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  • 对人的本质的理解
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    2019-03-02 09:13:31

    合伙人,就是一起做大事的人。这些人是如何做事的,我们简单分析下。

    汉高祖刘邦,斩白色起义,一堆合伙人,这些人组到一起就是”事业合伙人“,大家奔的是消灭秦朝的暴政,只要做成了荣华富贵加身,但是失败了全家都得掉脑袋,非常典型的”收益共享、风险共担“。到了现在的企业管理中,员工参与持股的有限公司,其实就是员工与企业分享不确定性,从而做到利益共享、风险共担;当然还有很多别的模式,但大同小异,本质不变。

    我认为的”业务合伙人“,其实就是公司搭建了一个平台,这个平台拥有强大的能力,强大到你出去单干都没有在平台上回报多,回报与你的个人能力和贡献完全正相关,企业则只收部分的服务费。这样越来越多的强人都会在这个平台上做出贡献,反过来又逆推这个平台越来越好;双方是一种互利共赢、互惠互利、互相促进的关系。我理解的阿里巴巴、链家贝壳、云计算、新零售等都是类似的模式,这个平台是由企业为用户/客户搭建的,企业得到大力发展,用户/客户得到的则是更优质的服务、更便捷的效率、更廉价的商品等。

    ”投资合作人“,简单理解就是有钱出钱,没钱出人,双方不断试探,最终有钱的主愿意出钱,有人的主愿意出人,这里的人是拥有更高能力(就是差钱)的人。双方合作,在一起做大生意,共奔向远大前程。我对你的钱负责,你对我的人监督。有钱的花钱买未来,有人的投时间花精力把事做成,双方共担风险。

    ”运营合伙人“,其实是一种好的营销模式,或者说激励机制,把所有人的利益都绑定在一起,大家一起赚钱。这种模式在很多行业都有应用。目前面对快速变化的时代,如何更好的营销,如何更好的共生,如何更好的创新,如何把企业、员工、用户打造成命运共同体是企业的大难题之一。

    总之,我们进入了企业,本身就与企业结成了合伙人关系,只不过更多是价值交换的关系而已。员工为企业工作,提供个人价值,企业给员工回报,包括薪资、奖金、职位等,作为同等价值进行交换。当企业发展到一定阶段时,可能会建立新的合伙人关系,除了个人价值外,还增加了风险投资,或者提供了更大的机会和舞台,把彼此之间的关系绑定的更紧了,常见的形式就是个人价值(薪资、奖金)+未来风险(股票、期权等)+无限可能(平台、职位、机会等)来激励员工。在此情况下,员工越优秀,企业给予的回报越多;员工越努力,企业给予的回报越多;企业越强大,员工的机会和选择越多。当企业和员工彼此命运深度交融的时候,那就是彼此合作最好的时候。

     

    备注:下文根据刘润老师的每个人的商学院整理。

    本篇是系列书籍6“管理进阶”的第九章“合伙人制度”。

    详细笔记内容如下: 

    业务合伙人:麦肯锡的咨询顾问为什么不自立门户

    “教会徒弟,饿死师傅”是手艺人解不开的心结。

    把手艺人团结起来,形成手艺人集团,让手艺人在手艺人集团中做业务获利比自立门户更大,这就是业务合伙人制度。

    这就是业务合伙人制度,它不推崇“一日为师,终身为父”,它允许“徒弟逐渐成长为朋友,甚至是师傅”。

    事业合伙人:收益共享,风险共担

    简单来说,万科的事业合伙人制度包括两个部分:持股计划和项目跟投。

    持股计划:首先,买股票让员工不仅共享工资、奖金的收益,也共担盈亏和涨跌的风险;其次,只能用奖金买,说明万科把这个收益共享、风险共担的机会,只和有贡献的优秀员工分享。

    项目跟投:员工可以在具体的项目上持股。

    事业合伙人制度的本质是与员工分享不确定性,从而做到收益共享,风险共担。

    投资合伙人:资本与人才的婚约

    投资业非常特殊,在这个行业,缺了眼光的钱,傻;缺了钱的眼光,穷。资本和人才谁也雇佣不了谁,必须合伙。

    这份合伙人的契约,大概有三个部分:1、权--身份条款(有限合伙人和管理合伙人);2、利--收益条款(投资的目的,不是管理合伙人挣有限合伙人的管理费,而是双方一起挣投资的巨大收益);3、责--风险条款(如果赔钱了,到有限合伙人的钱赔光为止,这也是“有限合伙人”名字的由来,如果赔的钱超过了本金,投资决策都是管理合伙人做的,所以要承担所有剩余责任)。

    运营合伙人:如何让一线员工尽心尽力

    运营合伙人制度的关键,就是与一线运营员工分享门店的剩余利润。他们原本视而不见所溜走的利润有了自己的损失,这让他们肉痛;他们握紧拳头所省下的成本中有自己的利益,这让他们眼红。

    如何做:1、确定增量以润(高于基本利润的部分);2、分配(有五五分的,四六分的,甚至有三七分的--总部拿三、门店拿七);3、再分配(首先按级别分;其次按部门分;最后按出勤分)。

    所有的治理问题,都是责权利不对等的问题。把这三个字理解透了,就理解了治理。

     

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    大数据本质上是人类社会数据积累从量变到质变的必然产物,是在信息高速公路基础上的进一步升级和深化,提升人工系统智能水平的重要途径,对人类社会的发展具有极其重大的影响和意义。

    大数据是一个体量特别大、数据类别特别多的数据集,并且这样的数据集无法用传统软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据首先是数据体量(Volumes)大,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量。其次是数据类别(Variety)多,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,包括半结构化和非结构化数据。再次是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是数据真实性(Veracity)高,企业越发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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  • 初次看到信息熵的公式有很多不理解的地方,只知道信息熵如何进行计算,却不懂得公式背后的原理,我通过查阅了一些资料,加深了信息熵的理解,现在将这些理解分享给大家。如有疑问欢迎评论,若你有帮助,麻烦点个...

    一、序言

        初次看到信息熵的公式有很多不理解的地方,只知道信息熵如何进行计算,却不懂得公式背后的原理,我通过查阅了一些资料,加深了对信息熵的理解,现在将这些理解分享给大家。如有疑问欢迎评论,若对你有帮助,麻烦点个赞。未经允许、请勿转载。(本文适合只知道信息熵的公式,但是不明白其中原理的人进行阅读)

    二、什么是信息熵

        正如我们想要衡量某个物体的质量引入了克这个单位、我们想衡量时间,我们设计一秒钟这么长。香农老人家想要量化一条消息中带有的“信息量”的大小,提出了信息熵。
    那么,首先明确一个问题,什么样的消息算作“信息量大”呢?什么样的消息又算作“信息量小呢”?举个例子昨天小明和我说:“今天罗志祥又和周扬青秀恩爱了!”,我就觉得这有啥的,他们天天秀恩爱。也就是说小明的这条消息并不能给我带来很大的信息量。
    BUT今天小明和我说:”周扬青怒锤罗志祥!!!罗志祥人设崩塌!!!“,我就会很惊讶,因为这条消息给我的信息量很大。(类似的信息量很大的消息还有:小明告诉我今天太阳会从西边升起)
    我们用信息熵来描述一个事件混乱程度的大小(一个事件我们一定知道结果,那么这个事件的混乱程度就是0;一个时间充满随机性,我们猜不到或者很难猜到结果,那么他的混乱度就很大)
    引用下面一个在箱子里面摸球的例子,我们来更具体的了解信息熵。
    (此例引自:Youtube的一个视频
    在这里插入图片描述
    图左侧中有一个装有四个球的封闭箱子(这个箱子里面有三个红球、一个蓝球),现在我们从箱子中随机取出一个球,记录它的颜色后再放回箱子中,重复四次操作。如果你依次取出的序列为右上角所示(第一次取到红色、第二次取到红色、第三次取到红色、第四次取到蓝色),则你可以获得奖金;否则你就输了。大家用初中数学来算一算,我赢得奖金的概率是
    P ( x ) = 3 4 ∗ 3 4 ∗ 3 4 ∗ 1 4 = 27 256 P(x)=\frac{3}{4}*\frac{3}{4}*\frac{3}{4}*\frac{1}{4}=\frac{27}{256} Px=43434341=25627
      现在明确了这个游戏的规则,那么我们分析一下如下几个箱子与赢得奖金的情况,分别计算一下获胜概率
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (每个图的左边是这个箱子的红球与蓝球初始条件,右侧是获胜所要求的序列,大家自己算算这个概率和图上写的一样吗?)
    在这里插入图片描述
    我们来分析一下这三种状态的游戏,第一次由于箱子内全是红球、该箱子的随机性很弱,也就是说还没摸我就知道结果了。这种状态带来的信息量很小;第三个箱子随机性很强,也就是说,对于结果我们充满未知。这个状态的信息量很大。我们算出的这个概率越接近1时候,这个信息熵应该越接近0;算出的这个概率越小的时候,信息熵反而应该越大。我们需要找到这么一个公式来满足这一点。(暂停思考一下,有哪些公式可以满足)
    该可以很轻松的想到,用刚才P(winning)的概率取倒数可以吗? 答案是,只考虑刚才的问题,是可以的。但取倒数这个方式还是存在一些问题,比如第三个箱子取0.0625的倒数,算出来的这个信息量为16,如果这个P(winning)概率算出结果很小时,取倒数后就会变得非常大,所以我们认为这个乘法的规则并不是很好(换言之,我们希望曲线平滑一些)。香农发现log函数可以很好的解决这个问题。 因为log(a*b) = log(a)+log(b);而恰巧像抽箱子的独立事件P(AB) = P(A)*P(B)。【原因不止于此,后面我们还会再详细讨论】。
    所以香农取了一个-log(x)这么一个函数来表示某一状态的信息量大小,因为x是概率事件取[0,1],所以log(x)是一个递增的恒负的值,取一个负号,-log(x)是一个恒正、递减的函数,正好符合我们的预期。
    在这里插入图片描述

    表的第四列就是我们用log计算出的结果。而我们刚刚是依次计算的每一个球的结果,为了表示系统的平均信息量。我们除4得到最终的信息熵。
    在这里插入图片描述
    我们来将这个模型一般化,m个红球n个蓝球,信息熵表示如上图所示。
    我们可以再将模型一般化一些,如果这个箱子里有多种不同颜色的球,我们就公式变成了如下的样子:
    H ( x ) = − ∑ i = 1 n P ( x i ) ∗ l o g ( P ( x i ) )   H_{(x)}= -\sum_{i=1}^{n}P_{(x_i)}*log(P(x_i))\, H(x)=i=1nP(xi)log(P(xi))
    这就是信息熵。也就是说,我们规定拿出一枚硬币,随意投出后,他可能是正面也可能是反面,它的信息熵是单位1(用刚才的方法来算算是不是1)。就像我们在这节开始所提到的,我们知道一个物体是几千克。是因为我们有一个1kg的砝码作为参考。我们能感受到时间流逝了多少秒,是因为我们规定了秒的单位。

    三、为什么是log

     这章我们会再用一个例子来讲解,为什么是信息熵为什么要用log?还是以一个游戏为例。在这里插入图片描述
    在上述的8个字母中,任取一个字母(我们不知道取的是什么,但我们知道初始的8个字母是什么),现在让你来猜这个字母是什么。
    利用我们刚刚学过的信息熵,我们可以知道第一个序列的信息熵很低、第三个最高。我们可以计算出如下结果
    在这里插入图片描述
    (这个信息熵大家自己算一下,和上面计算的方式完全一样)
    重点来了: 下面我们用一种提问的方式,来解决这个问题。你可以像系统提问(比如:这个字符是A吗?),系统会给你回答,你根据回答继续进行提问,直到猜到结果为止。以第二个序列为例;系统选了D,让你来猜。你会这样提问:
    Q1:这个字符是A吗? Answer:不是
    你就知道,这个答案只能是B,C,D中的一个,你就会继续提问:
    Q2:这个字符是B吗? Answer:不是
    你就会继续问:
    Q3:这个字符是C吗?Answer:不是
    好了,你不会再继续问下去了,因为这个答案一定是D。
    也就是说通过这种方式,如果答案是A,你会猜1次,答案是B你会猜两次,答案是C或者D,你会猜三次。平均猜测次数为
    E ( x ) = 1 4 ∗ 1 + 1 4 ∗ 2 + 1 4 ∗ 3 + 1 4 ∗ 3 = 2.25 次 E(x)=\frac{1}{4}*1+\frac{1}{4}*2+\frac{1}{4}*3+\frac{1}{4}*3=2.25次 Ex=411+412+413+413=2.25
    显然,你可以选择一种更精妙的提问方式,来缩减平均猜测的次数
    你可以这样进行提问:
    Q1:这个字符是A或B吗? Answer:不是
    Q2:那么这个字符是C吗? Answer:不是
    好了,那么我知道这个字符是D了。也就是通过这种方式,我们不管是哪一个字符,我们只需要问两次就可以解决问题,我们用一种更直观的树来表示,如下图所示
    在这里插入图片描述
    恰巧,这种提问二选一的过程,恰巧是个抛硬币的过程。由于我们类似的等价于抛了两次硬币,我们可以知道,这个过程的信息熵是2。我们再用信息熵的公式试一试
    H ( x ) = 1 4 ∗ l o g ( 4 ) + 1 4 ∗ l o g ( 4 ) + 1 4 ∗ l o g ( 4 ) + 1 4 ∗ l o g ( 4 ) = 2 H(x)=\frac{1}{4}*log(4)+\frac{1}{4}*log(4)+\frac{1}{4}*log(4)+\frac{1}{4}*log(4)=2 Hx=41log(4)+41log(4)+41log(4)+41log(4)=2
    (这里我们把符号直接化进log中了)

    大家发现没有,log(x)是不是恰巧等于x需要询问的次数呢?!!!这也是这个公式的精妙所在,在离散数学中我们学过,一个树的高度等于log(节点数),这个log(x)恰巧是询问的高度,也就是投硬币的次数!这原来就是使用log的原因
    上面的例子中A,B,C,D都是等概率出现的;下面我们将这个过程一般化,看一看当每个随机变量不等概率时的运算过程
    在这里插入图片描述

    我们看如上的序列,其中A出现的概率要等于BCD之和。所以我们为了让我们的提问次数最小化,我们要尽力讲每次提问的YorN分成等概率,也就是我们要问的第一个问题是:
    Q1:这个字符是A吗?
    如果不是,我们知道是B,C,D但是B的概率等于C和D之和,我们就再问:
    Q2:这个字符是B吗?
    如果不是,这时候C和D等概率,我们随便问一个即可:
    Q3:这个字符是C吗?
    好了,现在得出了结论。
    问出A需要1次,B2次,C和D都是三次。
    我们用信息熵来计算一下。
    H ( x ) = 1 2 ∗ l o g ( 2 ) + 1 4 ∗ l o g ( 4 ) + 1 8 ∗ l o g ( 8 ) + 1 8 ∗ l o g ( 8 ) H(x)=\frac{1}{2}*log(2)+\frac{1}{4}*log(4)+\frac{1}{8}*log(8)+\frac{1}{8}*log(8) Hx=21log(2)+41log(4)+81log(8)+81log(8)
    每一个log(x)恰巧对应着他所在的叶子在树的第几层,也就是他需要询问的次数,前面乘上一个概率,是不是发现这个公式提出的非常巧妙!!

    同时,在二进制计算机中,一个比特为0或1,其实就代表了一个二元问题的回答。也就是说,在计算机中,对于这个事件进行编码,所需要的平均码长为H(x)个比特。

    三、结语

     通过上述过程,相信大家能清楚的理解信息熵。本文并没有一些数学上详细的证明,暂时留个坑以后填。如果大家有什么问题,欢迎在评论区交流,如果觉得有用麻烦点个赞~
    如果觉得还没看够,那不妨看看续集~:
    KL散度、交叉熵——谈谈自己对信息熵的理解
    参考资料:
    [1]https://www.youtube.com/watch?v=ErfnhcEV1O8
    [2]https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/40508465

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  • 使用计算机二十多年了,总有一种执念,想看清计算机到底是什么,所以一直以来都在探索计算机的本质。到现在,自认为已经找到了,所以把它写下来,给后来者以参考。 计算机的本质到底是什么呢?穿越纷繁复杂的代码...

        使用计算机二十多年了,总有一种执念,想看清计算机到底是什么,所以一直以来都在探索计算机的本质。到现在,自认为已经找到了,所以把它写下来,给后来者以参考。

        计算机的本质到底是什么呢?穿越纷繁复杂的代码与数十亿计的逻辑门,最终呈现在眼前的本质,只有两个字:工具!

        原来那么高科技的一个东西,本质上与你随手捡来砸核桃的石头没本质区别,都是用来帮助人类完成某项任务的工具,这倒是符合“大道至简”的哲理。

         与石头不同的是,计算机是用来处理信息的工具。信息是现实世界事物运行的抽象描述,在计算机中用电信号的运动来模拟。

        下一篇,就让我们在当前认知的基础上,前进一步,去看一看:符合信息处理的最简单的机器是什么样子。

     

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