专访msup创始人兼CEO刘付强:分享软件研发管理实践,在数据时代成为追求卓越的代名词...

随着信息化与工业化的深度融合,IT培训市场快速发展。msup作为一家专注于软件研发团队培训的机构,针对云计算、大数据时代下企业IT团队面临的问题,提供了一系列解决方案,包括产品能力提升、技术研发效率优化及团队文化建设等方面的服务。

近些年,"信息化带动工业化"策略的深入人心,这为信息技术本身开辟了一个更加广阔的应用天地,在这样的大环境下国内IT培训市场得了飞速发展。那么在云计算、大数据时代,如何让企业的IT团队变得更强?日前,中国IDC圈记者有幸采访到麦思博(msup)创始人兼CEO刘付强,对上述问题做了详细的解答。

(msup创始人兼CEO 刘付强)

记者:作为一家面向软件研发团队的培训咨询机构,msup创办至今已经有将近10个年头了。我们都知道,msup发源于美国西雅图,那么创立之初怎么会想到要自立门户做IT培训这行?当时的愿景是什么?

刘付强: msup公司的前身是专题技术开发小组,寓意微软技术开发更新之意(Microsoftupdate),帮助更多NET平台程序员快速学习新技术特性、新技能。

2005年很幸运参与到微软发布vista视窗系统和新版本NET平台的布道中来,和微软西雅图总部华人研发经理、架构师一起分享微软三十余年研发最佳实践,面对面推动了全国各地程序员的学习热潮;2006年中旬微软中国提高布道效率、加大了在线webcast学习方式,msup小组慢慢淡出线下面对面学习的频率;直到2007年初,我们重新定义了msup价值主张,由技术工具培训转型研发管理培训,从原来帮助程序员到服务TechLeader,这次转型背后让我们重新思考了用户价值,到底什么是一个技术团队最需要的?基础开发能力?研发管理?架构设计?产品管理?人员素质等等。

最终根据我们自己的资源和交付能力,确定了msup公司愿景:分享卓越的软件研发管理实践,邀请了当时非常知名的研发型公司技术经理作为客席教练、顾问,开发了自动化测试、架构设计等经典课程。今年是我们第十个年头,在公司愿景方面也做了新的定义:"tobe better,to msup."我们希望在未来的数据时代成为追求卓越的代名词。

记者:在云计算、大数据时代,企业IT面临着加速转型,如何让IT团队变得更强是企业管理者面临的难题。您认为,当下企业的研发团队普遍面临的难题是什么?msup将如何帮助企业解决这些难题?

刘付强:毋庸置疑,这是一个快速变化的互联网时代,大数据、人工智能等飞速发展的今天,技术团队被推到了所有企业家必须重构的核心位置。根据过往的企业服务经验,被需求的培训或咨询主要有以下三个层面:其一,打造尖叫的产品能力,产品战略背后的关键环节;其二,重构技术研发效率,大多数组织输在了工程效率;其三,构建竞争力的团队人文,影响关键角色的那些认知。这些就是我们看到的普遍问题,不同行业、规模、阶段的组织稍有不同。

截止到现在,我们服务超过两千多家技术型企业完成迭代、改进,每个企业的切入点都不一样,我们会评估最佳的方法来推进,最重要的是,我们是否get到交付对标能力的客席教练,其中主要的解决方法是标杆案例研讨会、沙盘工作坊、企业内训辅导、微咨询,我们可以从一个社区化、社会化的角度来创造性的解决问题。

记者:发展至今,msup已经成为国内外认证的大型技术培训品牌,相较于行业内其他培训机构而言,msup在自身管理和经营模式上有什么创新之处?

刘付强:我一直认为,我们是与众不同的新锐培训咨询机构。首先和我们早期的创始团队班底有关。双面人、黄皮肤的国人流淌着美式基因,说白了就是既懂得欣赏咱们自己的文化价值,又充满美式极客技术思维,自然在经营发展方面流露出这个时代的特有自信,喜欢使用先进的技术来管理方方面面;其次和我们用户群体有关。我们服务的群体绝大多数是技术型公司,打交道的也都是技术经理,简单、直接、高效。所以我们直到今天一直是外呼中心模式运营,没有饭桌文化。

记者:您在2016年全球软件案例研究峰会上提到:技术对消费思维、流程产生了巨大影响,技术对经济发展产生了影响,分享经济的背后是技术经济。我们该如何理解所谓的"技术经济"?

刘付强:一切都在按照自然发展来运行,这是新经济范畴,我是从技术角度来理解这个世界运转逻辑,当下的消费场景、交易环节已经演变为技术界面、数据算法,未来的经济都将运行在这个智慧的技术地球,我们的大部分行为都在被编码。

记者:您觉得2017年的技术发展方向是什么?

刘付强:很多科技媒体都在预言人工智能,不少厂商也投入了资源在探索,至于预测还是交给我们年底的全球软件案例研究峰会吧。我觉得作为技术经济生态的一环,我们的定位是跟踪领先技术公司背后的优秀经验,第一时间联合那些早期应用的实践者、开发标杆案例,帮助更多企业轻松get到对标的能力.

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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