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  • 企业人员优化工作方法
    万次阅读
    2018-10-16 10:14:37

    关于英文谷歌SEO排名优化,一全老师经常收到类似的提问:

    谷歌网站SEO是什么意思?做谷歌SEO排名有什么用?英文谷歌网站优化怎么做?谷歌优化应该自己做还是外包给SEO公司?谷歌SEO外包或者培训什么价格合适?某某英文谷歌优化公司是不是骗子?找某某谷歌SEO公司优化排名有效果吗?能给我推荐个靠谱的谷歌SEO公司或者培训公司吗?

    天天回答实在没有效率,而且说得也未必全面,所以今天一全老师决定开一个专题,把上面的问题全部写到这里,大家以后再有这方面的问题,直接过来看这篇文章就行了。

    不用再找了,你想知道的英文谷歌SEO排名优化问题全在这里了!             

    因为有不少朋友是刚接触网站SEO这块,所以这篇文章会从什么是谷歌SEO以及谷歌SEO优化的好处谈起,已经对谷歌优化排名有所了解的同学,可以直接略过,着重看谷歌SEO优化怎么做和如果外包的话如何选择谷歌SEO优化公司这两块的内容。

     

    什么是谷歌SEO?


    这里我不想啰嗦太多了,尽量简单的说一下,让新手明白就行:谷歌SEO跟谷歌优化都是一回事,说白了就是提升网站在谷歌的排名,比如客户在谷歌搜索某个的关键词的时候,你的网站排在第100名,后来,你通过一系列操作,将网站从第100名提到第5名了,这就是谷歌优化,这中间的一系列操作,就是谷歌SEO优化所使用的技巧。如果你想看详细的定义,可以参考百度百科:谷歌优化

     

    英文谷歌SEO排名优化有什么作用?有什么好处?


    了解了谷歌SEO是什么,我们就就应该想得到谷歌优化排名的作用!很明显,当你网站排谷歌100名的时候,几乎没人会看到你的网站,这个时候你的网站做的再好也没用,就跟美女被锁在屋里谁也瞧不见,自然等不到帅哥。但如果你通过一系列谷歌优化技巧,将网站排名做到谷歌首页,让每个搜索关键词的人都在第一时间看到它,那询盘和订单还会是问题吗?

    当然,对比更能谷歌SEO好处和优势:

    现在做大部分外贸企业开发客户靠的依然平台和展会,但平台和展会有两个致命的问题:

    一是成本太高,二是竞争太激烈,比如普通外贸企业在平台上的投入基本在一年20w左右,一年投几十万、上百万的也不在少数。展会更不用说,参加一次至少也得几万块。至于竞争,阿里巴巴上随便搜一个产品都会出现上百个结果,每天的客户就那么点,你的价格和质量又不占优势,客户凭什么从这么多上百个选择中挑中你?展会更不必说,参展的商家比有意向的客户还多,展会白白扔钱的同学不在少数。相对来说谷歌优化投入就小了很多,而且竞争也远没有这么激烈。

    更重要的是谷歌还有几点非常重要的优势:

    首先,相比于平台,老外更倾向使用谷歌搜索产品、工厂、供货商,所以从谷歌可以获得远超平台和展会的流量。

    其次,你在谷歌做的是独立网站,你可以按照你的想法对网站随意调整,让它完美的展现企业和产品的优势,最大程度的发挥网站的营销功能,有很多小公司,就凭一个出色的网站和不懈的SEO优化将自己包装成一个大品牌,因而订单不断,赚的盆满钵满。这一点,你在平台上是不可能做到的,即便如何修改,也脱不开平台站的框架,即便如何美化,也很难超过其他竞争对手多少。

    最后一点,在阿里等平台,你不续费了,就什么都没有了。但是在谷歌,只要你把排名都优化上去了,只要没有特别大的问题出现,你的排名几乎就是稳定的。

     

    谷歌优化怎么做?


    谷歌优化外包给英文SEO公司好还是自己做好?
    关于这个问题,一全老师的建议是:自己做!

    作为业内人士,一全老师也不怕揭短,目前国内大部分谷歌SEO公司技术都不成熟,或者说技术太过于老旧,现在使用的这些技术在5、6年前有效,但随着谷歌熊猫算法和海豚算法的更新,这些技术早已宣告废掉了。现在使用这些技术,有一定的几率可以让网站短期内获得不错的排名,但是90%的情况,排名会在接下来的一个月全部掉光。使用这种操作方法,几十个网站里可能会出现一个运气非常好的,排名竟然上去了,但是其余的绝对是费时费钱费力却得不到一点好处。

    而且,现在英文SEO公司还普遍存在这样一种弊端:网站优化批量操作,流程化操作,不管什么网站,优化操作都是走流程,流程走完了就算完,排名上不上各安天命。

    这其实也是行业发展的必然,这个阶段依旧属于外贸SEO行业发展的初期,有需求的客户多,很多企业接客户都忙不过来,怎么会去想精细化操作?!

    现在稍有规模的SEO公司都有几百个客户,但技术人员也就十来个,一个技术操作几十个网站,自然导致他们根本没有时间和精力对每个网站进行详尽的分析和规划,更别说进行针对性的优化了,只能是走程序,甚至很多连程序都不走,刚付钱的时候,给你买点外链,后面就直接放着,连管都不管了。至于当初的承诺能不能实现,不好意思,那是业务跟你承诺的,业务可不懂技术,那是他的理解。

     

    自己如何操作网站的谷歌SEO优化?


    谷歌SEO优化技术其实并不难,只是比较琐碎,需要注意的细节比较多,比较需要实践经验。所以一句话,大家通过一定的学习和实践是完全能够掌握的。

    学习谷歌SEO,一些最基础的纲领性的东西你必须要先了解:

    首先,谷歌SEO分为站内和站外两部分,站内SEO主要包括将关键词按照SEO的规则规划到文字内容中去和做好用户体验,站外SEO主要外链建设以及站外引流。

    其次,英文谷歌SEO应该从五部分做起:

    关键词整理
    英文SEO站内规划
    外链建设
    英文SEO工具(关键词工具、竞争对手网站分析工具、外链工具、站长工具等)学习
    杂项(服务器方面、各类代码方面、网站插件方面、黑帽方面、安全方面)
    对于这五部分的学习,需要大家掌握的不是理论而是具体的操作,不过大家不要担心,一全博客的初衷就是将谷歌优化的技巧一步一步详细的讲解给大家,这也是一全老师一直在做的事,前面的文章中其实已经涉及过很多,而且关键词专题更是基本讲解完毕了。关于关键词整理,大家直接看这里从这里学习就可以:关键词发掘与筛选终极攻略。以后,每讲完一部分,我都会将你应该学习的内容按学习步骤整理一遍放到这里,到时候大家自行按照教程学习就好。

    最后,我们不仅要学习英文SEO怎么做,关于SEO的理论和知识大家也必须要掌握一二,在这里我给大家推荐几本英文SEO入门书籍:《SEO实战密码》、《SEO艺术》和《走进搜索引擎》。

           

    最后插几句话,随着谷歌算法的不断更新和谷歌网站整体质量的不断提升,现在英文谷歌排名明显是越来越难操作,所以,想要优化排名,提升网站质量, SEO操作精细化个性化是必然趋势。这一点,英文SEO公司很难做到的,所以,将来的主流应该是自己公司的网站由自己来操作,这一点从国外越来越多的SEO公司主营业务由代运营转到培训指导就可以看的出来。所以,大家如果有心要好好做好谷歌优化,依靠谷歌SEO来获得订单,那就得抓紧学习了。

    谷歌seo公司
    虽然说建议大家谷歌SEO自己做,但是对很多人来说,自己做难度还是太大了一些,所以还是有很多同学想找谷歌SEO外包公司,这里我给大家说几个业内名气比较大的,注意这里不是推荐,只是跟你说几个业内名气比较大的,至于性价比、效果之类的,我不评价。

    杭州谷歌SEO公司:杭州思亿欧网络科技有限公司(外贸快车),全国都有分点,算是业内最大的,最低的套餐价格是3W一年,送网站。

    深圳谷歌SEO公司:深圳风火外贸SEO公司

    北京谷歌SEO公司:北京顺荣科技有限公司

    成都谷歌SEO公司:成都谷道科技有限公司

    再说一遍,一全老师只是将业内有名气的公司说给大家,并不是推荐,如果说非要推荐一家,只有一全网络,对你没猜错,推荐的就是我自己的公司!

    关于英文谷歌SEO排名优化,我觉得重要的就是这些,如果大家还有什么想知道的,可以直接提问或者在下面评论,我会再写给大家。

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  • YOLOV5 的小目标检测网络结构优化方法汇总(附代码)

    万次阅读 多人点赞 2022-01-08 00:33:07
    本文将总结了当前针对yolov5小目标检测的网络结构优化方法。 主要有以下几个方法: 1、增加小目标检测层 2、Transformer Prediction Heads (TPH)集成到YOLOv5 3、将CBAM集成到YOLOv5 4、用Bi-FPN替换PAN-Net 完整...

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    18a90f31b507c92904831e0f5d45c184.png

    作者丨南山

    来源丨 AI约读社

    YOLOv5是一种非常受欢迎的单阶段目标检测,以其性能和速度著称,其结构清晰灵活。虽然 yolov5是一个强有力的工具,但它被设计成一个通用的目标检测器,因此对较小的目标检测没有很好的优化。本文将总结了当前针对yolov5小目标检测的网络结构优化方法。 主要有以下几个方法:

    1、增加小目标检测层

    2、Transformer Prediction Heads (TPH)集成到YOLOv5

    3、将CBAM集成到YOLOv5

    4、用Bi-FPN替换PAN-Net

    完整改进代码关注公众号后台回复:小目标检测

    1 增加小目标检测层

    YOLOv5小目标检测效果不好的一个原因是因为小目标样本的尺寸较小,而yolov5的下采样倍数比较大,较深的特征图很难学习到小目标的特征信息,因此提出增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测。

    这个方式的实现十分简单有效,只需要修改yolov5的模型文件yaml就可以增加小目标检测层,但是在增加检测层后,带来的问题就是计算量增加,导致推理检测速度降低。不过对于小目标,确实有很好的改善。

    修改Anchor:增加一组较小的anchor

    # anchors 
    anchors:
      - [5,6, 8,14, 15,11]  #4
      - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
      - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
      - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

    修改Head部分:

    在第17层后,继续对特征图进行上采样等处理,使得特征图继续扩大,同时在第20层时,将获取到的大小为160X160的特征图与骨干网络中第2层特征图进行concat融合,以此获取更大的特征图进行小目标检测

    # YOLOv5 head
       [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #18  80*80
       [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #19  160*160
       [[-1, 2], 1, Concat, [1]], #20 cat backbone p2  160*160
       [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #21 160*160
    # 篇幅限制中间省略一些代码,原代码关注公众后后台回复:YOLO小目标
       [[21, 24, 27, 30], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(p2, P3, P4, P5)
      ]

    Transformer Prediction Heads (TPH)集成到YOLOv5

    论文题目:TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-Captured Scenarios

    TPH-YOLOv5的网络结构如下:

    82c9bb782211cc6ef4d09186c35769db.png

    TPH-YOLOv5用Transformer encoder块替换了YOLOv5中的一些卷积块和CSP bottleneck blocks,其结构如下图所示:每个Transformer encoder block包含2个子层。第1子层为multi-head attention layer,第2子层(MLP)为全连接层。每个子层之间使用残差连接。Transformer encoder block增加了捕获不同局部信息的能力。它还可以利用自注意力机制来挖掘特征表征潜能。

    f11e6d593ba3cec602c61914ca381866.png

    class C3TR(C3):
        # C3 module with TransformerBlock()
        def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
            super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
            c_ = int(c2 * e)
            self.m = TransformerBlock(c_, c_, 4, n)
            
    class TransformerBlock(nn.Module):
        # Vision Transformer https://arxiv.org/abs/2010.11929
        def __init__(self, c1, c2, num_heads, num_layers):
            super().__init__()
            self.conv = None
            if c1 != c2:
                self.conv = Conv(c1, c2)
            self.linear = nn.Linear(c2, c2)  # learnable position embedding
            self.tr = nn.Sequential(*(TransformerLayer(c2, num_heads) for _ in range(num_layers)))
            self.c2 = c2
    
    
        def forward(self, x):
            if self.conv is not None:
                x = self.conv(x)
            b, _, w, h = x.shape
            p = x.flatten(2).unsqueeze(0).transpose(0, 3).squeeze(3)
            return self.tr(p + self.linear(p)).unsqueeze(3).transpose(0, 3).reshape(b, self.c2, w, h)

    与CSPDarknet53中的bottleneck blocks相比,Transformer encoder block可以捕获全局信息和丰富的上下文信息。

    完整改进代码关注公众号后台回复:小目标检测

    3、将CBAM集成到YOLOv5

    在YOLOV5中插入CBAM,CBAM可以无缝地集成到任何CNN架构中,开销不会很大,而且可以与基本CNN网络一起进行端到端的训练。假设我们有一个中间特征F(H×W×C)作为卷积层的输出。根据层的深度,每个这样的特征层都会捕获有用的信息,例如简单的边缘、形状等,以获取更复杂的输入语义表示。我们希望网络更多地关注(即关注)这些特征图的重要部分。

    15974eb9a11d3ab8cd617782bc355a77.png

    class CBAM(nn.Module):
        def __init__(self, c1,c2):
            super(CBAM, self).__init__()
            self.channel_attention = ChannelAttentionModule(c1)
            self.spatial_attention = SpatialAttentionModule()
    
    
        def forward(self, x):
            out = self.channel_attention(x) * x
            out = self.spatial_attention(out) * out
            return out
            
    class ChannelAttentionModule(nn.Module):
        def __init__(self, c1, reduction=16):
            super(ChannelAttentionModule, self).__init__()
            mid_channel = c1 // reduction
            self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
            self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
            self.shared_MLP = nn.Sequential(
                nn.Linear(in_features=c1, out_features=mid_channel),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(in_features=mid_channel, out_features=c1)
            )
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
            #self.act=SiLU()
        def forward(self, x):
            avgout = self.shared_MLP(self.avg_pool(x).view(x.size(0),-1)).unsqueeze(2).unsqueeze(3)
            maxout = self.shared_MLP(self.max_pool(x).view(x.size(0),-1)).unsqueeze(2).unsqueeze(3)
            return self.sigmoid(avgout + maxout)
            
            
     class SpatialAttentionModule(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(SpatialAttentionModule, self).__init__()
            self.conv2d = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=7, stride=1, padding=3) 
            #self.act=SiLU()
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        def forward(self, x):
            avgout = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
            maxout, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
            out = torch.cat([avgout, maxout], dim=1)
            out = self.sigmoid(self.conv2d(out))
            return out

    使用CBAM可以提取注意区域,以帮助YOLOv5抵制令人困惑的信息,并关注有用的目标对象。

    完整版改进代码关注公众号后台回复:小目标检测

    4、用Bi-FPN替换PAN-Net

    将位于Head和Backbone之间的结构称为“Neck”,其目标是在将Backbone提取的信息反馈到Head之前尽可能多地聚合这些信息。该结构通过防止小目标信息丢失,在传递小目标信息方面发挥了重要作用。它通过再次提高特征图的分辨率来做到这一点,这样来自Backbone的不同层的特征就可以被聚合,以提升整体的检测性能。

    8733114f59da21283eefb523cd2ea441.png

    Bi-FPN是在EfficientDet中提出了一种加权的双向特征金字塔网络,它允许简单和快速的多尺度特征融合。目的是为了追求更高效的多尺度融合方式。以往的特征融合是平等地对待不同尺度特征,Bi-FPN引入了权重(类似于attention),更好地平衡不同尺度的特征信息。

    neck部分模型结构文件yaml代码

    # YOLOv5 v6.0 head
    head:
      [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
       [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
       [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
       [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
    
    
       [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
       [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
       [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
       [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
       
       [ -1, 1, Conv, [ 128, 1, 1 ] ],
       [ -1, 1, nn.Upsample, [ None, 2, 'nearest' ] ],
       [ [ -1, 2 ], 1, Concat, [ 1 ] ],  # cat backbone P2
       [-1, 1, SPP, [128, [5, 9, 13]]],
       [ -1, 3, C3, [ 128, False ] ],  #  (P2/4-xsmall)
       [-1, 1, CBAM, [128]],           # 23

    完整版改进代码关注公众号后台回复:小目标检测

    这篇文章介绍了四种基于YOLOV5小目标检测的网络结构优化方法,主要是通过Transformer encoder块替换了YOLOv5中的一些卷积块,以及增加小目标检测层,集成CBAM空间通道注意力模块和使用Bi-FPN替换PAN-FPN,还有一些针对小目标检测技巧的改进,后续有时间我们在做总结。

    检测效果图:

    8791df7c319c7de12963dc1f09b17703.png

    参考资料:

    [1] Zhu X, Lyu S, Wang X, et al. TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021: 2778-2788.

    [2] Benjumea A, Teeti I, Cuzzolin F, et al. YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles[J]. arXiv preprint arXiv:2112.11798, 2021.

    [3]  集智书童@公众号 详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形

    https://mp.weixin.qq.com/s/QPwvZSjHRQsnME8CjUg6UA

    [4]  集智书童@公众号 记录修改YOLOv5以适应小目标检测的实验过程https://cloud.tencent.com/developer/article/1925516

    [5]  Tz..@CSDN FPN以及其他结构FPN——Bi-FPN重点(仅供自己学习使用)https://blog.csdn.net/qq_41456654/article/details/115558583

    [6]  小俊俊的博客 @CSDN yolov5增加小目标检测层

    https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/111596851?spm=1001.2014.3001.5501

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  • 500强企业常用的高效工作方法

    千次阅读 2021-07-07 09:31:06
    文章目录前言一、500强企业常用的高效工作方法二、1.30秒法则2.PDCA3.5W1H4.ECRS5.SMART6.SWOT分析法7.4M1E法8.28原则9.ASK模型10.5s管理11.海因里希法则 前言 带着“如何在最短时间内做最多最好的工作”的疑问,...


    前言

    带着“如何在最短时间内做最多最好的工作”的疑问,立足于世界500强企业员工成功提高效能的案例,结合理论,详细地介绍世界500强企业员工运用效能定律的成功亮点,使所有职场人士能触类旁通、举一反三,并根据自己的实际工作,从成功的经验中不断总结创新,有所收获。


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、500强企业常用的高效工作方法

    在这里插入图片描述

    二、

    1.30秒法则

    “麦肯锡30秒电梯理论”来源于麦肯锡公司一次沉痛的教训。
    麦肯锡公司曾经得到过一次沉痛的教训:该公司曾经为一家重要的大客户做咨询。咨询结束的时候,麦肯锡的项目负责人在电梯间里遇见了对方的董事长,该董事长问麦肯锡的项目负责人:“你能不能说一下结果呢?”由于该项目负责人没有准备,而且即使有准备,也无法在电梯从30层到1层的30秒钟内把结果说清楚。最终,麦肯锡失去了这一重要客户。
    从此,麦肯锡要求公司员工凡事要在最短的时间内把结果表达清楚,凡事要直奔主题、直奔结果。麦肯锡认为,一般情况下人们最多记得住一二三,记不住四五六,所以凡事要归纳在3条以内。这就是如今在商界流传甚广的“30秒钟电梯理论”或称“电梯演讲”。
    电梯法则主要是告诉人们我们的任何计划都必须简单而有效,你的方案如果不能使本单位的员工能够听得懂,那么你的顾客一定不懂并且他们也不会买你公司的东西;此外,一个计划如果策划人在30秒内讲不清楚,说明计划有问题并且计划不具有操作性;同样,一个员工如果在30秒以内讲不清楚公司、所在部门以及他自己的任务分别是什么,那么这个员工就已经不称职了。

    2.PDCA

    PDCA是英语单词Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Act(处理)的第一个字母,PDCA循环就是按照这样的顺序进行质量管理,并且循环不止地进行下去的科学程序。
    PDCA环
    PDCA环(2张)
    1、P (Plan) 计划,包括方针和目标的确定,以及活动规划的制定。
    2、D (Do) 执行,根据已知的信息,设计具体的方法、方案和计划布局;再根据设计和布局,进行具体运作,实现计划中的内容。
    3、C (Check) 检查,总结执行计划的结果,分清哪些对了,哪些错了,明确效果,找出问题。
    4、A (Act)处理,对总结检查的结果进行处理,对成功的经验加以肯定,并予以标准化;对于失败的教训也要总结,引起重视。对于没有解决的问题,应提交给下一个PDCA循环中去解决。
    以上四个过程不是运行一次就结束,而是周而复始的进行,一个循环完了,解决一些问题,未解决的问题进入下一个循环,这样阶梯式上升的。
    PDCA循环是全面质量管理所应遵循的科学程序。全面质量管理活动的全部过程,就是质量计划的制订和组织实现的过程,这个过程就是按照PDCA循环,不停顿地周而复始地运转的。ata.head())

    3.5W1H

    5W+1H:是对选定的项目、工序或操作,都要从原因(何因Why)、对象(何事What)、地点(何地Where)、时间(何时When)、人员(何人Who)、方法(何法How)等六个方面提出问题进行思考。
    1、对象 (What)——什么事情
    5W1H分析法思路
    5W1H分析法思路
    公司生产什么产品?车间生产什么零配件?为什么要生产这个产品?能不能生产别的?我到底应该生产什么?例如:如果这个产品不挣钱,换个利润高点的好不好?
    2、场所 (Where)——什么地点
    生产是在哪里干的?为什么偏偏要在这个地方干?换个地方行不行?到底应该在什么地方干?这是选择工作场所应该考虑的。
    3、时间和程序 (When)——什么时候
    例如这个工序或者零部件是在什么时候干的?为什么要在这个时候干?能不能在其他时候干?把后工序提到前面行不行?到底应该在什么时间干?
    4、人员 (Who)——责任人
    这个事情是谁在干?为什么要让他干?如果他既不负责任,脾气又很大,是不是可以换个人?有时候换一个人,整个生产就有起色了。
    5、为什么(Why)——原因
    为什么采用这个技术参数?为什么不能有变动?为什么不能使用?为什么变成红色?为什么要做成这个形状?为什么采用机器代替人力?为什么非做不可?
    6、方式 (How)——如何
    手段也就是工艺方法,例如,我们是怎样干的?为什么用这种方法来干?有没有别的方法可以干?到底应该怎么干?有时候方法一改,全局就会改变。

    4.ECRS

    ECRS分析法,是工业工程学中程序分析的四大原则,用于对生产工序进行优化,以减少不必要的工序,达到更高的生产效率。ECRS,即取消(Eliminate)、合并(Combine)、调整顺序(Rearrange)、简化(Simplify)。
     取消(Eliminate):“作业要素能完成什么,完成的有否价值?是否必要动作或作业?为什么要完成它?”,“该作业取消对其它作业或动作有否影响”。
     合并(Combine):如果工作或动作不能取消,则考虑能否可与其他工作合并,或部分动作或工作合并到其它可合并的动作或作业中。
     重排(Rearrange):对工作的顺序进行重新排列。
     简化(Simplify):指工作内容和步骤的简化,亦指动作的简化,能量的节省。
    在进行5W1H分析的基础上,可以寻找工序流程的改善方向,构思新的工作方法,以取代现行的工作方法。运用ECRS四原则,即取消、合并、重组和简化的原则,可以帮助人们找到更好的效能和更佳的工序方法。

    5.SMART

    1. 绩效指标必须是具体的(Specific)
    2. 绩效指标必须是可以衡量的(Measurable)
    3. 绩效指标必须是可以达到的(Attainable)
    4. 绩效指标是要与其他目标具有一定的相关性(Relevant)
    5. 绩效指标必须具有明确的截止期限(Time-bound)
      无论是制定团队的工作目标还是员工的绩效目标都必须符合上述原则,五个原则缺一不可。
      制定的过程也是自身能力不断增长的过程,经理必须和员工一起在不断制定高绩效目标的过程中共同提高绩效能力。

    6.SWOT分析法

    所谓SWOT分析,即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性。
    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
    S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势、O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁。按照企业竞争战略的完整概念,战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。

    7.4M1E法

    “4M”指Man(人),Machine(机器),Material(物),Method(方法),简称人、机、物、法,告诉我们工作中要充分考虑人、机、物、法这四个方面因素,通常还要包含“1E”:Environments(环境),故合称4M1E法。也就是人们常说的:人、机、物、法、环现场管理五大要素。


    所谓人(Man),就是指在现场的所有人员,包括主管、司机、生产员工、搬运工等一切存在的人。现场中的人,班组长应当注意什么呢?首先应当了解自己的下属员工。
    人,是生产管理中最大的难点,也是目前所有管理理论中讨论的重点,围绕这“人”的因素,各种不同的企业有不同的管理方法。 人的性格特点不一样,那么生产的进度,对待工作的态度,对产品质量的理解就不一样。有的人温和,做事慢,仔细,对待事情认真;有的人性格急躁,做事只讲效率,缺乏质量,但工作效率高;有的人内向,有了困难不讲给组长听,对新知识,新事物不易接受;有的人性格外向,做事积极主动,但是好动,喜欢在工作场所讲闲话。
    那么,作为他们的领导者,你就不能用同样的态度或方法去领导所有人。应当区别对待(公平的前提下),对不同性格的人用不同的方法,使他们能“人尽其才”。发掘性格特点的优势,削弱性格特点的劣势,就是要你能善于用人。
    如何提高生产效率,就首先从现有的人员中去发掘,尽可能的发挥他们的特点,激发员工的工作热情,提高工作的积极性。人力资源课程就是专门研究如何提高员工在单位时间内工效,如何激发员工的热情的一门科学。简单的说,人员管理就是生产管理中最为复杂,最难理解和运用的一种形式。

    机(Machine),就是指生产中所使用的设备、工具等辅助生产用具。生产中,设备的是否正常运作,工具的好坏都是影响生产进度、产品质量的又一要素。一个企业在发展,除了人的素质有所提高,企业外部形象在提升;公司内部的设备也在更新。为什么呢?好的设备能提高生产效率及产品质量。如:改变过去的手锯为现在的机器锯。原来速度慢、人力劳动强度大;现在,效率提升了几十倍,人也轻松了。所以说,工业化生产,设备是提升生产效率、保证产品质量的另一有力途径。

    物(Material),指物料,半成品、配件、原料等产品用料。现在的工业产品的生产,分工细化,一般都有几种几十种配件或部件是几个部门同时运作。当某一部件未完成时,整个产品都不能组装,造成装配工序停工待料。不论你在那一个部门,你工作的结果都会影响到其他部门的生产运作。当然,你不能只顾自己部门的生产而忽略其后工序或其他相关工序的运作;因为企业的运作的是否良好是整体能否平衡运作的结果。 所以你在生产管理的工作里面,必须密切注意前工序送来的半成品,仓库的配件,自己工序的生产半成品或成品的进度情况。一个好的管理者,是一个能纵观全局的人;能够为大家着想的人。

    法(Method),顾名思义,方法\技术。指生产过程中所需遵循的规章制度。它包括:工艺指导书,标准工序指引,生产图纸,生产计划表,产品作业标准,检验标准,各种操作规程等。他们在这里的作用是能及时准确的反映产品的生产和产品质量的要求。严格按照规程作业,是保证产品质量和生产进度的一个条件。

    环(Environments),指环境。对于某些产品(电脑、高科技产品)对环境的要求很高,环境也会影响产品的质量。比如:音响的调试时,周围环境要求应当很静。食品行业对环境也有专门的规定,否则,产品的卫生不能达到国家规定的标准。现在对工业制造企业也有了ISO14000环境管理体系的引进。5S运动也是企业对环境提高要求的具体表现。 生产现场的环境,有可能对员工的安全造成威胁,如果员工在有危险的环境中工作,又怎么能安心工作呢?所以,环境是生产现场管理中不可忽略的一环。

    8.28原则

    1897年,意大利经济学家帕列托在对19世纪英国社会各阶层的财富和收益统计分析时发现:80%的社会财富集中在20%的人手里,而80%的人只拥有社会财富的20%,这就是“二八法则”。“二八法则”反应了一种不平衡性,但它却在社会、经济及生活中无处不在。附:破窗理论等在商品营销中,商家往往会认为所有顾客一样重要;所有生意、每一种产品都必须付出相同的努力,所有机会都必须抓住。而“二八法则”恰恰指出了在原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在这样一种典型的不平衡现象:80%的成绩,归功于20%的努力;市场上80%的产品可能是20%的企业生产的;20%的顾客可能给商家带来80%的利润。遵循“二八法则”的企业在经营和管理中往往能抓住关键的少数顾客,精确定位,加强服务,达到事半功倍的效果。美国的普尔斯马特会员店始终坚持会员制,就是基于这一经营理念。“二八法则”同样适用于我们的生活,如一个人应该选择在几件事上追求卓越,而不必强求在每件事上都有好的表现;锁定少数能完成的人生目标,而不必追求所有的机会。

    9.ASK模型

    ASK模型
    让人行为改变(获得能力)的因素有三种基本类型——知识、技能和态度,简称ASK。

    10.5s管理

    5S现场管理法,现代企业管理模式,5S即整理(SEIRI)、整顿(SEITON)、清扫(SEISO)、清洁(SEIKETSU)、素养(SHITSUKE),又被称为“五常法则”。7S现场管理法:(整理 整顿 清扫 清洁 素养 安全 节约)。8S现场管理法:( 在7S基础上加上学习)。

    11.海因里希法则

    这个法则是1941年美国的海因里希从统计许多灾害开始得出的。当时,海因里希统计了55万件机械事故,其中死亡、重伤事故1666件,轻伤48334件,其余则为无伤害事故。从而得出一个重要结论,即在机械事故中,死亡或重伤、轻伤或故障以及无伤害事故的比例为1:29:300,国际上把这一法则叫事故法则。这个法则说明,在机械生产过程中,每发生330起意外事件,有300件未产生人员伤害,29件造成人员轻伤,1件导致重伤或死亡。
    对于不同的生产过程,不同类型的事故,上述比例关系不一定完全相同,但这个统计规律说明了在进行同一项活动中,无数次意外事件,必然导致重大伤亡事故的发生。要防止重大事故的发生必须减少和消除无伤害事故,要重视事故的苗头和未遂事故,否则终会酿成大祸。
    例如,某机械师企图用手把皮带挂到正在旋的皮带轮上,因未使用拨皮带的杆,且站在摇晃的梯板上,又穿了一件宽大长袖的工作服,结果被皮带轮绞入碾死。事故调查结果表明,他这种上皮带的方法使用已有数年之久。查阅四年病志(急救上药记录),发现他有33次手臂擦伤后治疗处理记录,他手下工人均佩服他手段高明,结果还是导致死亡。这一事例说明,重伤和死亡事故虽有偶然性,但是不安全因素或动作在事故发生之前已暴露过许多次,如果在事故发生之前,抓住时机,及时消除不安全因素,许多重大伤亡事故是完全可以避免的。
    海因里西法则的另一个名字是 “1:29:300法则”;也可以是“300:29:1法则”。

    12.鱼骨图分析法

    分析结构
    A、针对问题点,选择层别方法(如人机料法环等);
    B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因(因素);
    C、将找出的各要素进行归类、整理,明确其从属关系;
    D、分析选取重要因素;
    E、检查各要素的描述方法,确保语法简明、意思明确。
    分析要点
    A、确定大要因(大骨)时,现场作业一般从“人机料法环”着手,管理类问题一般从“人事时地物”层别,应视具体情况决定;
    B、大要因必须用中性词描述(不说明好坏),中、小要因必须使用价值判断(如…不良);
    C、脑力激荡时,应尽可能多而全地找出所有可能原因,而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因,宜从行动而非思想态度面着手分析;
    D、中要因跟特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系,小要因应分析至可以直接下对策;
    E、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素,请以关联性最强者为准(必要时考虑三现主义:即现时到现场看现物,通过相对条件的比较,找出相关性最强的要因归类。);
    F、选取重要原因时,不要超过7项,且应标识在最未端原因。
    绘图过程
    A、填写鱼头(按为什么不好的方式描述),画出主骨;
    B、画出大骨,填写大要因;
    C、画出中骨、小骨,填写中小要因;
    D、用特殊符号标识重要因素;
    要点:绘图时,应保证大骨与主骨成60度夹角,中骨与主骨平行

    13.DISC模型

    DISC个性测验是国外企业广泛应用的一种人格测验,用于测查、评估和帮助人们改善其行为方式、人际关系、工作绩效、团队合作、领导风格等。
    DISC个性测验由24组描述个性特质的形容词构成,每组包含四个形容词,这些形容词是根据支配性(D)、影响性(I)、服从性(C)、 稳定性(S)和四个测量维度以及一些干扰维度来选择的,要求被试从中选择一个最适合自己和最不适合自己的形容词。

    14.时间四项法则

    如果把要做的事情按照紧急、不紧急、重要、不重要的排列组合分成四个象限,这四个象限的划分有利于我们对时间进行深刻的认识及有效的管理。
    第一象限
    这个象限包含的是一些紧急而重要的事情,这一类的事情具有时间的紧迫性和影响的重要性,无法回避也不能拖延,必须首先处理优先解决。它表现为重大项目的谈判,重要的会议工作等。
    第二象限
    第二象限包含的事件是那些紧急但不重要的事情,这些事情很紧急但并不重要,因此这一象限的事件具有很大的欺骗性。很多人认识上有误区,认为紧急的事情都显得重要,实际上,像无谓的电话、附和别人期望的事、打麻将三缺一等事件都并不重要。这些不重要的事件往往因为它紧急,就会占据人们的很多宝贵时间。
    第三象限
    第三象限的事件大多是些琐碎的杂事,没有时间的紧迫性,没有任何的重要性,这种事件与时间的结合纯粹是在扼杀时间,是在浪费生命。发呆、上网、闲聊、游逛,这是饱食终日无所事事的人的生活方式。
    第四象限
    第四象限不同于第一象限,这一象限的事件不具有时间上的紧迫性,但是,它具有重大的影响,对于个人或者企业的存在和发展以及周围环境的建立维护,都具有重大的意义。
    在这里插入图片描述

    15.有效沟通的7C原则

    1、Credibility:可信赖性,即建立对传播者的信赖。
    2、Context:一致性(又译为情境架构),指传播须与环境(物质的、社会的、心理的、时间的环境等等)相协调。
    3、Content:内容的可接受性,指传播内容须与受众有关,必须能引起他们的兴趣,满足他们的需要。
    4、Clarity:表达的明确性,指信息的组织形式应该简洁明了,易于公众接受。
    5、Channels:渠道的多样性,指应该有针对性地运用传播媒介以达到向目标公众传播信息的作用。
    6、Continuity and consistency:持续性与连贯性,这就说,沟通是一个没有终点的过程,要达到渗透的目的,必须对信息进行重复,但又须在重复中不断补充新的内容,这一过程应该持续地坚持下去。
    7、Capability of audience:受众能力的差异性,这是说沟通必须考虑沟通对
    象能力的差异(包括注意能力、理解能力、接受能力和行为能力),采取不同方法实施传播才能使传播易为受众理解和接受。

    16.高效人士七个习惯

    1、积极主动----
    开始以主动对自己的过去、现在、未来的行为负责,依据原则及价值观,而非情绪或外在环境下决定。
    扬弃被动和受害者心态,不怨怼他人。
    发挥人类四项独特的秉赋:自觉、良知、想象力和自主意志。
    2、以终为始—第一次创造:作出愿景/异象。让生命投入最重视的原则、价值观、关系和目标上。定出使命宣言。敢想而后才会敢做。
    3、要事第一—第二次创造:对愿景/梦想的组织和实践。 针对目标的事情才是要事,总要放在第一。
    4、双赢思维—基于互敬、互惠的思考框架与心意,目的是更丰盛的机会、财富、资源。是一种咨询、力量、认可及报酬的分享。
    5、知彼解己—移情而不是同情地去聆听他人,舍弃回答心,了解别人。开启沟通,尊重和认可他人。
    知彼需要仁慈心,解己需要勇气。
    6、统合综效—1+1>2, 在人际关系、团队合作中扬弃敌对态度、妥协态度,而进行创造性合作。
    7、不断更新----在生活的四维:身体、精神、智力、社会/情感上,不段更新自己。使得六个习惯不断加深,在家庭、个人、组织上不断成长。

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  • 一起来学习网站SEO优化工作流程到底怎么做?

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    作者介绍:大家好!我是鱿年年★→
    个人主页:鱿年年的博客主页
    系列专栏:网站SEO

    目录

    前言   

          一:行业网站概况分析              

          二:布局关键词       

          三:SEO优化           

               1:站内优化           

               2:站外优化     

           四:网站数据的监测工作

    前言
              SEO职业是顺应时代发展的,是为了自然的提高网站在搜索引擎的排名结果,从而吸引更多的潜在客户来浏览网站,目的是增加网站访问量,提升企业的销售业绩,获得效益。当你选择做网站SEO工作开始,你就要全身心的投入到SEO里面去,去把这里面的东西细化量化。要知道SEO工作流程是怎么做的,对网站移动端SEO准确的优化分析透彻,行业定位布局优化等等系列工作要一一吃透。


    一:行业网站概况分析
              要明白我们SEO是为做推广和营销做基础,所以我们一定要明白网站的目标群体在哪里?通过查看流量来源再加上站内流量转化率,你就能大概知道你的用户群和适合的营销方式。你可以结合关键词排名情况判断出哪些词能带来流量,你可以通过长尾词带来的流量情况发现哪些长尾词可以加固和扩展。甚至有时候你会惊奇的发现一个友情链接有时候也能给你带来十几个IP,这些对于你以后的推广策略是很重要的线索。这就要使用到我们的SEO优化工具
           


    二:布局关键词
               通过以上的行业分析、企业情况分析、竞品分析之后,可以整理出对网站优化有价值的信息,然后通过信息的提炼,确定优化关键词。关键词选取是SEO优化中最基础但是又最关键的一步,能否选择合适的关键词是考验一个seo是否合格的重要指标。通常来说,在行业分析的时候就可以去大量的进行关键词的收集,然后结合在竞品分析阶段收集到的关键词,就可以确定网站需要优化的关键词了。但是很多时候,我们需要结合公司产品的属性,选择搜索量大的、对公司更有价值的词作为网站的核心关键词,这样才不会使网站优化走偏。比如游戏行业。选择关键词的时候,可能是会有游戏、最变态的游戏、手游、游戏攻略、游戏礼包等等,这些词的价值对不同企业是不一样的,如果是一个做游戏网站的,那么目标群体可能就是一些年龄不是很大的新青年群体,那么选择“游戏”这个词就会更有价值,转化率就会高一下。


    三:SEO优化
           1:站内优化                

         站内优化主要是优化网站的内部结构,网页设置,robots.txt,sitemap等进行优化设置,提高网站的蜘蛛爬取频次,使网站更容易被收录,进而促进关键词的排名。站内优化主要是调整网站结构、网站层次,并将关键词合理的分配在网站上等基础优化,调整后网站和关键词更符合搜素引擎的排名规则。站内基础优化一般周期都较长,对于新站来说,一般需要30-50天才会有关键词出现排名。
                 
          (1)把控网站优化健康状态
     用SEO工具查看当日的快照,收录,外链变化以及关键词排名变化,每天截一次图,养成习惯后,通过每天的截图对比你就能通过一些微小的变化来发现问题。
          (2) 观察友情链接情况
      第二步就是查看友情链接了,检查友链,防治被牵连。友情链接进行补充和调整,通过每天查看友情链接的情况,你就能知道链接方网站运营的大概状态,及时删除首页不在第一的链接,调整快照更新慢和外链过多的链接。
           (3)站内文章每天更新工作
         在这个环节,SEO人员首先要做的就是开始建立关键词库(精准关键词、长尾关键词、短句关键词等)。站内内容是网站立足之本,注重加紧自己网站内容的建设,优化的重心需要放在站内,每天的站内文章更新必须保持(定时定量更新内容),需要根据行业和需求的不同,每天原创2-5篇文章,这些文章需要根据用户需求制定,采集或伪原创行业新闻、资料、技术文章等内容。对于文章的标题,除了根据SEO要求建立的关键词库之外,还可以在百度知道,相关搜索找一些相关长尾关键词进行扩展写文章。对于文章的写作来源,你可以从相关SEO论坛等获取,需求具有较强的写作和结合的才能。众所周知,原创文章对一个网站的重要性,只有网站里的文章大部分是原创的,网站的效果才会更稳定。
             2:站外优化
    在SEO的日常工作中,这里的站外优化主要指的就是外链工作,简单来说,有以下几点:
    (1)、外链的监测
                做外链很大一部分是为了推广和引流的作用,监测外链获取的流量和存活的时间周期、来源,更有利于我们今后发布外链的方案。
    (2)、外链的更新
                持续稳定的发布外链,对于发布时间较长的外链进行必要的更新,有利于外链存活时间更久。
    (3)、拓展外链渠道资源
                不断拓展新的外链渠道,很多的外链由于管理员删号或发布服务器问题导致外链人工死亡,单一的外链渠道遇到这种情况会让外链数量暴跌,不断拓展新的外链渠道就非常有必要的。
    (4)、重点增加权威性网站的外链
                外链不在多,而在精,并不是你在所有网站发布的外链都是对你网站非常有利的,发外链应该选择权重高的老站来进行,这些老站在搜索引擎眼里都是具有权威性的站,所以,你网站的外链在具有权威性网站出现才是很有权重,有质量的外链。
    (5)、尽量避免制造垃圾外链
                那么,什么样的外链才是垃圾外链?垃圾外链指的就是没有质量,没有价值的链接,比如一个主题贴里面没有文字内容,内容全部都是大量的外链,大量的锚文本,这样的帖子的里面的链接就是属于垃圾外链还有就是回帖与主题帖内容完全不相关的内容中所带的外链,也就是说你的回帖没有质量,没有价值,完全是为了制造链接才回帖的比如你回帖是一些“不错,顶一下,路过”之类的词语可以算是垃圾外链,所以,做论坛回帖的签名链接回帖一定要认真回主题贴,千万不要随便打个字灌水式的回帖。
     


     四:网站数据的监测工作
               数据是一个网站的灵魂,是进行网站操作的重要依据,也是了解搜索引擎和用户行为的一个重要窗口,作为网站SEO优化人员,我们必须要做好网站数据的监测工作。
             (1)、网站日志的查看
             (2)、流量的监控
             (3)、关键词排名的监测
             (4)、定期备份
             (5)、行业数据分析
    做好分析数据报表,包括行业热门话题、竞争对手等等,方便拓展新的行业关键词和营销方式。

     

     

     

     

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  • 华为:实现流程优化方法

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  • 程序员这样优化简历,一投制胜

    万次阅读 多人点赞 2016-02-24 07:30:15
    知道了自己有什么商业价值、弄清了想到什么样的行业什么样的企业里什么样的岗位上工作,接下来就该优化简历了。 简历优化有这么几个要点: - 分析招聘信息,提取知识、技能、职责当中的关键词 - 根据招聘...
  • 关键词快速上首页是每个seo优化人员所想的,也是每一个企业所梦寐以求的。但是seo优化本身却又是一个漫长枯燥的过程,这里不考虑作弊,因为终究不能长久,除非做短平快的钱。那么我们如何快速上首页呢?junseo针对非...
  • 产品部门:主要负责深入挖掘用户需求,创造、优化迭代产品,更好的满足用户需求。 研发部:用自己自身技术完成产品部门的嘱托,将能够满足用户的产品“变”出来。 运营部门:承担极其重要的作用,通过各种运营手段将...
  • 研究决策的问题包括:决策的基本原理、决策的程序、决策的信息、决策的方法(定量与定性的方法)、决策的风险、决策中的人因素、决策的思维方式、决策的组织、决策的实施 等。 决策科学包括的内容十分广泛:涉及社会学...
  • 草根SEO如何做好企业网站的优化

    千次阅读 2013-10-03 19:09:36
    看了笔者文章的标题就明白本文章的大致主题:企业网络营销人员如何兼作好企业优化辅助,往细节上说就是企业网站排名在非外包的情况下如何让网络营销人员做好排名优化。笔者所处在的行业比较特殊性,网络营销是整个...
  • sql server 性能优化

    千次阅读 2019-04-15 17:06:16
    它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如: SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns FROM cust,rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND ...
  • 中国十大芯片企业排名

    万次阅读 2019-05-27 11:34:34
    导语:芯片的制造工序比较复杂反映了人类的智慧和高科技水平的提高...今天排行榜123网小编为大家盘点了中国十大芯片企业排名一起来了解一下。 中国十大芯片企业排名 1.海思Hisilicon 2.Spreadtrum展讯 3.龙芯l...
  • 篇一:《工作中存在的不足及改进措施》通过近一段时间的工作,反省自身,还存在许多不足和缺点,现将近期的工作、学习中存在的不足和缺点简要总结如下:1、自身的专业业务水平不高,事故应急处理能力不强.虽然通过学习和...
  • 现今的社会,网格的普及已经让互联网成为了我们生活中不可缺少的一部分,而现代人的生活和工作也离不开互联网,对于快速发展的互联网行业中,也产生了许多的新型工种,比如网站的开发、建设、网站推护,还有网站建设...
  • 第10章 SQL Server性能优化方法论 2分钟速读 本章是性能篇的开章,是目录篇,也是总结篇,以理论介绍为主。重点介绍如何对SQL Server进行性能优化,里面包含了作者的经验之谈,也有国内外专家甚至官方建议。在读者...
  • 了解企业的运行逻辑,就要考虑一下企业所在行业的价值链、产业链这些相对宏观的方面,然后再考虑微观的层面。从微观方面,要了解一家企业的运作逻辑,可以去梳理典型企业的核心业务流,岗位都是基于业务流而产生的。...
  • 在信息时代的今天,企业管理中的五要素:人、财、物、信息、时间在企业经营中的重要性在发生剧烈演变,人的地位已经与日俱升,管好人、用好人、育好人,成为企事业单位的管理中心,信息化已经成为提升企业竞争力的...
  • Vue.js 应用性能优化,给你专业的分析+解决方案

    千次阅读 多人点赞 2021-10-24 16:19:32
    为什么我们需要 Vue JS 性能优化? Vue 性能不佳背后的主要原因 如何检查您的 VueJS 应用的大小? 如何优化 Vue js 应用程序的性能? 1. 在 Vue js 中懒加载 2. 基于路线的代码拆分 3.Vue js预加载组件 4. ...
  • Redis Cluster架构优化

    万次阅读 热门讨论 2015-09-25 15:01:09
    Redis Cluster架构优化在《全面剖析Redis Cluster原理和应用》中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster...

空空如也

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