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对研发团队稳定性的思考

创业团队是一个高风险的团队,包括内部核心人员和管理者,因为好产品不是决定成功的唯一因素,这里暂且不谈论市场,运营,单单从团队稳定性来做一些探讨。 自己做过一些年的开发,包括现在也在兼做开发,也没有买房,在如此浮躁的年代,恰巧又身处大城市,屌丝一个,自己凭什么不跳槽? 大城市太辛苦了,没有节操的房价,每年一涨的房租,狗日的公立学校。当你不去求变的时候,这一定是一个最坏的时代。 面对创业,你所能做的是顶着压力,迎难而上。 回到主题,你凭什么让团队的人安稳下来? 最好的安定就是危机,雷布斯说当年小米初创就是想着怎么不死,偷偷的干,死了也没人知道。如果最终有一死,也要拜托大家给他三年时间,大不了大家散伙后做别的,只是时间上的耽误,至少后果不至于很惨。也许正是这种低调和危机让小米有了今天千亿的市值。 问题是我辈不是雷总,也不是马总。那也不能等死,严介和说,企业留人无非三种,感情留人,事业留人,待遇留人。 感情留人 你是不是把底下的人当工具在用? 做事的时候想到人家,平时把人晾在一边? 干了半年,也没有给人家主动加薪,不管加多加少,你的心意到了没? 你是不是每次想要人家加班的时候,才想起和大家一起...

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么? 数据科学是个广义的学科, Analytics data scientist(Type A)和Builder data scientist(Type B)有所不同,Type A Data Scientists在工作中遇到数据相关时可以写出不错的代码,但是并不必须是专家,这类data scientist可能专业是实验设计、预测、建模、统计推断或者其他统计学研究的典型部分。但是一般而言,数据科学家的工作产出可不是学术统计学有时候建议的那样“p-values and confidence intervals”(正如有时候传统的药物领域统计学家会用到那样)。在Google,Type A Data Scientists通常指统计学家、定量分析师、决策支持技术分析师或者数据科学家,可能还有其他的一些。 Type B Data Scientists是building data的。B类和A类有些相同的统计学背景,但他们还是更好的coders,可能有专业的软件工程的训练。他们主要对在产品中使用数据感兴趣,他们建立与用户交互的模型,通常是提供...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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