马斯克教你的五步做事法

马斯克教你的五步做事法
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第一步:推敲需求,不要有愚蠢的需求

大部分需求是愚蠢的、没有价值的。所以不管谁给你提了一个需求,一定要多问why,找到真正对用户有价值的需求。

第二步:精简部件或工艺流程

奥卡姆剃刀教会我们:如无必要,勿增实体。有时我们要花很大力气剔除掉不必要的部件或者流程。

工作中常见的情况是,“来,我们加个功能解决下这个问题吧”,而往往没有想过对于存量能力的重构去解决现有问题,这种方式去解决问题就是一个低水平的重复,这样系统债务将会越来越大,越来越多的不怎么被使用的代码逻辑深埋在那里,某一天变成了一个炸弹。

做加法永远是最简单的,做减法是需要勇气与坚持的,但勇气与坚持却是人类难得的品质。

另一个角度是,我们要有自律去抵制这种“也许这个功能将来会用得上”的诱惑与冲动,把时间与精力留给更重要的事情。

一个产品也要强调先从一个MVP开始。

第三步:在前两步基础之上做优化

即使最优秀的工程师也经常犯一个错误,去优化本不应该存在的系统部件或者流程。

每一个工程师接手一个产品或者系统时,都应该回到原点去了解历史,以及一系列的为什么,而不是道听途说,躬身入局说的就是这个道理。

第四步:在前三步的基础上加快速度

用敏捷的方法去加速迭代,但这个不是首要目标,而是在前三步做好后基础之上,也就是首要确保我们做的是对的。如果方向错了,每一步都是自掘坟墓。

不要在前四步没做好的情况下就开始自动化,那样只会加速死亡。

马斯克分享过他在做Model3的时候没有严格按照这五步而犯了不少错误。

他曾经花很大力气去自动化Model3电池组垫的生成流程,但最后发现这个垫子原本的设计是为了减少噪音,其实不是必须的。

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决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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