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開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) TensorFlow 2.2.0-rc0 發(fā)布


2020-03-18 21:51 作者:admin

中小企業(yè)要有小而美的精神
 
 

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

那么如果一家企業(yè)能做到小而美,那他就是有價(jià)值的,因?yàn)槊朗怯脕碛鋹偹说模褪歉冻稣撸切《赖钠髽I(yè)有什么樣的特征是引吸人的昵,我個(gè)人覺得有以下幾個(gè)方面是和大企業(yè)完全不同的,第一,就是專注、簡(jiǎn)單。第二,滿滿正能量,以一檔十,每個(gè)人都是全能型選手。第三,溫暖,處處展現(xiàn)人性之美,系統(tǒng)的底層是由愛來做支持。
 
那我們分享一下這三點(diǎn)在小而美的企業(yè)里是如何展現(xiàn)的。第一,專注,簡(jiǎn)單。就像喬布斯說得一樣“專注和簡(jiǎn)單一直是我的秘決之一”,簡(jiǎn)單可能比復(fù)雜更難做到,你必須努力理清思路,從而使其變得簡(jiǎn)單,但最終這是值得的,因?yàn)橐坏┠阕龅搅耍憧梢詣?chuàng)造奇跡”.
 
我記得2013年初,我們企業(yè)從產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)型IT服務(wù)時(shí),大家底子都很薄,每個(gè)人對(duì)IT服務(wù)的理解也都很淺,僅有的幾個(gè)伙伴說話都很流暢,但溝通事情的準(zhǔn)確度及有效性都很差,那時(shí)我想了很多幫助大家提升的辦法,但最后只采取了最簡(jiǎn)單的一種,就是聆聽大家每日的匯報(bào),并針對(duì)他的匯報(bào)提出問題,讓對(duì)方看到他說的和做的不一致,他想的和他行動(dòng)不一致,他做的和他定的目標(biāo)不一致,我發(fā)現(xiàn),這種一對(duì)一的教練方式,非常有效,幾個(gè)伙伴在短短一個(gè)月里溝通能力及對(duì)問題的把握能力有了明顯的提升,達(dá)到了超出預(yù)期的結(jié)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(chéng)面對(duì)自己的不足,從而讓種簡(jiǎn)單的方法變得有效,幾乎創(chuàng)造了奇跡。這就是中小企業(yè)的好處,你可以直接和創(chuàng)始人親密接解,吸收他最精髓的能量,讓自己逐漸強(qiáng)大起來,并可以快速獨(dú)檔一面。如果是大企業(yè)就很難說了,上次見到一個(gè)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(shí)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(gè)人都是全能型選手。這讓我想起主席的一翻話:未來中國(guó),是一群正知,正念,正能量人的天下。真正的危機(jī),不是金融危機(jī),而是道德與信仰的危機(jī)。誰(shuí)的福報(bào)越多,誰(shuí)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(dòng),每次和那些報(bào)怨者溝通的時(shí)候,心理都很難受,為什么一個(gè)人有那么多的報(bào)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(nèi)心。同時(shí)也感到很慶辛,自己不是一個(gè)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(shí)我們應(yīng)該很感激很多人的抱怨,正是因?yàn)榭蛻舯г咕W(wǎng)管不干事,或干不了事,才有了我們的IT外包,IT服務(wù)以及解決問題的IT公司。也是因?yàn)橛泻芏郔T服務(wù)商抱怨中小企業(yè)IT服務(wù)不好做,沒錢掙,才有了我們艾銻無限,當(dāng)然也是因?yàn)橛行┗锇樵趦?nèi)部抱怨才會(huì)給到那些看正能量方向的伙伴機(jī)會(huì),讓他們借著別人抱怨的機(jī)會(huì)不斷提升,走上管理的崗位。也是因?yàn)樯磉叺呐笥巡粩啾г勾蟓h(huán)境不好,社會(huì)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(yàn)出我們的價(jià)值,才會(huì)有我們不斷提升的機(jī)會(huì),才有可能讓我們的人生不斷釋放正能量,不斷綻放,不斷創(chuàng)造一個(gè)又一個(gè)的輝煌。
 
所以那些在中小企業(yè)里從不抱怨,只會(huì)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?yàn)樗麄兇嬖诰褪墙o企業(yè)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(dòng),你要不斷去創(chuàng)造,你要從內(nèi)心底里改變對(duì)事物負(fù)面的看法,你才能真正找到那個(gè)可能性,那個(gè)突破口,那個(gè)達(dá)成目標(biāo)的能量棒。這些人如果去到大企業(yè),我可以負(fù)責(zé)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(xiàn)人性之美,系統(tǒng)的底層是由愛來做支撐。這一點(diǎn)讓我想起馬云說過的一段話,他說“懷才就像懷孕,時(shí)間久了會(huì)讓人看出來。人,切莫自以為是,地球離開了誰(shuí)都會(huì)轉(zhuǎn),古往今來,持才放肆的人都沒有好下場(chǎng),所以,即使再能干,也一定要保持謙虛謹(jǐn)慎,做好自己的事情,是金子總會(huì)發(fā)光。”為什么會(huì)想起這句話呢,因?yàn)槲矣X得在中國(guó)有太多太多有才的人,沒有真正發(fā)揮出他們的才能,為什么呢?因?yàn)樗麄冊(cè)诖笃髽I(yè),有的人懷了一輩子,也沒生出來,不是他不想生出來,是實(shí)在沒有機(jī)會(huì),有的大企業(yè)位置就那么幾個(gè),等排上隊(duì),輪上你的時(shí)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(yè)上班,聊天時(shí)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(shuí),做什么,你說我努力讓誰(shuí)知道?”聽起來沒什么道理,但事實(shí)上中國(guó)80%的人在大企業(yè)默默無聞干一輩子最基層的工作,他們當(dāng)中大部分人都非常聰明,都很有想法,也有非常不錯(cuò)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(yè)的美,因?yàn)橹行∑髽I(yè)很多方面都不健全,所以才能體現(xiàn)出人性的光輝,才能體現(xiàn)每個(gè)人的價(jià)值,才能體現(xiàn)團(tuán)隊(duì)的力量,才能體現(xiàn)各個(gè)可能性,創(chuàng)造力,才能體現(xiàn)出勇氣的力量,信念的強(qiáng)大,才能體現(xiàn)出愛的魅力。
 
 
 

開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) TensorFlow 2.2.0-rc0 發(fā)布

TensorFlow 2.2.0-rc0已發(fā)布,據(jù)官方介紹,TensorFlow 是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖(data flow graphs),用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫(kù)。節(jié)點(diǎn)(Nodes)在圖中表示數(shù)學(xué)操作,圖中的線(edges)則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組,即張量(tensor)。它靈活的架構(gòu)讓你可以在多種平臺(tái)上展開計(jì)算,例如臺(tái)式計(jì)算機(jī)中的一個(gè)或多個(gè)CPU(或GPU),服務(wù)器,移動(dòng)設(shè)備等等。TensorFlow 最初由Google大腦小組(隸屬于Google機(jī)器智能研究機(jī)構(gòu))的研究員和工程師們開發(fā)出來,用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究,但這個(gè)系統(tǒng)的通用性使其也可廣泛用于其他計(jì)算領(lǐng)域。
更新內(nèi)容如下: 

主要特性和改進(jìn)

· 將字符串張量的標(biāo)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(shè)備和主機(jī)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(shù)導(dǎo)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(diào)整。
o 支持在 float16 中減少梯度。
o 所有實(shí)驗(yàn)的支持都減少了梯度壓縮,以允許使用反向路徑計(jì)算進(jìn)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(duì)全局同步 BatchNormalization 的支持。該層將在參與同步訓(xùn)練的所有副本之間同步 BatchNormalization 統(tǒng)計(jì)信息。
o 使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 提高 GPU 多工分布式培訓(xùn)的性能
tf.keras:
o 可以通過覆蓋 Model.train_step 將自定義訓(xùn)練邏輯與 Model.fit 結(jié)合使用。
o 輕松編寫最新的培訓(xùn)循環(huán),而不必?fù)?dān)心 Model.fit 為你處理的所有功能(分發(fā)策略,回調(diào),數(shù)據(jù)格式,循環(huán)邏輯等)
o Model.fit 的主要改進(jìn):
o 現(xiàn)在,SavedModel 格式支持所有 Keras 內(nèi)置層(包括指標(biāo),預(yù)處理層和有狀態(tài) RNN 層)
tf.lite:
o 默認(rèn)情況下啟用 TFLite 實(shí)驗(yàn)性新轉(zhuǎn)換器。
XLA
o XLA 現(xiàn)在可以在 Windows 上構(gòu)建并運(yùn)行。所有預(yù)構(gòu)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(yǔ)義為 tf.function 啟用 XLA
 
 

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