Google的九条创新原则

谷歌强调创新始于尝试并不断迭代,鼓励员工分享想法,并给予20%的时间用于追求个人兴趣项目。公司决策依赖数据而非主观喜好,重视用户体验超过盈利,且面对不理想的项目倾向于改造而非直接放弃。
  • Innovation, not instant perfection /创新不会马上就完美
    Start rough, learn and iterate./开始粗糙,学习和迭代
  • Ideas come from everywhere /点子来自任何地方
    Ideas can come from the engineers, managers, users even the financial team.
  • Share everything you can /分享一切
    Everything is put on the intranet, so employees know what is happening./任何事情都可以在内网分享
  • You’re brilliant, we’re hiring /你有才,我雇你
    Founders Larry Page and Sergey Brin approve hires. They favor intelligence over experience. /Larry Page和Sergey Brin的雇人之道是,喜欢聪明人胜过有经验的人
  • A license to pursue dreams /允许追求梦想
    Letting employees use 20% of their time on what ever they want./让员工用20%的时间做爱做的事
  • Data is apolitical /数据中没有政治
    There is no “I like”, it is all about the basing decisions on data./不要说“我喜欢”,所有决定都靠数据立足
  • Creativity loves constraints / 创造力爱制约
    Engineers thrive on constraints. /工程师靠限制发展
  • It’s users, not money / 是用户而不是钱
    If you can successfully engage users, you can monetize them/如果你能成功吸引用户,你就能赚钱
  • Don’t kill projects, morph them /不要毙掉项目,改造它
    Products that doesn’t seem to respond well in the market should be morphed into something the market needs, not cancelled /产品市场反响不好应该改造它以适应市场的需求,而不要轻易取消它
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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