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  • 路透面试归来感受

    千次阅读 2007-11-24 14:32:00
    今天感受了路透笔试,主要分2部分.1. C# 编程.没有具体涉及道代码开发.主要考察COM/COM+,Assembly,Refection,Remoting,Securtiy,Debug,Trace方面的知识.比较基础.45道题120分钟. 2. T-SQL编程对于理论上,要求太多....

    今天感受了路透笔试,主要分2部分.

    1. C# 编程.

    没有具体涉及道代码开发.主要考察COM/COM+,Assembly,Refection,Remoting,Securtiy,Debug,Trace方面的知识.比较基础.

    45道题120分钟. 

     

    2. T-SQL编程

    对于理论上,要求不太多.主要涉及实际开发方面.均为选择题.40道120分钟.不难.

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  • 企业文化之华为和汤森路透

    千次阅读 2018-05-04 23:28:39
    刚刚完成汤森路透的两天的企业文化研讨会,作为一个在华为和路透都工作过多年的人,我自觉的想对这两家各具鲜明特色的公司文化做一番对比。什麽是企业文化?百度百科里面给出的定义:“企业文化,或称组织文化...
    刚刚完成汤森路透的两天的企业文化研讨会,作为一个在华为和路透都工作过多年的人,我不自觉的想对这两家各具鲜明特色的公司文化做一番对比。
    什麽是企业文化?
    百度百科里面给出的定义:“企业文化,或称组织文化(Corporate Culture或Organizational Culture),是一个组织由其价值观、信念仪式符号、处事方式等组成的其特有的文化形象。”这个定义貌似全面但是虚
    无缥缈,大家看了还是不明白什麽是企业文化。其实企业文化就是一个群体的共同行为特征。
    用一个词来概括华为的文化,那就是“狼性”。除了客户,华为对竞争对手、供应商、内部员工都很狠,要求严格近乎苛刻。
    用一个词来形容汤森路透的文化,那就是“多样性”。这与其说这是汤森路透的文化,不如说共同行为特征不明显,充满着人性关怀,却没有狼性的执行力。

    发展历程
    说到企业文化,不得不说两个公司的发展历程。华为成立于1987年,在深圳作为一家生产用户交换机的香港公司的销售代理,当时的中国电信市场被国际巨头瓜分,华为在夹缝中求生存。作为一个代理商,没有产品、没有技术,更没有品牌,但是华为义无返顾地把代理所获的微薄利润,点点滴滴都放到交换机自主研发上,局部突破,逐渐领先;再把获取的利润在其他产品的研发上,周而复始,为华为奠定了技术为核心的企业发展理念。
    再看汤森路透,由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)在2008年合并而来。路透社于1851年在伦敦成立,几经更名重组、并购。汤姆森公司的前身为1934年罗伊·汤姆森在加拿大收购的当地一家报纸The Timmins Press,企业并购的历程更是眼花缭乱。1959年并购了英国上市公司Kemsley Group,且将其并入Scottish Television与The Scotsma。上世纪六十年代,汤姆森扩展了其出版领域,成立英国汤姆森出版公司(Thomson Publication UK)并收购了伦敦泰晤士报(The Times)。1978年,汤姆森重组其英国金融业务,成立国际汤姆森集团。1989年,汤姆森报业和国际汤姆森集团合并成立汤姆森集团。直到2008年,两家以并购发展起来的公司合并为汤森路透集团。
    援引一位工作了十多年的老员工的话说,从加入公司就开始做migration产品迁移,到现在我仍然在做产品迁移。公司不断的并购,带来了市场份额,同时也带来了纷繁复杂的产品和平台,研发部门忙着不断的迁移和整合。直到2013年,公司明确提出要减少产品数量,建立一个融合的企业平台。

    企业领导的影响
    说道华为,说到华为的企业文化,就不得不提任正非,他是华为教父,在每个华为人身上打上了强烈的印记。虽然我在华为期间,没有和这个固执的老头有过直接的接触,但是都对任正非的理念非常明白。为什么?因为任正非内部讲话是新员工培训的教材,所有加入华为的新人都要学习;工作期间,任正非的讲话也是需要一级一级在团队中展开学习。更重要的是,他的思想和风格影响了整个华为的管理层,从轮值CEO到各业务部门部长,从基层团队成员和业务专家都是因为遵循他的发展思路而一步步成长起来的。他说物竞天择,唯有惶者可生存;他说逆流而上,唯有智者获成功!烧不死的鸟就是凤凰!不让雷锋吃亏!他的思想充满智慧,他的语言极具感染力,也激励着十数万人不断的拼搏前行。
    说完华为说汤森路透,如果你不搜索大部分中国人可能不知道它的CEO是谁,这对于一家拥有百年历史的跨国公司是很正常的。它不同于近年创建的公司,公司带有强烈的创始人特点,比如亚马逊的杰夫·贝佐斯,Facebook的马克·扎克伯格。汤森路透的现任CEO是James Smith,2012年1月接任集团CEO;前任CEO是Tom Glocer,他促成了Thomson和Reuters的合并,也成为了合并后汤森路透集团的CEO,但是因为合并后的增长乏力、市场份额下滑而提前退休。毫无疑问的是,他们都是都是优秀的职业经理人,就如同西方国家选举出来的总统,获得了大部分的支持。不同的是公司本就由合并产生,一个部门原本就是一个独立的公司,即使合并后也没有变化多少,CEO的愿景并没有得到有效的贯彻执行,甚至尽可能的阻碍执行,因为合并就意味着重组原有重复的职能和业务部门,并削减冗余的人员。CEO的变动接着是也是高层的一次大换血,2011年5月招来了Philip Brittan,随后ex-Markets(原Reuters)研发部门下的一批大佬们纷纷撤换。公司的巨震是为了能够更好的前行,高层的变动也是公司转型的开始,随着新鲜血液的加入,公司的策略也在发生改变,减少并购、减少产品、整合平台、简化流程,当然也包括这次提到的公司文化研讨会。

    企业文化也是企业领导的思想投射,华为由任正非一手创办,公司的领导层由他一手选拔,外部空降已被证明水土不服,思想行动高度统一,令行禁止,执行力在国内甚至全球也罕找敌手。这种企业只要决策正确,竞争力无可匹敌,华为一路创造的奇迹也是对华为企业文化的证明。汤森路透作为一家百年屹立不倒的企业,能够经历两次世界大战,多次世界金融危机,依然作为金融信息行业的领导者不断开拓前行。汤森路透的多样性,让它在转型中不够迅速,执行力也不够强,但不会决策错误,迷失方向。汤森路透的包容性,可以提供一个更为自由的环境,不用每天被指标和Deadline驱赶。如果你是自由散漫又希望有人鞭策,华为文化是需要的,它会推动你前行;如果你有自我管理意识,在一个更为宽松的氛围下,你有更多施展的空间。

    介绍华为几本书:
    《走出混沌》 黄卫伟等著  人民邮电出版社 1998年出版
    《第一次握手》新员工培训大队编 中国青年出版社 1999年出版
    《华为真相》程东升刘丽丽(记者)著 当代中国出版社 2003年出版
    《走出华为》汤圣平(华为前员工)著中国社会出版社 2004年出版
    《华为经营管理智慧》 程东升 刘丽丽(记者)著 当代中国出版社
    《土狼突围》梁国世(华为前员工)著 花城出版社2005年出版
    《思科与华为之争》孙丽(记者)主编 中国言实出版社2003年出版
    《我与商业领袖的合作与冲突》李玉琢(华为前高管)著 当代中国出版社 2005年出版
    《华为的世界》吴建国(华为前员工),冀勇庆(记者) 著   中信出版社 2006年11月出版
    华为研发》 张利华  机械工业出版社 2012年11月出版
    华为的企业文化》 陈广赵海涛 海天出版社 2012年出版
    以奋斗者为本:华为公司人力资源管理纲要》 黄卫伟   中信出版社 2014年出版
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  • 路透笔试归来

    千次阅读 2006-12-12 17:20:00
    其实笔试已经过去三天了,今天才想起来上来总结一下。笔试可以说是海笔,地点在我学校(北航)。说是1.30开考,提前20分钟进...我想不会是每人一手提袋试卷吧,这是什么试卷阿!等我凑上去才发现原来他们是监考!好多

           其实笔试已经过去三天了,今天才想起来上来总结一下。笔试可以说是海笔,地点在我学校(北航)。说是1.30开考,提前20分钟进考场,我中午提前出来吃午饭。一个屋的兄弟请我吃饭,还给我买了杯咖啡提神:)

           1点左右我走进考场,刚进去就发现讲座围了10来个人,每个人手里都提了一个装满试卷的手提袋。我想不会是每人一手提袋试卷吧,这是什么试卷阿!等我凑上去才发现原来他们是监考!好多个考场!

            话归正传,这份笔试题难度适中、稍难。就是题量大,还要用2B铅笔图答题卡(两年多没涂过了)!

            主要有这几部分:基础题,‘专业’题,选做题。其中基础题中包括两部分:逻辑题,英文写作;专业题包括C++,datastructure;选做题包括c,java,database(3选2);

            逻辑题还比较简单,一个关于数字分组的问题,有点绕。英文写作本来想留在最后写,没想到就是这部分让我很难受,最后就留了5分钟,写了一半。用英文写以下工作中遇到的问题,并且如何解决的。我本来想写我做网银时遇到的审核问题,刚把问题写了个大概,监考就指着我的鼻子跟我要卷子(这也不怪他,谁让我坐在最后呢:()

           专业题的c++不是很理想,有一年多没碰它了,datastructure一般,没什么感觉。选做题做了java,database,感觉本来最拿手的java做得有点糊涂!

           无论如何感觉这次笔试有点窝囊,没准备直接过去还是不行!

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  • 本数据库包含来自路透社的11,228条新闻,分为了46个主题。与IMDB库一样,每条新闻被编码一个词下标的序列。上代码:from keras.datasets import reuters from keras.utils.np_utils import to_categorical from ...

    本数据库包含来自路透社的11,228条新闻,分为了46个主题。与IMDB库一样,每条新闻被编码为一个词下标的序列。上代码:

    from keras.datasets import reuters
    from keras.utils.np_utils import to_categorical
    from keras import models
    from keras import layers
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #获取数据
    (train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=reuters.load_data(num_words=10000)
    
    #vectorized sequences
    def vectorize_sequences(sequences,dimension=10000):
        results = np.zeros((len(sequences),dimension))
        for i ,sequence in enumerate(sequences):
            results[i,sequence] = 1
        return results
    
    #preparing the data
    #encoding the data
    x_train = vectorize_sequences(train_data)
    x_test = vectorize_sequences(test_data)
    
    # #one-hot encoding the labels
    # def to_one_hot(labels,dimension=46):
    #     results = np.zeros((len(labels),dimension))
    #     for i,label in enumerate(labels):
    #         results[i, label] = 1.
    #     return results
    # one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
    # one_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)
    
    #using keras build-in methos to change to one-hot labels
    one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)
    one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)
    
    #model setup
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(10000,)))
    model.add(layers.Dense(64,activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(46,activation='softmax'))
    
    #model compile
    model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
    
    #validating our apporoach
    x_val = x_train[:1000]
    partial_x_train = x_train[1000:]
    y_val = one_hot_train_labels[:1000]
    partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]
    
    #training the model
    history = model.fit(partial_x_train,partial_y_train,epochs=20,batch_size=512,validation_data=(x_val,y_val))
    
    #ploting the training and validation loss
    loss = history.history['loss']
    val_loss  = history.history['val_loss']
    epochs = range(1,len(loss)+1)
    plt.plot(epochs,loss,'bo',label='Training loss')
    plt.plot(epochs,val_loss,'b',label='Validating loss')
    plt.title('Training and Validating loss')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    #ploting the training and validation accuracy
    plt.clf()
    acc = history.history['acc']
    val_acc = history.history['val_acc']
    plt.plot(epochs,acc,'ro',label='Training acc')
    plt.plot(epochs,val_acc,'r',label='Validating acc')
    plt.title('Training and Validating accuracy')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    #evaluate
    final_result = model.evaluate(x_test,one_hot_test_labels)
    print(final_result)

    结果:

    1s 132us/step - loss: 0.1110 - acc: 0.9598 - val_loss: 1.0729 - val_acc: 0.7990



    [1.214644479836509, 0.778717720444884]

    小结:

    1、多分类问题最后一层通常为softmax层。

    2、Categorical crossentropy是多分类问题中经常使用的损失函数,该函数能将输出的概率分布距离最小化。

    3、在多分类问题中常用的两种处理labels的方法:

         (1)将标签通过“Categorical Encoding”转变为one-hot向量,损失函数则使用categorical-crossentropy

         (2)将标签编码为整数,损失函数使用“sparse_categorical_crossentropy”。

    4、如果需要将数据划分大量的类别,使用过程中需要注意网络中间层次的神经元数量不能太少,以免造成训练过程中信息丢失,中间层成为信息瓶颈。

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