上了…

问题的逻辑树拆解
在这里插入图片描述
专题分析的时候,一定要找到真正业务方关心的点,他们到底想要什么,就是他们可能说了很多点,但真正的破局点是什么,再对问题拆解。
1.能够让业务方清晰理解你的意思,如果表达能力不好,画图
2.有了具体框架后,业务方会提出具体建议,这个过程价值巨大

### 布式计算的定义 布式计算是一种计算方式,它将计算任务解并配到多个物理或逻辑上离的计算机(即节点)上执行[^1]。这些节点通过网络互联,彼此协作以达成共同目标。每个节点拥有独立的处理能力存储资源,并通过消息传递或其他复杂通信机制共享数据。 --- ### 布式计算的优势 #### 提高计算效率 布式计算能够显著提升计算效率。当面对海量数据时,单机难以在合理时间内完成任务,而布式计算可以通过将任务拆解至多台机器并行处理,大幅减少所需时间[^4]。 #### 增强可靠性 由于布式系统由多个节点组成,即使部节点发生故障,其他节点仍能继续运行,从而提高了系统的整体可靠性。这种冗余设计使得布式计算成为许多关键应用场景的理想选择[^1]。 #### 可扩展性强 布式计算支持水平扩展,这意味着可以通过增加更多节点轻松应对更大规模的任务需求。相比垂直扩展(升级单一设备),这种方式成本更低且更具灵活性[^4]。 #### 资源共享与协同工作 起源于20世纪60年代的布式计算最初旨在连接不同地理位置的计算资源,促进资源共享协同作业。如今,这一特性已被广泛应用于科学研究、金融服务以及供应链管理等多个领域[^2]。 #### 更优的开发体验 随着技术进步,布式计算框架不断演进,从早期用于批处理的 Hadoop 到实时流处理的 Storm 再发展至基于内存计算的 Spark,每一代新工具都致力于简化应用程序开发流程,使开发者更容易构建高效解决方案[^3]。 --- ```python import torch import torch.distributed as dist # 初始化布式环境 dist.init_process_group(backend='nccl') def search_and_evaluate(network): # 执行具体任务... pass network = ... search_and_evaluate(network) # 结果聚合 dist.reduce(network, dst=0) if dist.get_rank() == 0: # 主节点进一步操作... # 清理资源 dist.destroy_process_group() ``` 以上代码片段展示了一个简单示例,说明如何利用布式计算进行神经架构搜索 (NAS),体现了其实际应用中的工合作特点[^5]。 ---
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