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绩效，历练与成长

摘要：曾经有个新入职的小伙伴问我这么一个问题：“老大，像我这样的菜鸟，是不是还有很多东西要学？感觉现在压力好大，每个方面都缺好多，学不过来”。我只回了他两个字：“淡定！” 这是每个研发团队都会面临的难题，当一个新人并不具备足够的工作能力，而只有满腔工作热情的时候，如何让他在实例的磨练与出彩的绩效之间达到阅读全文

posted @ 2017-11-23 17:06 zourui4271 阅读(255) 评论(0) 推荐(0)

一个好的技术管理人员需要知道的几件事

摘要：一个好的技术管理人员需要知道的几件事： 1 清楚技术在公司的定位公司是业务驱动型公司还是技术驱动型公司，明确基本的技术工作重点，支撑业务，服务业务，还是技术创新。清楚定位将有助于你整体的技术路线和团队的规划。 2 清楚目前公司最急需技术解决的问题，以及今后可能会面临的问题。听起来有些矛盾，但实际阅读全文

posted @ 2017-11-21 18:09 zourui4271 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)

团队必经的五个阶段以及好团队的七个特征

摘要：团队必经的五阶段： 1.成长期 2.动荡期 3.稳定期 4.高产期 5.哀痛期好团队的七个特征：特征之一：明确的团队目标。特征之二：共享资源特征之三：不同的团队角色特征之四：良好的沟通特征之五：共同的价值观和行为规范特征之六：团队归属感特征之七：有效授权特征之二：共享资源特征之三阅读全文

posted @ 2017-11-21 17:56 zourui4271 阅读(1257) 评论(0) 推荐(0)

作为CTO如何做技术升级

摘要：升级技术架构，先要革新观念，最后才是技术问题升级技术架构，不仅仅是技术升级说到升级架构，大家第一个都会想到，是不是对技术升级一下就可以了？我认为不是，技术架构升级要求的是整个公司的升级。技术架构的变化，直接映射的就是成本投入的变化。如何让其他合伙人明白你的投入是值得的？比如业务合伙人可能质疑阅读全文

posted @ 2017-11-21 15:13 zourui4271 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)

技术领导画像

摘要：程序员都讨厌被管理，而乐于被领导。管理的角色由PM（project manager）扮演，具体来说，PM负责提需求、改改改。大多数情况，PM是不懂技术的，这也是程序员觉得PM难以沟通的原因。而后者由技术领导（technical leader）担当，当然技术领导更接地气的叫法是组长、老大，后文统称为技阅读全文

posted @ 2017-11-14 16:14 zourui4271 阅读(264) 评论(0) 推荐(0)

TF-IDF原理

摘要： 1.TF-IDF原理 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)，中文叫做词频－逆文档频率。在文本挖掘(Text Mining)和信息检索(Information Retrieval)领域具有广泛的应用。TF-IDF通过计算每个词的TF-IDF 阅读全文

posted @ 2017-09-12 17:15 zourui4271 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)

KNN和K-Means的区别

摘要： KNN和K-Means的区别 KNN K-Means 2.监督学习 3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据 2.非监督学习 3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的，经过聚类后才变得有点顺序，先无序，后有序阅读全文

posted @ 2017-09-10 14:46 zourui4271 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)

图数据库入门

摘要：图形数据库Neo4J简介最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持。在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的。因此在这里给大家做一个简单的介绍。 NoSQL数据库相信大家都听说过。它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题。通常情况下，这些NoSQL数据库分为Graph 阅读全文

posted @ 2017-09-04 15:39 zourui4271 阅读(543) 评论(0) 推荐(0)

Hbase和Hive的异同

摘要：共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储区别：2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。3.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描阅读全文

posted @ 2017-08-30 16:21 zourui4271 阅读(350) 评论(0) 推荐(0)

谈谈机器学习面试

摘要：首先这个问题问的很广。做机器学习方向很多，有些公司更偏重于数据挖掘，而有些更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布广，如数据分析师，算法工程师，机器学习科学家等，很难一概而论。大概从实习生的时候就开始跟着老板招聘面试机器学习方向的候选阅读全文

posted @ 2017-08-27 11:10 zourui4271 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)

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