CTO应学习CEO如何思考问题

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CTO应学习CEO如何思考问题

学习CEO如何思考问题?「五维空间」升级为CEO,公司的生存发展就是头等大事,而且CEO承担的这个压力是很大的,很多人都在关注你,当CEO之后,抗压能力更高了,对自己的要求也更高了。CEO怎么思考问题呢?一般有五个维度:
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l 先说用户维度。一个公司其实就是做两件事:第一件事,把用户吸引过来;第二件事,让用户把钱掏出来,把用户留住,持续掏他腰包。所以CTO要研究:我们企业的用户是谁?用户从哪儿来?怎么把用户留住?怎么让用户掏腰包?怎么提升用户的转化率?这里面就有很多学问,如果在用户这个维度,能够给CEO提供一个用户的仪表盘,我们做技术就有了一个新的方向。l 第二个维度是行业的维度。CTO必须要具备行业知识,不能只讲技术,不能只用技术语言,很多时候要结合商业和技术。必须要懂行业,了解行业的本质。l 第三个维度是竞争。CTO要对他所在的行业了如指掌,特别是这个行业里有多少企业处在什么样的地位。要对整个产业画一个地图,把自己的企业和企业未来要演变的路径标在上面,这样才能够按照整个行业趋势去做,才能奠定自己的优势。l 第四个维度是生态。也就是要关注我们的合作伙伴,特别是那些上门推销卖硬件、软件的,我们要给予足够的重视。要很好地处理这些合作伙伴的关系,CTO的圈子不仅仅要有技术圈,还要有行业的圈子,扩大自己的圈子,找到可以帮你的人。l 第五个维度是要面向未来去思考。通常,做技术的为了解决眼前的问题常常疲于奔命。其实,如果CTO能看到公司未来三年、五年的前景,可能会更得心应手。CEO的思维一定是面向未来的。所以怎么把技术的战略跟公司的业务战略结合起来,这也是CTO要研究的课题。

作者:jackie_8688
链接:https://www.jianshu.com/p/6cc9f110fd5f
來源:简书
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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(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用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,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。文章详细解析了算法的初始化、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算法性能,并提出自适参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算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理解元启发式算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学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化用;④为算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,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,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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