Q3 即将结束了，应该如何对 OKR 进行评分？ 某 HR 提问：Q3 的 OKR 即将结束了，我们需要对每个人的 OKR 完成情况进行评分，应该如何进行？需要注意什么？问题剖析：评分，是企业实现 OKR 闭环的重要一步，直接展现了工作的整体完成情况。但需要注意的是，除了评分之外，更要关注未来工作的改善，只有通过不断的调整才能持续的进步。锦囊妙计：评分是 OKR 复盘开始前的重要工作，用
在谷歌，OKRs通常以0.0到1.0的等级进行分级，1.0意味着目标被100%地达成。 每个关键结果都会被单独评分，然后使用粗略平均值相应地对目标进行评分。 之所以说“粗糙”，是因为有时不同的关键结果会有不同的权重。OKR的评分标准ORK是一套开源的目标管理框架，使用者可以根据自己的实际情况进行修改和调整。由于OKR鼓励使用者去挑战更高难度的目标，所以KR在设定的时候就要求有一定的挑战性。如果KR
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2023-07-31 23:45:46
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如何设置更好的 OKR 指标（附案例）你已经承诺采用 OKR 方法，你已经在你的组织内实施了它，并在各团队中推广它，运行了几个 OKR 周期，并开始看到 OKR 的一些主要好处。现在，你已经建立起了这种运作模式，并保持着这些积极的习惯，现在是时候把你的OKRs提升到一个新的水平了。请记住，广泛的目标和量化指标的结合是 OKRs 与其他目标设定模式的关键区别，所以设定正确的指标对于 OKRs 的成功
目录1、目录操作1.1、获取当前目录1.2、创建目录1.3、删除目录1.4、重命名目录1.5、切换目录1.6、获取目录下的文件内容1.7、判断目录是否存在1.8、判断是否是目录1.9、判断是否是绝对路径2、文件操作2.1、读写文件2.2、创建文件2.3、删除文件2.4、重命名文件2.5、文件判断3、路径操作4、其他1、目录操作1.1、获取当前目录# coding:utf-8
import os
#
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2024-08-15 17:40:13
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现 OKS (Operational Key System)。我们将通过一系列结构化的步骤来理解这一过程，从技术原理到源码分析，再到性能优化。让我们开始吧！
### 背景描述
在过去的几个月里，随着业务需求的不断增长，如何高效、可靠地开发一个操作关键系统（OKS）逐渐成为了团队的重中之重。以下是这一过程中的一些重要时间节点：
1. **2
一、 语言计算机语言：人和计算机之间沟通的语言 计算机语言： 按照级别分类：(越高级月进阶人类) 机器语言： 汇编语言： 助记符 ag. add 2 3 高级语言： c, PHP, java , .net 二、 语言的执行方式 编译执行：
源文件，在执行时会被编译成二进制文件(文件里只有0和1) 优点：在没有修改的的情况下，只修改一次，因此运行速度快 缺点：可移植性插
0引言问题：如何检验数据的抽样的某个维度是符合某种分布的？譬如，是否是正态分布，是否与总体的分布相同等？工具：python。接下来一起看看数据分析中重要的一环“单变量的样本分布检验”。01思路 探索数据变量之间是否存在某种关系/关联。大致思路有：①确认变量的类型：[类别型、数值型]；②可视化给出可能的方向：[散点图、箱型图、直方图、…]；③需建立更严格的分析方式：假设检验。假设变量间存在某种函
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2023-11-12 00:10:02
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Python中的W R：简介与应用Python是一种快速、便捷且简单易学的编程语言。Python具有强大的功能，包括数据处理、图像处理、机器学习、网络编程等。W R（Write-Read）是在Python中广泛应用的一种方法。本文将介绍Python中的W R方法，以及它在数据处理和分析中的应用。什么是W RW R是一种Python代码编写方式，目的是将数据从同一文件中进行读取、处理和写入。简单来说
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2023-10-19 08:24:33
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从简单应用到平台框架应用，不同场景下，基于python快速简便地实时计算金融技术指标的方法，总结如下（鄙人之前走了不少弯路，以下五种场景实现及避坑方法，分别介绍给各位朋友，请借鉴）：一、tradingview的方法库如果你要基于tradingview框架做量化系统和策略，那就非常直接简单容易了。我敢说，几乎所有你想到的、和没有想到的技术指标，都已经集成在tradingview的方法库和框架中了。最
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2023-11-15 05:23:27
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最近有人抓取了 Github、Stack Overflow、PyPI 上的数据，根据开发者在这些平台上的实际使用行为，对目前的 Python Web 框架进行了排名。这个排名不是基于性能来排序的，但整体我认为其实更综合一些，是大家“用脚投票”选出来的。在今天的文章里，我想和大家分享这份榜单，以及从中获得的一些启示。一、具体名单排名前十五的框架名单如下： 二、排名算法框架得分计算方式比较简单：1、
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2023-11-11 21:22:15
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1. 简介backtrader 是一个用于回测和交易的python框架，它功能丰富，可以让你聚焦在设计可重用的交易策略、指标和分析上，而不用花大量时间在构建基础框架上面。优点：github开源，策略编写简单快速安装方便，除了matplotlib外，不依赖其他外部lib支持ib等券商实时交易数据来源支持csv文件，在线数据源或pandas格式，同时支持多数据来源、多策略支持TA-lib指标，方便支持
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2023-11-27 11:30:37
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今天我们来使用backtrader试试另一个量化投资策略：KDJ策略，KDJ是最常用的指标之一，其中文名叫“随机指标”。它通过统计学原理，识别N个交易日内最高价、最低价、最新收盘价三者之间的比例关系来计算随机值（RSV），然后再根据加权移动平均线(EMA)的方法来计算K值、D值、J值。具体计算方法如下：RSV = （收盘价-N周期最低价）/（N周期最高价-N周期最低价）*100K值 = RSV的N
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2024-02-05 22:13:00
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1 简介遥感生态指数RSEI， 是一种使用卫星遥感影像数据通过反演计算得到的数据，可以用来对城市的生态状况进行快速监测和评价，该指数主要利用主成分分析方法，对植被指数、湿度、地表温度以及建筑指数四项指数指标进行集成。详细信息还请参考阅读：徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用[J].生态学报,2013,33(24):7853-7862.前段时间帮朋友用Python写了个基于Landsat8 OLI
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2023-12-08 17:48:29
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PyFlux库函数是什么？PyFlux是Python编程语言的开源时间序列库。PyFlux是Python中为处理时间序列问题而创建的开源库。该库有一系列极好的时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、 GARCH 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。PyFlux允许使用时间序列建模，并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型。时间序列研究是统计学和计量经济
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2023-10-06 10:43:32
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SAR指标又叫抛物线指标或停损转向操作点指标，其全称叫“Stop and Reverse，缩写SAR”，是由美国技术分析大师威尔斯-威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种简单易学、比较准确的中短期技术分析工具。 SAR的计算工作主要是针对每个周期不断变化的SAR的计算，也就是停损价位的计算。在计算SAR之前，先要选定一段周期，比如n日或n周等，n天或周的参数一般为4日或4周。接下
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2023-10-25 19:19:55
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YOLO mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义mAP@0.5：mean Average Precision（IoU=0.5）即将IoU设为0.5时，计算每一类的所有图片的AP，然后所有类别求平均，即mAP如图所示，AP50，AP60，AP70……等等指的是取detector的IoU阈值大于0.5，大于0.6，大于0.7……等等。数值越高，即阈值越大，精度越低。mAP@.5:.95（mAP
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2023-07-08 14:02:31
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1.创建并输出菜单, 菜单是不可变的. 所以使用元组
menus = ("1, 录入", "2, 查询", "3, 删除", "4, 修改", "5, 退出")
# 存储用户的信息 id: {'name':'名字', 'weight':体重, 'height':身高}
# 例如：目前有两个用户信息：1. 汪峰， 2. 章子怡
# 存储结构：
#bodies= {
# 1:{'name'
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2024-01-15 00:43:10
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目录混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线ROC曲线KS曲线与ROC曲线之间的关系洛伦兹曲线与Gini系数Lift曲线Gain曲线PSIPython代码参考混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线KS检验：比较频率分布\(f(x)\)与理论分布\(g(x)\)或两个观测值分布的是否一致检验方法，原假设两个数据分布一致或数据符合理论分布，统计量\(D=max|f(x)-g(x)|\)KS值计算步骤：对变量
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2023-10-20 23:30:23
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前言最近参加了一些比赛,看到不同的比赛有很多不同的模型评价标准,于是就想整理一份关于模型评价标准的资料分享一下,有不足和错误之处,希望能指教。本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted二分类模型1.AUC
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2024-04-22 22:59:55
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题，故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意
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2024-04-23 14:18:18
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