如果你是team leader

本文探讨了如何通过制定合理的Okr目标,注重上下文需求,强调沟通与团队建设,以及优化招聘和内部管理来提升技术团队的绩效和创新。作者反思了自己的不足,并提出改进计划,包括定期培训、个性化沟通和强化技术文化。

从哪几个方面来做

Okr

制定Okr时除了结合上级的okr进行拆解,还需要考虑一下上下游以及客户(业务方)的真正诉求,TL制定完okr之后,应该让每个人按照TL的okr进行分解和认领,这样后期绩效就可以避开唯事故论打绩效(唯事故论会让团队失去创新而选择保守),更多的可以结合okr完成情况来看(当然,也不能完全数字化指标,而不考虑质量的方面,数据是会骗人的),这一点我做的不够好,下一步我应该内部宣贯并落实okr的执行。

梯队建设

将任务分配到责任负责人,给予一定的空间,同时做好跟踪,而不是事必躬亲自己来完成(不是说所有的工作都是动动嘴皮子),把时间放在解决问题和清除团队障碍上。

沟通

程序员出身成为这一点的绊脚石,针对沟通也是需要我下一步加强的一个方面:

  • 制定固定周期的one by one
  • 做好沟通闭环

技术氛围

我们的本质毕竟还是技术团队,需要加强团队技术氛围的培养,不能让团队成员认为大家只是无情的搬运工,螺丝钉,要做好团队内技术文化就要制定好团队的规章,定期轮值培训,这样不至于人员流失,还能吸引更多优秀人才(这个前提是团队内要把控好需求承接能力,避免需求承接过多而忽视技术氛围的培养)

招聘

招聘往往是我们容易忽略的问题,往往在需要人的时候才想起来招聘,但这时资源是很稀缺的。

一般在招聘时看中的不是通过经验累积起来的图谱,更多的是这个人是否会思考,对技术的热情,沟通和表达能力。

写给自己

角色转变的不好,每天有一半的时候还是放在了跟踪细节,并没有做好上面提到的本职工作,下一步将加强以下几个方面:

  • 技术氛围:做好定期培训计划(每个月一次),提升团队技术氛围
  • 做好与团队人员的one by one沟通(一个季度)
  • 将个人的工作重点放在okr及团队管理上

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先成一候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值