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你真的理解OKR?这里一份完整的实践方法论

如今,国内互联网公司也纷纷开始采用OKR,小米、百度、携程、知乎、明道、豌豆荚等等都开始尝试,那么OKR到底怎样的魔力让科技公司都趋之若鹜呢? 2 什么是OKR?...3 OKR哪些优势? 在《这就是OKR》一书中提到,OKR的四大“利器”:聚焦、协同、追踪和延展。 聚焦:对优先事项的聚焦和承诺,高绩效组织应该聚焦重要的工作,同时清楚什么是不重要的。...的设定可以自上而下结合自下而上,首先需要自上而下去获取老板的OKR信息,在设定自己的OKR时候要对齐上级的OKR,同时也要自下而上和老板进行沟通,分享自己或者团队期望实现的目标,争取到相应的资源和对结果达成一致理解...因为大量蜘蛛可供觅食 why4 - 为什么有这么多蜘蛛?因为蜘蛛是被飞蛾吸引过来的 why5 - 为什么有这么多飞蛾?原来它们被黄昏时纪念堂的灯光吸引过来的 最终的Todo就是延迟开灯!!...6 常见的疑问 刚刚接触OKR,大家都会有不少疑问,尝试整理一些疑问帮助更好的理解 OKR中的目标设定是应该高还是低好?

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十二月——没有寒冬,只有开始

好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用是实现公司目标完成、团队效能提升,然而传统的绩效管理方法(MBO,BSC,KPI)一些问题,如:不利于团队的协作和成长...另外,大会现场好雨云展位也将举行扫码100%中奖活动,蓝牙音箱、好雨云专属U盘等大奖等着您!...【12.12 】2015·北京OSC源创会年度盛典 本次源创会年度盛典,将直面一线开发者,关注开源,关注技术,关注创新,话题专注于软件技术本身的实现。...【12.12-12.30 】2015·感恩极客开发者资源优惠反馈活动 好雨云携手国内优秀的企业级服务厂商连续三周为创业公司提供福利。

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DALL-E和Flamingo能相互理解?三个预训练SOTA神经网络统一图像和文本

机器之心报道 编辑:王楷 本文提出了一个统一的框架,其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型,该研究不仅为改进图像和文本理解提供了见解,而且为多模态模型的融合提供了一个前途的方向。...多模态研究的一个重要目标就是提高机器对于图像和文本的理解能力。特别是针对如何在两种模型之间实现有意义的交流,研究者们付出了巨大努力。...举例来说,图像描述(image captioning)生成应当能将图像的语义内容转换输出为可被人们理解的连贯文本。相反,文本 - 图像生成模型也可利用文本描述的语义来创建逼真的图像。...可我们如何确定第一个智能体与第二个智能体对什么是猫或什么是狗这样的问题相同的理解呢?...同样地,基于图像 - 文本对所训练的图像生成模型可以理解文本的深层语义并合成高质量的图像,例如 DALL-E 模型和潜在扩散模型 (SD) 即为这种模型。

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你为什么总是写不出正确、高效的并发程序?| 极客时间

12.12 大促抢先优惠 定价¥129 | 新用户¥59 | 老用户¥90 ↓↓↓即刻购买↓↓↓ 王宝令是谁? 王宝令,资深架构师,目前在京东从事电商架构设计工作。...宝令带你解读,你会有意想不到的收获。 为什么推荐这个专栏? 非常落地,带你掌握解决并发问题的关键。宝令会详解 12 个 Java 并发工具类,及 9 种最常见的并发设计模式。...专栏一共 45 讲,基本是一篇一块钱,不能更划算,目录如下: 再强调一下 课程原价 ¥129 12.12 抢先限时秒杀 ,老用户到手 ¥90 如果你是新用户,只需要 ¥59 优惠就这几天,抓住机会,立即扫码抢...活动推荐 口碑好课|中间件核心技术与实战 中间件是突破高并发的利器,它能够最大程度弥补我们缺少的高并发场景实战经验,为我们提供最优秀的项目实践机会。...现有 12.12 限时抢先特惠,老用户 7 折,新用户 5 折,扫码或点击阅读原文抢

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「业务架构」如何创建BPMN图?

想要可视化您的流程/工作流?我们将向您介绍BPMN,并让您了解如何使用我们的BPMN软件为流程和工作流设计创建BPMN。 BPMN是什么?...BPMN从头到尾可视化业务流程,显示流程活动的顺序和参与者之间的信息流。...理解BPMN图 在BPMN中,使用带有一系列图形元素的图来描述流程。这样的可视化表示使用户很容易理解流程的逻辑。BPMN主要用于设计和读取简单和复杂的业务流程关系图。...两种泳道——游泳池和泳道。 流元素 流元素是连接到形成业务工作流的元素。流元素是定义流程行为的主要元素。三种流元素:事件、活动和网关。 连接对象 流对象不是孤立的,而是连接起来形成一个流。...完成后,您可以将关系图导出为图像(JPG、PNG、PDF、SVG等),并与您的朋友或同事共享(Project >将>活动关系图导出为图像…)。

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腾讯TMQ在线沙龙回顾|PC性能测试和问题分析定位

活动介绍 TMQ第四十三期在线沙龙分享活动圆满结束啦! 本次分享的主题:PC性能测试和问题分析定位 共有193位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥? 请往下看吧!...人眼在光信号小时后失去视觉形象并不会立即消失,而保留0.1到0.4S的图像的一个现象。所以人眼无感知是400ms以下。 2、软件冷启动时间控制在多长时间内比较合适呢?...可以推荐性能测试的书籍 答:1)了解被测产品,像windows平台话,建议先看一下线程调度、IO、内存原理的书籍。...例如《内核的原理和实现》、《深入理解操作系统》 ; 2)熟悉分析工具,例如PPT中的WPT; 3)多去实践,初期可找简单的例子来分析,例如CPU占用高问题等。 4、如何定位内存有没有瓶颈呢?...如果是随机泄漏了,可让产品开发外网监控逻辑; 2)内存占用多少是否问题,这个建议给自己产品建议一个基线,与同类产品进行对比。 沙龙视频 手机扫码下载PPT

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项目总结 | 对 时间 构建的特征工程

我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作,然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理,因为这样面试官才会跟你共鸣,能更好的理解你说的特征工程是什么...中国的6.18,5.20,11.11,12.12等 季节导致的偏移是否存在?可能同样的情况春天发生和秋天发生并不相同? 常规的特征工程 滑动窗口法。...简单的说,就是通过平移特征工程,然后绘制自相关系数随着平移距离的函数图像了这个周期性之后,就可以构建更多的特征。比方说同比(去年同月)或者环比(相邻月份)。...对于每一个时间点的数据,获取的方法两个: 第一个就是观测,但是测量的结果不一定准确,可能受限于测量仪器的精度?

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Nature:AI与神经科学再现模拟大脑

“如果你可以训练一个神经网络去做,”Sussillo说,“那么也许你可以理解这个网络是如何运作的,然后用它来理解生物数据。” 处理数据 AI技术不仅能够方便地建模,生成信息,也能方便地处理数据。...比如功能性核磁共振,会以每秒1-2毫米的分辨率捕捉大脑活动图像,神经科学上的难点在于,如何在数据量巨大的图像信息中找到想要的信号。 使用机器分析这些数据可以加速研究。...例如,为了掌握图像识别,它们可能会学习来自ImageNet数据集中的图像。网络对具有相同标签的图像(例如“猫”)的统一理解共同之处。...当学习新图像时,网络会检查它是否类似的数字属性;如果找到匹配,就会将图像声明为“猫”的图像。 婴儿的学习方式显然不是这样,Tomaso Poggio说,他是MIT的计算神经科学家。...“最终可能会发现他们错了,”他说,“但这难道不就是你研究的原因?” 解答这些谜语可以打造出更智能的机器,这些机器能够从环境中学习,并且可以将计算机的速度和处理能力与人类的更多能力结合起来。

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MixTime 黑设会之原力觉醒

如果还有问题的同学可以在留言区互动哦~ Q: 这将成为一个固定的活动?会在哪个城市举办? 蛙:  MixTime 黑设会 将固定在每周六下午。 目前活动地点在上海。...Q: MixTime每期内容会有同步的线上直播? 蛙: 目前作为闭门会议,我们暂时不提供线上直播,欢迎大家来线下交流~ Q: 每次活动内容都有些什么呢?...第一期我们从AI 写作,图像协作平台,到无人机, 而第二期(本期)我们则转到了AR/VR领域 & 视错觉空间艺术方面。 因此每次的都会有不同的内容。...以小蛙的个人理解,从社会角色来分可以简单分为学生, 技术创业者,投资人几大块。 Q: 我能得到什么?...所以欢迎各路神仙上门来撩哦~  Q:活动场地是固定在某处? 蛙:由于现在活动刚刚起步很多的细节我们还在磨合当中。所以请认真阅读每周的活动预告海报上的地点哦,以免走错哦。

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判别式or生成式:哪一个才能代表视觉理解的未来?

一直以来,视觉系统方面的许多基础工作都以一种非常简单的方式实现:向动物展示图像,测量其神经元的反应,展示另一个,然后重复。 这样的方法建立在一种假设之上:视觉处理可以理解为一种死记硬背的输入输出转换。...科学家们研究细胞时,好像它们只是根据图像中存在的视觉特征做出反应,然后可以使用这些反应来区分不同的图像。 虽然这种对视觉系统的理解在很多方面都取得了丰硕的成果,但它总是让一些研究者产生怀疑。...研究人员可以向 CCN 提交一个争议的主题提案,少数提案会被选中,进入 GAC 活动的讨论范围。次年,GAC 组织者会提交一份立场论文,列出这些主题领域的进展计划,并在当年的会议上展示该进展。...这些模型通常以监督的方式进行训练:它们学习将图像映射到标签,例如学习对猫和狗的图像进行分类。生成的模型可以接收新图像并快速标记它。...它确实学会了区分相似和不同的图像。 鉴于这些模型可能属于同一个范围,一些研究人员质疑关注二元划分是否有意义。「这些真的是我们想要收敛的项?」

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云直播(CSS)“你问我答”第五季(2020.7月&8月)

由于混流任务成功后不播放也消耗转码资源,混流的转码费用会按照混流时长进行收费,跟普通转码的播放时长计费区别。 Q2:直播录制路数峰值如何计算?...Q4:直播域名接入播放域名和推流域名可以是同一个?能使用二级域名? 接入的播放域名和推流域名必须是不同的两个域名,但可以通过二级域名来进行区分。...帧率就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数,也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次。 (2)分辨率:影响图像大小,与图像大小成正比:分辨率越高,图像越大;分辨率越低,图像越小。...(3)码率:在码率一定的情况下,分辨率与清晰度成反比关系:分辨率越高,图像越不清晰,分辨率越低,图像越清晰。...断流后,主播端可以再次发起推流,继续直播活动。 (2)禁播功能:一条直播中的流,如果禁播,则本次推流会被中断,观众端将无法观看直播。断流后,主播端在一段时间内无法再次发起推流。

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当GPT-4学会看图文,一场生产力革命已势不可挡

但如果给你看一张图,你就明白它的提升多么恐怖了: 图源:清华大学计算机系教授唐杰微博。...哪些机会可以抓住?而从微软发布的 demo 中,我们可以找到一个清晰的突破口:图文智能处理。...合合信息图像算法研发总监郭丰俊在 CSIG 企业行活动分享中表示。 这句话要怎么理解?...聊到篇章级别的图文处理与理解,其实我们离 GPT-4 就不远了。「多模态的 GPT-4 出来后,我们也在想能不能在这些方面做些事情」,杜俊在活动现场说到。...其实,在前段时间的一个活动上,专注于 AI for Science 的鄂维南院士也发表了类似看法,希望各界「敢于在原始创新方向上集中资源」。 不过,GPT-4 所走的路就一定会通向通用人工智能

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《深度学习革命》作者:GAN令我惊艳,现在的人们对AI操之过急了

但实际上这些词指的是不同的东西,您能解释一下哪些不同? ?...传统的人工智能方法是编写一个循序渐进的程序来实现某件事情,而机器学习是收集大量试图理解其内容的数据。 比如你正在尝试识别目标,你可以收集大量的图像。...一种称为时间差异的算法,是Richard Sutton在上世纪80年代开发的,将这种算法与深度学习相结合,能够进行人类前所未见的复杂游戏。...而与此同时,我们实际上也创造出了一整套可用于理解大脑的学习理论,可以让我们分析成千上万的神经元及其活动是如何产生的。...从某种意义上说,它们是在生成内部活动。事实证明,人的大脑就是这样运作的。你可以看到并理解一些东西,然后闭上眼睛,开始想象实际并不存在的东西。你的脑子里会产生一个视觉图像,周围安静下来时,你会有想法。

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直播 | “深度学习”到底是什么?这篇文章讲明白了

不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。例如,设想您正在尝试识别对象,因此您可以收集大量它们的图像。...Q: 什么“深度学习”能做而其他程序不能做的? A:编写程序非常耗费人力。在过去,计算机是如此之慢,内存非常昂贵,以至于人们采用逻辑,也就是计算机的工作原理,来编写程序。...Q:我们对计算机科学的理解多少取决于我们对大脑的理解程度? A:我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。 我们现在知道的更多,并且更多的知识被融入到架构中。...但与此同时,他们实际上创造了一整套学习理论,可用于理解大脑,让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。 所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环,我认为这更令人兴奋和重要。...GAN能够在没有输入的情况下开展活动 - 产生输出。 是的,我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物,对吧? 从某种意义上说,它们会产生内部活动

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课程笔记5--理解信号、噪音与血流

一个fMRI实验相当于包含了一个MRI图像序列。我们可以从中看出血氧信号随着时间的变化。例如这里一个MRI的图像序列,我们来着重看看大脑中的一个体素。每个体素都有着自己的空间位置和一个对应的值。...HRF哪些不尽人意的地方呢?第一点,图像的变化幅度太小,变化率大概只有0.1%到5%,,所以如果你直接看fMRI扫描出的动画,是几乎看不出什么变化的。...一个问题需要我们好好思考:BOLD信号真的可以如实的反应神经元的活动? 好消息是!BOLD信号的确和局部场电位(local field potential)紧密相关的.局部场电位是什么呢?...,你的每个区域多弥散,个人理解是每个区域上的BOLD信号究竟可以多如实的代表这个区域的活动)。...体素的响应值真的可以如实的反应BOLD值?(注:这个时候要分清楚BOLD信号(Bold Signal)和BOLD 比例指数的区别。

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解码神经元活动,精确预测小鼠位置

---- 新智元报道 来源:twosixlabs 编辑:大明 【新智元导读】读心术真的能够实现?...“读心术”真的能够实现? 近日,由DARPA和斯坦福的研究团队正在研究如何“读小鼠的心”。...鼠标的大脑通过解释这些细胞活动或不活动的组合信号来编码位置概念。 “可以使用人工神经网络将这些生物神经元的信号标记在小鼠所处位置的地图上?”...预测结果与基线相比仍然很好的表现。 我们分析的数据可以表示出小鼠的简单行为:在盒子中移动。我们可以将数据划分为两种行为类别:“活跃”/移动,或固定/“静止”。...或识别对小鼠展示哪些主题的图像会刺激到它。我们使用小鼠作为研究模型,目的是更多地了解我们自己,希望我们的人工神经网络有助于更好地理解生物的神经网络。

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未来20年,AI将向人类大脑学习的三个重要特征

可是,你说你这么强大,会自己走路?会自己使用铅笔?会自己保持平衡?会哭会笑? 这些对人类来说,简单得不能再简单的任务,对人工智能来说,简直就是一座难爬的喜马拉雅雪山。...经过进化,大脑形成了一种算法,这种算法可以应用于新皮层进行的所有活动。这种通用算法的存在着实令人激动,因为如果我们能搞懂这种算法,那么我们就能理解智能意义的核心,并将理解到的原理应用到未来的机器中。...SDR的这些属性对于大脑中的理解、思考和计划活动非常重要。不应用SDR,我们就无法造出智能机器。 ➤可适应周围环境变化的整合感知机制 每当我们移动视线、四肢或者身体时,感官输入的信息就会发生改变。...Numenta一个用来解释神经元如何完成这个步骤的理论和模型,通过模型可以清晰地展示每个新皮层区域内的复杂活动。 这项发现对机器智能有哪些意义? 假设你可能在电脑上发现两种类型的文件。...一类是图像文件,保存有照相机拍摄的图片;另一类文件保存有Autodesk之类的程序生成的计算机辅助设计文件。 图像文件代表二维视觉特征。

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CVPR 2024 | ChatPose: 谈谈3D人体姿态

现有的多模态LLMs能够感知和解释图像中的信息,并基于丰富的世界知识进行推理,特别擅长描述场景,包括人物的外貌、活动和高级行为。...为了将这些数据适当地格式化为视觉问答形式,我们使用如下模板: 用户: 你能提供这个图像中心人物的SMPL姿态? 助手:当然,可以。这个人的SMPL姿态是 。...例如,用户可能会问: 用户:{描述隐含},你能给出这个人的SMPL姿态? 助手:当然,可以。这是 。...相比之下,RPE让用户可以在请求某个人的姿态细节之前对图像进行询问。具体来说,我们将RPE定义为: 用户: {描述人物},你能给出这个人的SMPL姿态? 助手:当然,可以。...虽然ChatPose和DALL·E产生的输出模态不同(3D姿态 vs 图像),但它们都能“理解”概念。

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连百年梗图都整明白了!微软多模态「宇宙」搞定IQ测试,仅16亿参数

拿着图问KOSMOS-1「是鸭还是兔」能搞明白?这张100多年历史的梗图硬是把谷歌AI整不会了。...1899年,美国心理学家Joseph Jastrow首次使用「鸭兔图」来表明感知不仅是人们所看到的,而且是一种心理活动。 现在,KOSMOS-1便能将这种感知和语言模型相结合。 -图中是什么?...不仅如此,Kosmos-1还能理解图像、文本、带有文本的图像、OCR、图像说明、视觉QA。 甚至IQ测试也不在话下。 「宇宙」无所不能 Kosmos来源希腊一词cosmos,「宇宙」之意。...(图像说明、视觉问答、网页问答) 5 视觉任务(零样本图像分类、带描述的零样本图像分类) 无OCR的文本分类 这是一种不依赖于光学字符识别(OCR)的专注于文本和图像理解任务。...而且Flamingo明确提供OCR文本到提示中,KOSMOS-1并没有访问任何外部工具或资源,这展示了KOSMOS-1阅读和理解渲染的图像中的文本的内在能力。

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