《三星浴火重生李健熙改革十年》读后感—责任与执行

本文从三星浴火重生的故事出发,探讨了企业在追求品质与责任中的执行力。通过具体案例分析,强调了负责任的态度对于产品质量、消费者信任的重要性。文章还深入探讨了设计人性化、团队合作、持续创新等关键因素,以及如何将这些理念应用到日常工作中。


《三星浴火重生李健熙改革十年》读后感—责任与执行

在质与量的抉择中,三星选择了品质,承担了自己的责任。在成为世界一流企业的过程中,三星选择了“最好、最快、最便宜”。这是三星对消费者的责任,正是因为这些责任,让我们更信赖三星,从而让三星的生命更加顽强。

责任最终是一种执行力。当三星发现了不合格洗衣机产品时,李健熙能够快速做出反应,而不是逃避。当发现有不合格的手机产品时,能将15万部手机全部收回并销毁。这就是三星企业的责任与执行力。强有力的执行是责任的保证。

三星的这些责任与执行力,在我们的工作中如何借鉴呢。

我们要成为一个负责人的员工,才能组成一个负责人的企业。责任的代表是品质,我们要以质量和品质取胜。就是要把自己的事情做好,不要单纯的用量去衡量。

考虑别人的感受也是一种责任。自己做出的产品是给被人用的,所以产品设计以人为本。书中提到的一个细节非常打动我。李健熙一直强调设计要以人为本,他认为以往三星电器的遥控器设计过于复杂,因为技术人员没有考虑使用是否方便。他提出要设计容易握在手上,而且只有启动和关闭功能,操作简单的遥控器。这一细节突现三星产品的人性化设计理念。产品的最终消费者是人,如果企业只是研究市场开发产品而不考虑消费者的需求,这个产品就无法打动消费者。

没有谁是完善的,每个人都应该吸取他人之长。李健熙鼓励公司员工使用其他品牌的电器以取他人之长。他自己的家里也是一个电子产品实验室,公司的新产品和其他对手公司的产品,他总会在第一时间试用,以保持和时代同步,并不断吸取同行的优点。

不要成谜于过去的辉煌,要有危机意识,不能满足。就像李健熙能始终保持头脑的清醒,时时提醒三星的员工不要安于现状。他不满足于韩国第一,因此实现了三星的国际地位。他打造了三星重视趋势创造及避免安于既有成就的企业文化。不被胜利冲昏,保持危机意识也是他成功的要素之一。

没有帮手,不可能成就你的工作。所以要有感恩。感恩让我得到更多的帮助和理解。

责任的承诺是执行,居然已有承诺,就应该强有力的执行。不要让他人对你的承诺产生怀疑。

 

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个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,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)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,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证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: 首先组成一组候选解 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, ...
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