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如何减少之间内耗?

在日常工作中,如何减少汇报人和听汇报人之间内耗呢?让会议更有效果?下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要呈现事实, [听汇报人] 基于信任理解尊重事实。在此基础上多轮交互,巩固信任基础。...每个维度指标?什么数字支撑? [听汇报人]:质疑、询问,多角度,多立场提出对挑战,获取回应和解释; ②.定解决问题方案阶段: [汇报人]:多角度论证,评价维度(角度)?每个维度指标?...每个维度指标?什么数字支撑?...2、完全信任场景下: ①.陈述问题阶段: [汇报人]:说事实结论; ②.定解决问题方案阶段: [汇报人]:说事实结论; ③.定资源分配: [汇报人]:说事实结论; [听汇报人]:做决策; [汇报人]:...总结 解决内耗问题核心点:建立双方信任;信任建立需要一个过程,从点滴做起,失信成本在组织层面个人评价方面的成本极高!

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用FaceNet模型计算人脸之间距离(TensorFlow)

128维特征向量,从而通过计算特征向量之间欧氏距离来得到人脸相似程度。...而这篇文章中他们提出了一个方法系统叫作FaceNet,它直接学习图像到欧式空间上点映射,其中呢,两张图像所对应特征欧式空间上距离直接对应着两个图像是否相似。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...而现在我要做,就是用训练好模型文件,实现任意两张人脸图片,计算其FaceNet距离。然后就可以将这个距离用来做其他事情了。...代码 这里我们需要FaceNet官方github中获取到facenet.py文件以供调用,需要注意是其github中文件一直在更新,我参考很多代码中用到facenet.py文件里方法居然有的存在有的不存在

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图像处理,计算机视觉人工智能之间差异

图像处理计算机视觉是超级令人兴奋研究研究领域。...下面将提供了一些有意思链接,可以在本文最后使用该程序,你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后工作方式。 因此,在本文中,我将帮助你了解图像处理,计算机视觉人工智能之间区别。...如下图所示,你可以看到重新分布色调级别(伽马校正),输出图像嵌入其中文本。 ? 左图像是输入图像,右图像是处理图像 这是我图像处理代码链接,它很容易有趣尝试自己。...第一个图像是上面最右边图像模糊图像,这里使用模糊像处理算法,用于边缘保存噪声消除。第二幅图像是灰度图像。第三图像是阈值图像,也称为二值图像。...模板匹配输出将是中心图像,因为你可以看到图像中最亮闪亮部分是黄色光盘所在位置。因此,我们在最右边图像上绘制一个框。 ?

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小白系列(4)| 计算机视觉图像处理之间差异

01  简介 如今,随着时间推移,涉及图片视频应用程序越来越受欢迎,市场上诞生了很多应用,比如面部识别、停车场监控癌症检测等。 计算机视觉图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新技术方案。...在本教程中,我们将讨论这两个领域定义以及它们之间区别。 02  计算机视觉与图像处理 在集中讨论它们区别之前,让我们首先定义每个领域。...比如:调整图像亮度对比度: 图像处理还可以进行降噪、重缩放、平滑锐化: 简单来说,在图像处理中,我们始终会有一个图像作为输入、一个图像作为输出。 这个领域在很多领域都至关重要。...相反,我们会得到一个边界框检测到对象标签: 除了图像物体识别之外,计算机视觉还有其他应用场景,例如对图像手写数字进行分类或在视频中检测人脸。...这将提高一个物体检测器性能,该检测器找到文本并识别其中单词: 以下是主要差异总结: 04  结论 尽管存在重叠相互依赖,但图像处理计算机视觉仍然是不同领域。

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小白系列(4)| 计算机视觉图像处理之间差异

计算机视觉图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新技术方案。在本教程中,我们将讨论这两个领域定义以及它们之间区别。...应用于输入图像变换将因我们需求而异。比如:调整图像亮度对比度: 图像处理还可以进行降噪、重缩放、平滑锐化: 简单来说,在图像处理中,我们始终会有一个图像作为输入、一个图像作为输出。...相反,我们会得到一个边界框检测到对象标签: 除了图像物体识别之外,计算机视觉还有其他应用场景,例如对图像手写数字进行分类或在视频中检测人脸。...例如,我们可以应用图像处理技术来提高亮度对比度,以便更清楚地查看一些文本。...这将提高一个物体检测器性能,该检测器找到文本并识别其中单词: 以下是主要差异总结: 04 结论 尽管存在重叠相互依赖,但图像处理计算机视觉仍然是不同领域。

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谷歌包容性图像竞赛减少图像分类任务中AI偏见

为了解决这个问题,谷歌于9月与神经网络竞争对手合作推出了包容性图像竞赛,该竞赛挑战团队使用Open Images (公开提供数据集,包含来自北美欧洲900张标记图像),来训练AI系统评估了从世界各地收集照片...在一张照片中,一位白人新娘穿着西式长裙长裙,服装、女人、婚礼新娘等标记出现。然而,另一张新娘照片,一位亚洲后裔穿着民族服装,标记却是服装、活动表演艺术等。而更糟糕是无法识别人。...Baljekar说:“当与典型西方新娘相去甚远时,模型不太可能产生新娘相关图像标记。” 原因很简单。Open Images数据集中很少有照片来自中国,印度中东。...在第二阶段,谷歌从第一阶段训练数据集中发布了100,000张具有不同标记地理位置图像。 结论是什么?...前三名团队使用了网络和数据增强技术集成,他们AI系统在第一阶段第二阶段都保持了较高准确性。

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使用OpenCV测量图像中物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...refCoords = np.vstack([refObj[0], refObj[1]]) objCoords = np.vstack([box, (cX, cY)]) 现在我们可以开始计算图像中各个物体质心质心之间距离了...然后,第12行计算参考位置对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。...最后一个例子计算了我们参考对象(一张3.5英寸x 2英寸名片)一组7英寸黑胶唱片信封之间距离: THE END

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使用OpenCV测量图像中物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...refCoords = np.vstack([refObj[0], refObj[1]]) objCoords = np.vstack([box, (cX, cY)]) 现在我们可以开始计算图像中各个物体质心质心之间距离了...然后,第12行计算参考位置对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。...最后一个例子计算了我们参考对象(一张3.5英寸x 2英寸名片)一组7英寸黑胶唱片信封之间距离:

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大牛之间差距

上班途中看了网络大V一篇关于差距是如何产生文章,略有小感。 文章大意是差距是因为勤奋而导致,无论先天和后天条件如何,只要足够勤奋都可以别人产生差距。...举个例子,上学时候,相信很多人身边都有这样同学存在,平时很勤奋、很努力,时间都不够他们用,就是成绩上不去,最后搞得自己都快绝望了,认为自己已经够勤奋了,开始怀疑自己是不是块读书料。...再说一下笔者自己经历,第一次开始阅读Spring源码时候,笔者是拒绝,因为刚开始无从下手,源码太多、太绕了,一不小心就掉进某个坑里爬不出来了,导致自己心理上抵触,当然这样也是有收获,只不过知识点很散乱...对于上面的例子,相信都会总结出问题原因,是的,勤奋需要讲究方法方式。牛人在勤奋同时,更加会注重方法方式。...当然,牛人方法方式也不一定就是公式、定理,每个人条件不同也需要因人而异,找寻属于自己方法方式。 最后,还是很喜欢那句经典励志警句, 「最可怕就是比你牛掰的人居然还比你努力」。

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利用自定义css接口,改变文章字体行距间距教程

这几天有网友反馈文章页字里行间看上去并不和谐,想要修改下文字间行距间距,但是自己又不会修改,所以找到了我,这个东西吧不难,只是主题不是定制,是面向大众一款产品,不能依照个人观点去修改,今天您说间距小...,我修改了,然后又来人说间距太大了,我又改,反反复复没有意义,所以在最初制作主题时候特意留下一个自定义css接口,为了就是今天。...需要用到两个代码,一个是图中“line-height”行高意思,还有一个就是“letter-spacing”字母间距,建议把line-height值设置为百分比,因为主题文章有文字大小,如果设置像素值的话...我们在本地测试下行高字母间距,确定之后在写入自定义css接口里,在element.style添加代码,如图: ? 我设置值稍微大了一些,是为了能看清。...5px根据自己习惯修改,确定数值之后,把代码复制,粘贴在自定义css接口,然后右侧开启自定义css即可,回到文章页,强制刷新(Ctrl+F5)查看效果,如果无效尝试清空浏览器缓存或者CDN缓存。

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