治国平天下的软件项目管理-商鞅变法,入职献策

本文探讨了如何从商鞅变法的九论中汲取灵感,将其应用于现代软件开发团队的管理和优化。通过关注农民、军队和官制的策略,文章阐述了如何构建强大的开发团队、建立有效的协作流程以及激励员工为企业目标努力。

项目经理这个职位,企业比较重视。不只是领军打仗,更需要我们贡献策略。

商鞅变法提出的《治秦九论》:

  • 《田论》,立定废井田、开阡陌、田得买卖之法令。
  • 《赋税论》,抛弃贡物无定数的旧税制,使农按田亩、工按作坊、商按交易纳税之新法。如此则民富国亦富。
  • 《农爵论》,农人力耕致富并多缴粮税者,可获国家爵位。此举将真正激发农人勤奋耕耘,为根本的聚粮之道。
  • 《军功论》,凡战阵斩首者,以斩获首级数目赐爵。使国人皆以从军杀敌为荣耀,举国皆兵,士卒奋勇,伤残无忧,何患无战胜之功?
  • 《郡县论》,将秦国旧世族的自治封地一律取缔,设郡县两级官府,直辖于国府之下,使全国治权一统,如臂使指。
  • 《连坐论》,县下设里、村、甲三级小吏。民以十户为一甲,一人犯罪,十户连坐,使民众怯于私斗犯罪而勇于公战立功。
  • 《度量衡论》,将秦国所行之长度、重量、容器一体统一,由国府制作标准校正,杜绝商贾与奸恶吏员对庶民的盘剥。
  • 《官制论》,限定各级官府官吏定员与治权,杜绝政出私门。
  • 《齐俗论》,强制取缔山野之民的愚蛮风习,譬如寒食、举家同眠、妻妾人殉等等。此九论为大纲,若变法开始,尚须逐一制订法令,落于实处。

我们可以归纳出,商鞅为了治理一个老旧的国家,从以下三个要点着手着手:

第一,农民。国以农为本,首先强国,就要强农。没吃的,你有百万雄师,也没力气打仗呀!

第二,军队。战国列强并出,没有一只军纪严明,训练有素,能征善战的队伍,靠什么防御外敌?

第三,官制。一国要想大刀阔斧的重建,手脚必须灵活。老旧世族不除,信任官员无权,怎能办事?

想想我们做软件的时候,是不也应该从这几点出发呢?

第一,开发人员,是农民,又是军队。组件一个强大的开发团队,才能为我们开发软件奠定坚实的基础。

第二,团队协作,是官制。开发过程中,我们需要建立严格的协作流程,才能为保证开发任务按期完成。

当然,不是我说的这么简单。

商鞅为农民提供了什么?

  1. 让他们成为自由身
  2. 给他们自己的田地
  3. 农民可以通过交税来封赏爵位
  4. 农民可以保留足够的劳动力,解决自己的温饱问题

商鞅为军队提供了什么?

  1. 以前他们只是为国捐躯的兵,现在立功就可以当军官,受爵位。

我们能为开发人员提供什么?

  1. 舒适的工作环境?
  2. 高额薪酬待遇?
  3. 你给他们找个女朋友,
  4. 不要让他们变成光会对着电脑笑的闷骚男,等等。。。

其实做到前两点的公司,员工已经很满足了。

重点还是激励他们,让他们能够心甘情愿的为你努力工作。(别说“动机不纯”!如果没动机,你就大眼瞪小眼了)

好了,让我们再看看商鞅吧,“苦逼的古人“

商鞅变法当然不会像我说的那么简单。

变法前期,他跑遍了秦国的每一个小山村,回来和秦孝公讨论了3天3夜没睡觉。提出个《变法九论》还得一条一条给别人讲解清楚。

变法开始,他们更是艰险处处。抵触变法的人,处处给他们设置障碍,意图挑起秦国内乱。

唯独君臣一条心,30年变法,终于有所大成。使秦国强大起来。

软件项目开发,全靠我们广大的程序员们呀!

 

变法中的商鞅:工作中的程序员:

  1.  
     

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输变量包括收水平、负债比例、信用历史记录、业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值