[CTO札记]第1天:认识人、熟悉环境

作者在新公司的第一天,通过一系列社交活动迅速融入团队,包括与多位高管及中层管理者建立联系,同时积极了解公司业务和技术背景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

由于担心路堵,7:30就从家中出发,提前半小时到达公司。
我给自己第一周的目标是:熟悉业务。
所以,第一天最重要的目标就是:迅速认识人、熟悉环境。
以低要求(认识周围的人)来说,这不是个难事,也轻松达成了:
  • 早上与CEO办公室的一群MM打了个招呼,一下子认识了很多了;
  • 上午通过HRL,了解了组织架构;
  • 饭前去跟COO打个招呼,也就同时认识了与他一起创业的运营中心VP;
  • 中午与COO、CFO、运营VP、社区负责人一起吃饭,聊聊家常,轻松愉快 -- 他们好年轻,最长的CFO还是比我小5岁;儿子还不到1岁
  • 感谢CFO晓东,下午5:30特地开了一个欢迎会,让我认识了所有的中层;
  • 我也从‘政委’的会议召集信息中,记录下了所有中层的名字
Summary:今天认识了20+人,不错!
往高要求来说,这事不容易:如果你想
  1. 知彼:将人名与脸对上
  2. 解己:让别人了解你的风格、帮助你开展工作。
第1点其实不容易,好在我在开会上已经记录下所有人的名字,并且抓住了一些主要特征,与大家交流。
  • 陈慧琳:与大明星名字相同,自然不用说;
  • 佳子:才子佳人占全了,呵呵
  • 秋峰:做服务的,自然应该‘秋风扫落叶’
  • 宝剑:一直劝我付费,不愧为内容的主编
  • ZhenWei:红军顺利的法宝之一就是‘政委’,那是我最需要的
  • 。。。
其实,每个人介绍的时候,我都试图说上二句(有些就是上面的评语),这样自然彼此印象深刻。
第2点则较难。
尽管技术是做严谨活的,但我知道伟大的企业更需要团队、文化。所以,我首先利用上了‘魔方’。无论是一早与MM们认识,还是见到一位同好魔方的技术人员时露一手;抑或下午欢迎会上的自我介绍,我都掏出了这个宝贝。估计,大家不会认为新来的CTO是个笨蛋:)
互联网企业的成功,还需要勤奋;技术人员更是各岗位之最。因此,迅速投入到工作中,带动起来,是我必须要做的。
  • 从早上开始向HRL了解情况开始,我旁边的玻璃墙就被我画满了;
  • 技术部与社区部的二位负责人更是被我拉住,交流了一下午;
  • 晚上的2个半小时则留给了运营的负责人
通过这些交流,不仅深入了解了业务,也了解了人的思想、思维模式与工作方式(这是以后合作的重要基础),同时让对方了解了我的想法、我的行为方式。尽管不知道未来如何协同工作,但彼此了解是极有必要的。
20:30分,我带着满足离开办公室。恰好,这时候不再堵车了,30分钟就到家了。
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合群:对加密货币市场预测感兴趣的研究员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
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