听孙大圣讲课有感

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阿里村淘总裁

孙大圣现在的头衔是阿里农村淘宝的副总监,02年作为毕业生的身份加入阿里巴巴,阿里是他第一份工作,他坦言,这也将会是他最后一份工作,道出了他将为阿里奋斗一辈子的决心,更说明了他对这家企业的爱。

大圣因为是销售出身,所以大部分的工作都是在做销售相关的事情,但是到了一定的高度,他们的视野也自然被拔高了,无论是做战略还是做具体业务,他们都能很快的融入,此时面对一个新问题时,领域的积累可能并不重要,对他们来说,很多时候,这个领域几乎没人有经验(这让我想起了以法律见长的逍遥子把购物狂欢节做到了极致),需要的是一种勇于创新,感觉承担的精神。很多时候,我们遇到一个非常大的挑战的时候,如果遇到时间或者资源上的巨大瓶颈,我们很容易放弃,认为这不可能,实现不了,然后我们在否定事情的同时,也否定了对我们自身提高的机会;用阿里的一句土话那就是“要是不难,找你干嘛”。做村淘,他们之前规划的是做到1000个村庄需要1万人,当方案被否定后,他们通过思路变通,资源整合,利用了300多人完成了将近400个村庄的村淘业务,这是一个巨大的调整,大圣顺利的完成了。这让大圣成为了马老师心中一个优秀的帅。总结:我们不要随意拿行业的壁垒来否定自己,很多事情你不知道怎么做,别人也不知道,你需要做的是通过思考和尝试,走出属于自己的路来,不要一开始就否定了自己。没有不可能,如果有,那就是自己的方向错了。

大圣讲了第一个案例是,他刚毕业的那几年,意气风发,业绩上几乎所向披靡,大单接踵而至;然而不幸还是降临,一个客户被他的坚持感动后,客户使用善意的谎言劝服了总经理购买了阿里巴巴的服务,这个事件当大圣在做分享的时候,立马被叫停了,并被严肃进行了记大过处分、没收客户、罚几乎将近一年的薪酬的罚款,对于当时的他来说相当委屈,无法理解。总的来讲,他并没有错,只是在诚信上不合格。然后,在阿里,价值观的体系下,诚信是最基本的原则,任何打破价值观的事情都是不被允许的。无论是一线员工还是CEO,在规则面前人人平等;比如因为诚信门事件在2011年的卸任阿里巴巴CEO职位的卫哲,“诚信”是立足这个社会的生存之道;注意,“诚信”在某些场合的“善意的谎言”是不一样的,我们需要借助我们的智慧区分两者的不同。当然,在这个故事中,还有一点也值得我们思考,那就是“找到一个能帮你说得上话的人”,怎么理解这句话,需要我们自己去体会。

“帮助别人先比自己过的更好”,这句话也使我难忘,这种利他原则在如今一切以自我利益最大化为原则的社会中成为一道清流,我觉得,无论社会怎么变,无论采用什么来衡量一个人的成功与否,坚持一些基本的优秀品质是必须的。有些时候我们可能无法完全处于这样的出发点,那么我们退一步,思考自己的出发点,然后先办法把我的事情变成大家的共同的事情,让大家都能从中受益,我觉得也是一个很不错的思路。

牛人之所以牛,不是因为他们一开始就很牛,而是不断在认同的价值观上塑造自我,突破自我,把个人的发展与公司的发展结合起来,努力奋斗,抓住机会,最终成就自我。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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