质量小议53 - 强刺激

    持续的强刺激是否能够带来高质量?如:
    持续的高强度开发
    严格的不容改变的计划、流程、检查、控制
    一成不变的验证、测试手段
    。。。。。。

    贝勃定律 -- 文心一言

  • 社会心理学效应,人面对不同强度的刺激时的心理反应
  • 人经历强烈的刺激后,再施予的刺激对他来说也就变得微不足道
  • 即第一次大刺激能冲淡第二次的小刺激,对刺激的敏感度降低

    杀虫剂悖论

  • 杀虫剂用得多了,害虫就有免疫力,杀虫剂就发挥不了效用
  • 系统执行次数多了,执行者对系统异常的捕获能力减弱,对系统BUG的敏感度降低

    过程、流程,即是规则
    规则必须遵守、必须严格执行,破坏必须严肃惩戒,形成强刺激,形成习惯

    过犹不及,持续的高强刺激并不能带来持久的高收获
    一成不变的作法,并不能带来持续的高质量

    持续改进、阶段复盘
    可变的节奏、新鲜的感觉
    需要强刺激,同时在强刺激下营造可变的环境
    适度的增减,规则的有效的调整和适应,与时俱进

    

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/948914.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

TI毫米波雷达原始数据解析之Lane数据交换

TI毫米波雷达原始数据解析之Lane数据交换 背景Lane 定义Lane 确认确认LVDS Lane 数量的Matlab 代码数据格式参考 背景 解析使用mmWave Studio 抓取的ADC Data Lane 定义 芯片与DCA100之间的数据使用LVDS接口传输,使用mmWave Studio 配置过程中有一个选项是LVDS L…

VisionPro软件Image Stitch拼接算法

2D图像拼接的3种情景 1.一只相机取像位置固定,或者多只相机固定位置拍图,硬拷贝拼图,采用CopyRegion工具实现 2.一只或多只相机在多个位置拍照,相机视野互相重叠,基于Patmax特征定位后,无缝 拼图&#xff…

const修饰指针总结

作者简介: 一个平凡而乐于分享的小比特,中南民族大学通信工程专业研究生在读,研究方向无线联邦学习 擅长领域:驱动开发,嵌入式软件开发,BSP开发 作者主页:一个平凡而乐于分享的小比特的个人主页…

回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实ELM-Adaboost多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 一、极限学习机(ELM) 极限学习机是一种单层前馈神经网络,具有训练速…

centos,789使用mamba快速安装R及语言包devtools

如何进入R语言运行环境请参考:Centos7_miniconda_devtools安装_R语言入门之R包的安装_r语言devtools包怎么安装-CSDN博客 在R里面使用安装devtools经常遇到依赖问题,排除过程过于费时,使用conda安装包等待时间长等。下面演示centos,789都是一…

Pytest钩子函数,测试框架动态切换测试环境

在软件测试中,测试环境的切换是个令人头疼的问题。不同环境的配置不同,如何高效切换测试环境成为许多测试开发人员关注的重点。你是否希望在运行测试用例时,能够动态选择测试环境,而不是繁琐地手动修改配置? Pytest 测…

node.js内置模块之---stream 模块

stream 模块的作用 在 Node.js 中,stream 模块是一个用于处理流(stream)的核心模块。流是一种处理数据的抽象方式,允许程序处理大量数据时不会一次性将所有数据加载到内存中,从而提高性能和内存效率。通过流&#xff0…

深入理解 PHP 构造函数和析构函数:附示例代码

在深入学习 PHP 面向对象编程 (OOP) 的过程中,构造函数和析构函数是两个需要掌握的基础概念。这些特殊方法能够有效地初始化和清理对象,使代码更加简洁有序。 本文将深入探讨 PHP 中构造函数和析构函数的工作机制,详细解析它们的语法&#x…

(二)当人工智能是一个函数,函数形式怎么选择?ChatGPT的函数又是什么?

在上一篇文章中,我们通过二次函数的例子,讲解了如何训练人工智能。今天,让我们进一步探讨:面对不同的实际问题,应该如何选择合适的函数形式? 一、广告推荐系统中的函数选择 1. 业务目标 想象一下&#x…

“知识图谱AI教学辅助系统:点亮智慧学习的新灯塔

嘿,各位教育界的小伙伴们!今天咱们来聊聊一个超级有料的话题——知识图谱AI教学辅助系统。想象一下,如果有一个智能导师能根据你的需求定制专属的学习路径,还能像百科全书一样随时解答疑问,是不是感觉学习变得更高效、…

Linux C编程——文件IO基础

文件IO基础 一、简单的文件 IO 示例二、文件描述符三、open 打开文件1. 函数原型2. 文件权限3. 宏定义文件权限4. 函数使用实例 四、write 写文件五、read 读文件六、close 关闭文件七、Iseek 绍 Linux 应用编程中最基础的知识,即文件 I/O(Input、Outout…

Flink源码解析之:Flink on k8s 客户端提交任务源码分析

Flink on k8s 客户端提交任务源码分析 当我们需要在代码中提交Flink job到kubernetes上时,需要如何做呢?要引入什么第三方依赖?需要提供什么内容?flink是如何将job提交到k8s上的?经过了什么样的流程,内部有…

kubernetes学习-Service

kubernetes学习-Service 1. Service说明2. 功能3.Service类型3.1 NodePort3.1.1 创建web-service.yaml3.1.2 创建web-pod.yaml3.1.3 部署3.1.4 验证 3.2 ClusterIP3.2.1 创建web-clusterIp-service.yaml3.2.2 创建web-clusterIp-pod.yaml3.2.3 部署3.2.4 验证 3.3 LoadBalancer…

使用WebSocket 获取实时数据

回车发送数据&#xff0c;模拟服务器发送数据 效果图&#xff1a; 源码&#xff1a; <template><div><h1>WebSocket 实时数据</h1><input type"text" v-model"ipt" keyup.enter"sendMessage(ipt)"><div v-if…

NeurIPS 2024 | SHMT:通过潜在扩散模型进行自监督分层化妆转移(阿里,武汉理工)

当前的妆容转移技术面临两个主要挑战&#xff1a; 缺乏成对数据&#xff0c;导致模型训练依赖于低质量的伪配对数据&#xff0c;从而影响妆容的真实感&#xff1b; 不同妆容风格对面部的影响各异&#xff0c;现有方法难以有效处理这种多样性。 今天给大家介绍的方法是由阿里联…

Mongo高可用架构解决方案

Mongo主从复制哪些事(仅适用特定场景) 对数据强一致性要求不高的场景,一般微服务架构中不推荐 master节点可读可写操作,当数据有修改时,会将Oplog(操作日志)同步到所有的slave节点上。那么对于从节点来说仅只读,所有slave节点从master节点同步数据,然而从节点之间互相…

JVM对象内存分配

1 栈上分配 栈空间随着方法执行完毕而回收通过栈上分配对象内存空间的方式&#xff0c;减少对堆空间的使用&#xff0c;从而减少gc的压力&#xff0c;提升程序性能 逃逸分析&#xff1a;分析对象的作用域&#xff0c;判断对象所需内存是否可以在栈上分配当对象没有被外部方法或…

性能测试04|JMeter:连接数据库、逻辑控制器、定时器

目录 一、连接数据库 1、使用场景 2、直连数据库的关键配置 3、案例 ​编辑 二、逻辑控制器 1、if控制器 2、循环控制器 3、ForEach控制器 三、定时器 1、同步定时器 2、常数吞吐量定时器&#xff08;用的少&#xff0c;了解即可&#xff09; 3、固定定时器 一、连…

国内Ubuntu环境Docker部署 SenseVoice

国内Ubuntu环境Docker部署 SenseVoice 趁热搞定了 docker 部署 SenseVoice。在这里记录一下相关的文件。 SenseVoice是一个大模型语音识别库, 支持多种语言识别&#xff0c;速度快&#xff0c;准确率高&#xff0c;详细介绍请参考GitHub官网&#xff1a; https://github.com/Fu…

1.2.1-2部分数据结构的说明02_链表

&#xff08;1&#xff09;链表数据结构&#xff1a; 概念&#xff1a; 将列表中相互连接的节点不连续的存储在内存中。与数据不同&#xff0c;我们无法再恒定时间内访问任何元组&#xff0c;如果遍历所有则花费时间与元素总数n成正比。插入和删除1个元素的时间复杂度都是O(n…