质量管理---全员参与

一只蚊子小心翼翼地飞到某人的左手上,环顾四周,确信没有危险了,于是就咬了下去。左手感觉到强烈的疼痛和奇痒,难以忍受,于是对右手说:“兄弟,看在我们是邻居的份儿上,你帮帮我,把叮在我身上的蚊子打死吧。”右手漫不经心地朝左手看了一眼,说:“那不行,你知道我打死一只蚊子要花费我多大的力气吗?反正我没让蚊子叮,我才不管呢。”这番对话被蚊子听到了,喜出望外,肆无忌惮地吸着左手的鲜血,直到小肚子被撑得鼓鼓的才满意地飞走了。

不一会儿,这只蚊子感觉又有些饿了,飞了回来,这次它叮在了右手上,右手感到一阵的疼痛,接着奇痒难忍,一看,原来是蚊子正在叮咬自己,抬头看了一下左手,正想请他帮忙把这只讨厌的蚊子打死,可是一想到刚才对待左手的态度,话到嘴边又咽了回去。但是疼痛和奇痒令右手实在无法忍受了,终于厚着脸皮,对左手说:“老兄,你看现在这只蚊子在叮我,我刚才真的是没有感觉到这么难受,求你帮帮我,打死它吧,刚才是我对不住你。”左手一笑,说道:“那不行,你知道我打死一只蚊子要花费多大的力气吗?反正现在蚊子也没叮我。”右手只好尴尬地笑了笑,叹了一口气,独自忍受着蚊子给自己带来的痛苦。

这只蚊子听到这里,高兴地手舞足蹈,吃得津津有味,然后非常满意地“嗡嗡嗡”唱起了歌。

这个故事告诉我们:

n  从公司角度看,必须和供应商,客户,以及供应商的供应商,客户的客户之间形成一个有机整体,大家都严格把关,才会相互受益,不然,哪一方出问题,都会牵动整体的利益;

n  从部门来看,一个产品的好坏,不只是生产和质量两个部门的事,而是整个公司的事,大到高层管理,小到普通员工,都与产品品质有关,只有大家齐心协力,才能把品质做好,把公司做强;

n  而从个人来看,要和周围的每一个人处理好关系,要乐于助人,别人才会乐于助你,话说“投之以桃,报之以李”,在别人需要桃的时候,你不伸出无私的援助之手,到你需要李的时候,别人同样站在当时你的角度,也就不为怪了。如果两手团结起来,蚊子哪里会有机可乘?


源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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