开源机器学习平台 TensorFlow 2.2.0-rc0 发布
2020-03-18 21:51 作者：admin
中小企业要有小而美的精神
说起小而美的企业，就让我想起了爱因斯坦的一句话，“不要努力成为一个成功者，要努力成为一个有价值的人”，大部分人说成功的时候焦点是向内的，只看到自己要怎样怎样。而有价值的人是向外的，能贡献多少人，能为多少人付出，能帮助多少人有价值，这完全是两种不同的心态，可以说一个成功者未必真有价值，但一个有价值的人一定是一个成功者。
那么如果一家企业能做到小而美，那他就是有价值的，因为美是用来愉悦他人的，就是付出者，那小而美的企业有什么样的特征是引吸人的昵，我个人觉得有以下几个方面是和大企业完全不同的，第一，就是专注、简单。第二，满满正能量，以一档十，每个人都是全能型选手。第三，温暖，处处展现人性之美，系统的底层是由爱来做支持。
那我们分享一下这三点在小而美的企业里是如何展现的。第一，专注，简单。就像乔布斯说得一样“专注和简单一直是我的秘决之一”，简单可能比复杂更难做到，你必须努力理清思路，从而使其变得简单，但最终这是值得的，因为一旦你做到了，便可以创造奇迹”.
我记得2013年初，我们企业从产品销售转型IT服务时，大家底子都很薄，每个人对IT服务的理解也都很浅，仅有的几个伙伴说话都很流畅，但沟通事情的准确度及有效性都很差，那时我想了很多帮助大家提升的办法，但最后只采取了最简单的一种，就是聆听大家每日的汇报，并针对他的汇报提出问题，让对方看到他说的和做的不一致，他想的和他行动不一致，他做的和他定的目标不一致，我发现，这种一对一的教练方式，非常有效，几个伙伴在短短一个月里沟通能力及对问题的把握能力有了明显的提升，达到了超出预期的结果。
最重要的是这些伙伴信任自己，信任我，并足够的开放，愿意坦诚面对自己的不足，从而让种简单的方法变得有效，几乎创造了奇迹。这就是中小企业的好处，你可以直接和创始人亲密接解，吸收他最精髓的能量，让自己逐渐强大起来，并可以快速独档一面。如果是大企业就很难说了，上次见到一个阿里的伙伴，我问他，你能见到马总吗，他说我来一年多了，真人从来没有见过，说这话的时候我看他脸上满脸都是失落。
第二，满满正能量，以一档十，每个人都是全能型选手。这让我想起主席的一翻话:未来中国，是一群正知，正念，正能量人的天下。真正的危机，不是金融危机，而是道德与信仰的危机。谁的福报越多，谁的能量越大。与智者为伍，与良善者同行，心怀苍生，大爱无疆”，每每读起这段话，心里都是满满的感动，每次和那些报怨者沟通的时候，心理都很难受，为什么一个人有那么多的报怨，上辈子他到底做了什么事情，这辈子要如此折磨他们的内心。同时也感到很庆辛，自己不是一个喜欢抱怨的人，所以总能从他人的抱怨中看到正向积极的能量。
其实我们应该很感激很多人的抱怨，正是因为客户抱怨网管不干事，或干不了事，才有了我们的IT外包，IT服务以及解决问题的IT公司。也是因为有很多IT服务商抱怨中小企业IT服务不好做，没钱挣，才有了我们艾锑无限，当然也是因为有些伙伴在内部抱怨才会给到那些看正能量方向的伙伴机会，让他们借着别人抱怨的机会不断提升，走上管理的岗位。也是因为身边的朋友不断抱怨大环境不好，社会不好，人心不好，才有了我们可以追求的未来。
感谢这些抱怨的人，只有这些人的存在，才能体验出我们的价值，才会有我们不断提升的机会，才有可能让我们的人生不断释放正能量，不断绽放，不断创造一个又一个的辉煌。
所以那些在中小企业里从不抱怨，只会低头干活，一说话都是满满正能量的人，一定是全能型选手，因为他们存在就是给企业解决问题的，就是让那些抱怨的人看到任何事都是有可能性的，最重要的是你要行动，你要不断去创造，你要从内心底里改变对事物负面的看法，你才能真正找到那个可能性，那个突破口，那个达成目标的能量棒。这些人如果去到大企业，我可以负责任的说都是以一档十，都是人中龙凤，鹤立鸡群。
第三，温暖，处处展现人性之美，系统的底层是由爱来做支撑。这一点让我想起马云说过的一段话，他说“怀才就像怀孕，时间久了会让人看出来。人，切莫自以为是，地球离开了谁都会转，古往今来，持才放肆的人都没有好下场，所以，即使再能干，也一定要保持谦虚谨慎，做好自己的事情，是金子总会发光。”为什么会想起这句话呢，因为我觉得在中国有太多太多有才的人，没有真正发挥出他们的才能，为什么呢？因为他们在大企业，有的人怀了一辈子，也没生出来，不是他不想生出来，是实在没有机会，有的大企业位置就那么几个，等排上队，轮上你的时候基本上离退休也没有多少日子了。
我很多朋友他们都在大企业上班，聊天时他们都很麻木的跟我说“我努力有什么用，一年也见不到CEO一次，连句话也说不上，甚至他也不知道我是谁，做什么，你说我努力让谁知道？”听起来没什么道理，但事实上中国80%的人在大企业默默无闻干一辈子最基层的工作，他们当中大部分人都非常聪明，都很有想法，也有非常不错的能力，但最终都像陨石一样坠落在荒郊野地。
这就是小企业的美，因为中小企业很多方面都不健全,所以才能体现出人性的光辉，才能体现每个人的价值，才能体现团队的力量，才能体现各个可能性，创造力，才能体现出勇气的力量，信念的强大，才能体现出爱的魅力。
开源机器学习平台 TensorFlow 2.2.0-rc0 发布
TensorFlow 2.2.0-rc0已发布，据官方介绍，TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
主要特性和改进
· 将字符串张量的标量类型从 std::string 替换为 tensorflow::tstring· TF 2 的新 Profiler，用于 CPU/GPU/TPU。它提供设备和主机性能分析，包括输入管道和 TF Ops。
· 不推荐使用 SWIG，而是使用 pybind11 将 C++ 函数导出到 Python，这是弃用 Swig 所作努力的一部分。
tf.distribute:
o 将 NVIDIA NCCL 更新到 2.5.7-1，以获得更好的性能和性能调整。
o 支持在 float16 中减少梯度。
o 所有实验的支持都减少了梯度压缩，以允许使用反向路径计算进行重叠梯度聚合。
o 通过使用新添加的 tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization 层，添加了对全局同步 BatchNormalization 的支持。该层将在参与同步训练的所有副本之间同步 BatchNormalization 统计信息。
o 使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 提高 GPU 多工分布式培训的性能
tf.keras:
o 可以通过覆盖 Model.train_step 将自定义训练逻辑与 Model.fit 结合使用。
o 轻松编写最新的培训循环，而不必担心 Model.fit 为你处理的所有功能（分发策略，回调，数据格式，循环逻辑等）
o Model.fit 的主要改进：
o 现在，SavedModel 格式支持所有 Keras 内置层（包括指标，预处理层和有状态 RNN 层）
tf.lite:
o 默认情况下启用 TFLite 实验性新转换器。
XLA
o XLA 现在可以在 Windows 上构建并运行。所有预构建的软件包都随附有 XLA。
o 可以在 CPU 和 GPU 上使用“编译或抛出异常”语义为 tf.function 启用 XLA
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