微软:每个员工三台显示器!

微软研究表明,为员工配备三个显示器能显著提高工作效率达9%。这一发现源于微软内部对其办公环境中计算机使用情况的研究,特别是对于多任务处理能力的增强。

“微软发现,如果让每个员工同时使用三个显示器,将有效提高其工作效率。”华尔街日报记者Lee Gomes从微软信息工作中心报道--该中心致力于研究办公室工作人员使用计算机的情况以及优化方式。
微软研究人员发现,桌上的显示器大小、数量将直接影响到员工的工作效率--大的比小的好,2个比1个好,三个?三个就完美了。
“我们的员工本就很擅长‘多任务’工作,而三台显示器能够提高他们9%工作效率--这已经是非常可观的提升幅度了。”
微软总裁比尔盖茨的桌子上,便是三台LCD显示器。

...给我三台Cinema...我的眼睛就不够用了...还得再移植过来2个...

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评:这个顶有意思,应该可以提高效率,可是现在在公司里,一台机器都跑的顶慢的。。。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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