一、能给我描述一下制度管理和流程管理的关系及优缺点么
制度的产生是人性善恶的不同选择,之所以有制度,是因为对人性“恶”的假设。
当企业达到一定规模时,管理者无法亲自照看到企业的一个角落,于是就有了制度。
而流程管理的思想则强调激发人性“善”的一面,从而实现持续的改进。
两者的对立统一主要表现在:制度往往强调“做了某一事情的后果的处理方法”,其内容是一种奖惩的规定,彼此之间相对独立。
而流程则强调如何将输入有效地转化为输出,强调“如何去把一件事情做得更好”。
流程就像是河流,流程管理就像是河道梳理,制度就是巩固河道的堤坝,那如果是治理象河流一样的业务流程,那应该用流程管理先梳理河道,河道梳理好了以后再用管理制度这样的堤坝巩固梳理成果,如果只是加固堤坝,河流总有一天会泛滥成灾的。
不同的企业适用于不同的管理模式,而采用“制度导向”的管理还是“流程导向”的管理,取决于管理者所基于的不同假设“人性本善”和“人性本恶”。
“制度导向”是采取“以堵治水”的办法,基于的管理假设是“人性本恶”。
简单的说既是“假如你不做,按制度进行处罚;
你要胆敢再犯,加倍处罚;
看你还敢吗?”。
而“流程导向”更多的是一种“以导治水”,其基于的管理假设是“人性本善”,特点是以完成工作步骤、顺序作为核心,结合组织结构、人员素质及其他资源,站在公司的角度,来设定流程;
它是企业管理原则的很好载体;
它提倡以“对自己职责的本分”、“对上下游的积极信任”的态度来有效运作流程。
制度与流程的关系还表现在局部观念与全局观念的不同,从“流程”的定义中可以了解到“流程导向”是为实现某项功能的一个系统,系统可大可小,整个企业是一个系统,根据不同的分类原则内部又可以分为若干个独立系统,各系统之间都会通过各流程系统之间的接口建立起紧密联系,最终织成一个涵盖全局的网络系统。
而“制度导向”更多的是针对局部出现执行力问题而采取的奖惩措施,包括对执行人主观态度以及客观过失造成公司损失的处理。
流程是制度的灵魂:如果制度不能反应流程,就像失去了灵魂,它的执行一定会出现问题。
所以制度无法执行时,往往是它所包含的流程有问题。
制度是流程得以执行的保证:制度是因流程而存在的,通过适当制度的执行推动流程的执行。
流程是建立在对功能团队信任的基础上而设计的,对于因个体原因而影响流程功能实现的现象,只有通过制度进行约束,才能得以制止,进而建立流程的威信。
二、求对比这两个滤波器的优劣(图)
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三、在仪器分析中用什么指标来衡量一个检测器的优劣
事实上这个题目如果不指明什么仪器和检测器的话,这道题很难答。
并且不知道所谓的检测器是指仪器的检测器部分还是整个仪器为检测器。
只能大而概之地回答。
1、线性范围,即一个检测器斜率保持不变的浓度或者质量范围。
2、检测限,检测器所能检测到的最低浓度或者质量。
3、测量限,检测器所能准确测量的最低浓度或质量。
4、灵敏度,在GC中指响应信号对进样量的变化率,一般指的是直线的斜率。
5、选择性,在GC中指被测组分的响应值与干扰组分的响应值之比,一般指检测器抗干扰能力。
6、精密度,这个包括方法的精密度以及仪器的精密度,通常无法区分。
7、稳定性,在电位法中通常用稳定性用恒定条件下,电极系统的电位漂移来表示。
8、重现性,在电位法中指电极往复三次测定浓度为10-3 mol/L和10-2 mol/L的溶液时所得的电位平均偏差。
四、4.如何将两类判别法(如支持向量机)应用到多类问题?
这个一般有两种方法:给你个我看的别个总结的:我们就会想到所谓“一类对其余”的方法,就是每次仍然解一个两类分类的问题。
比如我们有5个类别,第一次就把类别1的样本定为正样本,其余2,3,4,5的样本合起来定为负样本,这样得到一个两类分类器,它能够指出一篇文章是还是不是第1类的;
第二次我们把类别2 的样本定为正样本,把1,3,4,5的样本合起来定为负样本,得到一个分类器,如此下去,我们可以得到5个这样的两类分类器(总是和类别的数目一致)。
到了有文章需要分类的时候,我们就拿着这篇文章挨个分类器的问:是属于你的么?是属于你的么?哪个分类器点头说是了,文章的类别就确定了。
这种方法的好处是每个优化问题的规模比较小,而且分类的时候速度很快(只需要调用5个分类器就知道了结果)。
但有时也会出现两种很尴尬的情况,例如拿一篇文章问了一圈,每一个分类器都说它是属于它那一类的,或者每一个分类器都说它不是它那一类的,前者叫分类重叠现象,后者叫不可分类现象。
分类重叠倒还好办,随便选一个结果都不至于太离谱,或者看看这篇文章到各个超平面的距离,哪个远就判给哪个。
不可分类现象就着实难办了,只能把它分给第6个类别了……更要命的是,本来各个类别的样本数目是差不多的,但“其余”的那一类样本数总是要数倍于正类(因为它是除正类以外其他类别的样本之和嘛),这就人为的造成了上一节所说的“数据集偏斜”问题。
因此我们还得再退一步,还是解两类分类问题,还是每次选一个类的样本作正类样本,而负类样本则变成只选一个类(称为“一对一单挑”的方法,哦,不对,没有单挑,就是“一对一”的方法,呵呵),这就避免了偏斜。
因此过程就是算出这样一些分类器,第一个只回答“是第1类还是第2类”,第二个只回答“是第1类还是第3类”,第三个只回答“是第1类还是第4类”,如此下去,你也可以马上得出,这样的分类器应该有5 X 4/2=10个(通式是,如果有k个类别,则总的两类分类器数目为k(k-1)/2)。
虽然分类器的数目多了,但是在训练阶段(也就是算出这些分类器的分类平面时)所用的总时间却比“一类对其余”方法少很多,在真正用来分类的时候,把一篇文章扔给所有分类器,第一个分类器会投票说它是“1”或者“2”,第二个会说它是“1”或者“3”,让每一个都投上自己的一票,最后统计票数,如果类别“1”得票最多,就判这篇文章属于第1类。
这种方法显然也会有分类重叠的现象,但不会有不可分类现象,因为总不可能所有类别的票数都是0。
看起来够好么?其实不然,想想分类一篇文章,我们调用了多少个分类器?10个,这还是类别数为5的时候,类别数如果是1000,要调用的分类器数目会上升至约500,000个(类别数的平方量级)。
这如何是好?
五、线性分类器在联合算法当中性能和不稳定性如何描述?
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