业绩不是“看”出来的

        N年前见个这样的一位领导,当业绩不行,他就一声令下“开会”,将所有的销售头 目都招到会议室,将那些不太好看的数据分成360个角度来看,来分析,所以业务一不行,我们就开始做PPT功夫,故事都能说得轰轰烈烈,就是业绩上不去。 我一直都很纳闷,如果业绩不好,多看两眼是否会将业绩“吓”出来呢。从客户的角度,我们业绩一不理想,就更见不到人,都忙着开会去,给我们竞争者提供机 会。

    外企一切都是以数据说话,所以很多人就学会这套“看”数据的本领,以记得数据为荣。但什么东西都要有度,数据只是给你一个分析的基础,分析出原因后要尽快执行解决方案,“看”数据本身是不会带来业绩的。


 

本文转自 林正刚 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/thomas7733/481312 ,如需转载请自行联系原作者

内容概要:本文系统介绍了术优化法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式法,其核心思想来源于四则运,利用乘除运进行全局勘探,加减运进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化法集成到Web系统中实现工程化应用;④为法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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