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開源機器學習平臺 TensorFlow 2.2.0-rc0 發布


2020-03-18 21:51 作者:admin

中小企業要有小而美的精神
 
 

 
說起小而美的企業,就讓我想起了愛因斯坦的一句話,“不要努力成為一個成功者,要努力成為一個有價值的人”,大部分人說成功的時候焦點是向內的,只看到自己要怎樣怎樣。而有價值的人是向外的,能貢獻多少人,能為多少人付出,能幫助多少人有價值,這完全是兩種不同的心態,可以說一個成功者未必真有價值,但一個有價值的人一定是一個成功者。
 

那么如果一家企業能做到小而美,那他就是有價值的,因為美是用來愉悅他人的,就是付出者,那小而美的企業有什么樣的特征是引吸人的昵,我個人覺得有以下幾個方面是和大企業完全不同的,第一,就是專注、簡單。第二,滿滿正能量,以一檔十,每個人都是全能型選手。第三,溫暖,處處展現人性之美,系統的底層是由愛來做支持。
 
那我們分享一下這三點在小而美的企業里是如何展現的。第一,專注,簡單。就像喬布斯說得一樣“專注和簡單一直是我的秘決之一”,簡單可能比復雜更難做到,你必須努力理清思路,從而使其變得簡單,但最終這是值得的,因為一旦你做到了,便可以創造奇跡”.
 
我記得2013年初,我們企業從產品銷售轉型IT服務時,大家底子都很薄,每個人對IT服務的理解也都很淺,僅有的幾個伙伴說話都很流暢,但溝通事情的準確度及有效性都很差,那時我想了很多幫助大家提升的辦法,但最后只采取了最簡單的一種,就是聆聽大家每日的匯報,并針對他的匯報提出問題,讓對方看到他說的和做的不一致,他想的和他行動不一致,他做的和他定的目標不一致,我發現,這種一對一的教練方式,非常有效,幾個伙伴在短短一個月里溝通能力及對問題的把握能力有了明顯的提升,達到了超出預期的結果。
 
最重要的是這些伙伴信任自己,信任我,并足夠的開放,愿意坦誠面對自己的不足,從而讓種簡單的方法變得有效,幾乎創造了奇跡。這就是中小企業的好處,你可以直接和創始人親密接解,吸收他最精髓的能量,讓自己逐漸強大起來,并可以快速獨檔一面。如果是大企業就很難說了,上次見到一個阿里的伙伴,我問他,你能見到馬總嗎,他說我來一年多了,真人從來沒有見過,說這話的時候我看他臉上滿臉都是失落。
 
 
第二,滿滿正能量,以一檔十,每個人都是全能型選手。這讓我想起主席的一翻話:未來中國,是一群正知,正念,正能量人的天下。真正的危機,不是金融危機,而是道德與信仰的危機。誰的福報越多,誰的能量越大。與智者為伍,與良善者同行,心懷蒼生,大愛無疆”,每每讀起這段話,心里都是滿滿的感動,每次和那些報怨者溝通的時候,心理都很難受,為什么一個人有那么多的報怨,上輩子他到底做了什么事情,這輩子要如此折磨他們的內心。同時也感到很慶辛,自己不是一個喜歡抱怨的人,所以總能從他人的抱怨中看到正向積極的能量。
 
其實我們應該很感激很多人的抱怨,正是因為客戶抱怨網管不干事,或干不了事,才有了我們的IT外包,IT服務以及解決問題的IT公司。也是因為有很多IT服務商抱怨中小企業IT服務不好做,沒錢掙,才有了我們艾銻無限,當然也是因為有些伙伴在內部抱怨才會給到那些看正能量方向的伙伴機會,讓他們借著別人抱怨的機會不斷提升,走上管理的崗位。也是因為身邊的朋友不斷抱怨大環境不好,社會不好,人心不好,才有了我們可以追求的未來。
 
感謝這些抱怨的人,只有這些人的存在,才能體驗出我們的價值,才會有我們不斷提升的機會,才有可能讓我們的人生不斷釋放正能量,不斷綻放,不斷創造一個又一個的輝煌。
 
所以那些在中小企業里從不抱怨,只會低頭干活,一說話都是滿滿正能量的人,一定是全能型選手,因為他們存在就是給企業解決問題的,就是讓那些抱怨的人看到任何事都是有可能性的,最重要的是你要行動,你要不斷去創造,你要從內心底里改變對事物負面的看法,你才能真正找到那個可能性,那個突破口,那個達成目標的能量棒。這些人如果去到大企業,我可以負責任的說都是以一檔十,都是人中龍鳳,鶴立雞群。
 

第三,溫暖,處處展現人性之美,系統的底層是由愛來做支撐。這一點讓我想起馬云說過的一段話,他說“懷才就像懷孕,時間久了會讓人看出來。人,切莫自以為是,地球離開了誰都會轉,古往今來,持才放肆的人都沒有好下場,所以,即使再能干,也一定要保持謙虛謹慎,做好自己的事情,是金子總會發光。”為什么會想起這句話呢,因為我覺得在中國有太多太多有才的人,沒有真正發揮出他們的才能,為什么呢?因為他們在大企業,有的人懷了一輩子,也沒生出來,不是他不想生出來,是實在沒有機會,有的大企業位置就那么幾個,等排上隊,輪上你的時候基本上離退休也沒有多少日子了。
 
我很多朋友他們都在大企業上班,聊天時他們都很麻木的跟我說“我努力有什么用,一年也見不到CEO一次,連句話也說不上,甚至他也不知道我是誰,做什么,你說我努力讓誰知道?”聽起來沒什么道理,但事實上中國80%的人在大企業默默無聞干一輩子最基層的工作,他們當中大部分人都非常聰明,都很有想法,也有非常不錯的能力,但最終都像隕石一樣墜落在荒郊野地。
 
 
 
這就是小企業的美,因為中小企業很多方面都不健全,所以才能體現出人性的光輝,才能體現每個人的價值,才能體現團隊的力量,才能體現各個可能性,創造力,才能體現出勇氣的力量,信念的強大,才能體現出愛的魅力。
 
 
 

開源機器學習平臺 TensorFlow 2.2.0-rc0 發布

TensorFlow 2.2.0-rc0已發布,據官方介紹,TensorFlow 是一個采用數據流圖(data flow graphs),用于數值計算的開源軟件庫。節點(Nodes)在圖中表示數學操作,圖中的線(edges)則表示在節點間相互聯系的多維數據數組,即張量(tensor)。它靈活的架構讓你可以在多種平臺上展開計算,例如臺式計算機中的一個或多個CPU(或GPU),服務器,移動設備等等。TensorFlow 最初由Google大腦小組(隸屬于Google機器智能研究機構)的研究員和工程師們開發出來,用于機器學習和深度神經網絡方面的研究,但這個系統的通用性使其也可廣泛用于其他計算領域。
更新內容如下: 

主要特性和改進

· 將字符串張量的標量類型從 std::string 替換為 tensorflow::tstring 
· TF 2 的新 Profiler,用于 CPU/GPU/TPU。它提供設備和主機性能分析,包括輸入管道和 TF Ops。
· 不推薦使用 SWIG,而是使用 pybind11 將 C++ 函數導出到 Python,這是棄用 Swig 所作努力的一部分。
tf.distribute:
o 將 NVIDIA NCCL 更新到 2.5.7-1,以獲得更好的性能和性能調整。
o 支持在 float16 中減少梯度。
o 所有實驗的支持都減少了梯度壓縮,以允許使用反向路徑計算進行重疊梯度聚合。
o 通過使用新添加的 tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization 層,添加了對全局同步 BatchNormalization 的支持。該層將在參與同步訓練的所有副本之間同步 BatchNormalization 統計信息。
o 使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 提高 GPU 多工分布式培訓的性能
tf.keras:
o 可以通過覆蓋 Model.train_step 將自定義訓練邏輯與 Model.fit 結合使用。
o 輕松編寫最新的培訓循環,而不必擔心 Model.fit 為你處理的所有功能(分發策略,回調,數據格式,循環邏輯等)
o Model.fit 的主要改進:
o 現在,SavedModel 格式支持所有 Keras 內置層(包括指標,預處理層和有狀態 RNN 層)
tf.lite:
o 默認情況下啟用 TFLite 實驗性新轉換器。
XLA
o XLA 現在可以在 Windows 上構建并運行。所有預構建的軟件包都隨附有 XLA。
o 可以在 CPU 和 GPU 上使用“編譯或拋出異常”語義為 tf.function 啟用 XLA
 
 

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