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  公司情况 lz5yoe，在这个厂有段时间了，不幸加入了一个奇怪的org，入职之前在blind上看到很多人提到这个DX不是真正的逗比，但是很头铁，加上技术非常简单，干活也非常轻松，就苟了下来。lz逐渐也有了自己的component，然后就想着这样混不也挺好，钱不多但是稳定啊，加上这个厂整体一直强调我们绝不layoff，就也没有警觉。 奇怪的组 我在的组前身是个被二次收购的小初创，当时的创始人都被政治斗争挤走了，留下一个爹味老白男，动不动就会鼓吹自己几十年的经验，然后没有任何vision，当然我是biased，不过我可以几个和他的Q&A（我Q，老板A）看看朋友们有没有见过类似的避避雷：. 1. Q：我们组这个产品用户这么少怎么办，A：一堆our work is great、awesome、crucial，遂Q：我们的impact可以量化吗，A：哦这个我们还在努力，你知道因为我们之前是初创很多tech debt，好吧，这都七八年了他还在day One 啊。 2. Q：数据很不稳定，为什么我们没有去减少处理的环节来减少inconsistency， A：你知道我们忙啊，忙着抢新活没办法提高legacy code，然后结果就是他带个小队墨迹一年半做出来个新产品上线就beng,然后被org弃用背了budget cut。 3. Q: 为什么我的project ticket只有一句话，然后你一直在加东西？ A：你需要有ownership，ticket只是一部分，发现了新问题难道不需要修吗？Q：好吧，但是你这样我要怎么才能结束？A:直到这个系统perfect。无话可说，润了。 4. Q: 为什么你给我的feedback有doc里的图片未显示，这个不是我们用的tool的问题，我怎么可能故意上传坏的图片? A: 你上传之后不应该refresh几次吗？Q:当然啊，上传后保存自动refresh没问题我才会关啊，如果是我故意上传坏图片，你想想怎么可能？ A：我不管，你就应该每天都检查一遍以前写的doc看看有没有图片要重新上传。好吧原来developer是干这个的。 这个组和最近地里常提到的不干活manage up非常相似，这个老白男不是我的直接，但他micro我们整个组，我的直接是他的puppet。lz这也是第一次见识到，原来都在大厂拧螺丝，没

The 80/20 ratio in sysadmin and DevOps refers to the principle that 80% of the tasks in system administration can be automated using DevOps practices, allowing administrators to focus on the remaining 20% that require human intervention, such as complex problem-solving and strategic planning. Common cluster admin tasks often include: 1. **Deployment and Scaling:** Deploying applications, services, and updates to the cluster, and scaling them based on demand. 2. **Monitoring and Logging:** Monitoring cluster health, resource usage, and application performance. Collecting and analyzing logs for troubleshooting and optimization. 3. **Security:** Managing access control, implementing security policies, and ensuring data encryption within the cluster. 4. **Backup and Recovery:** Creating backup strategies, performing regular backups, and establishing disaster recovery plans. 5. **Networking:** Configuring network settings, load balancing, and managing DNS for seamless communication between

 楼主背景是美国top物理博士， 刚办理了EB1A拿卡， 最近找了学界和工业界的工作， 都收到了一些interview， 但准备去赚钱了， 为什么， 谈谈感想。 我和一个老教授聊过， 他的观点是美国从二战以后， 投入科研的钱太少， 培养的博士大于市场opening， 所以美国本土的人不太愿意读博士， 而且他们如果决定读博士， 一般在本科毕业已经做好决定。 美国instead， 通过NIW和EB1A以及工作身份等吸引海外人才来美， 对于类似中国这样的发展中国家学生来说， 花五六年适应美国生活， 拿身份， 拿学位， 拿到工作， 也是一个很好的deal， 所以美国仍然可以通过这个方法， 在不大幅增加基础科研投入的基础上， 继续促进科研进步。 但是近期， 科技发展停滞， 芯片到了极限， 但量子计算还遥遥无期， 量子计算也还在利用一百年前的量子力学理论， 基础物理更是没有新的突破， 而且探索难度越来越大： 暗物质暗能量占物质总量95%， 但人类目前没有任何clue。 基本在shoot in the dark。 基础物理实验难度越来越大， 探索频率越来越低， reward越来越少， 周期越来越长， 然而经费并没有相应的增加。 科研人员的收入相对于工业界差距越来越大。 实验规模扩大之后， 越来越像创业公司， 但没有配套的收入， 而且探索风险很大 （shoot in the dark）。      我也注意到， 我周围转专业的人越来越多， 也许现在这是一个sensible choice， 我还是希望科学能够进步， 如果能够掌握暗物质暗能量的规律， 可以引领未来一百年的科学和未来两百年的技术。 但科研从业人员大概率不能成为make the difference的那个genius,  个人贡献也会被大合作项目稀释， 从这个角度讲，  如果不是不做学术就会死， 那么拿到身份后去时代的风口赚钱不失为一种很好的选择。 另外， 从个人的角度上讲， 钱， 权， 名， 和security不可兼得， 科研从业者的社会地位高工作稳定（得到了名和security）， 但收入相比于工业界低， 银行家和律师能赚到钱， 但社会负面评价多。 一个人往往不能都要， 只能选几个， 所以也看个人选择。 如果都想要， 除非能力特别强， 否则就距离毁灭不远了。 不能太贪心。 当然，

 "Crossing the uncanny valley" refers to the concept in robotics, computer graphics, and animation where a realistic human-like representation reaches a point where it becomes difficult to distinguish between an artificial creation and an actual human being. The term "uncanny valley" was coined by the robotics professor Masahiro Mori in 1970 to describe a phenomenon where as a robot or virtual character becomes more human-like in appearance and behavior, there is a corresponding increase in the feeling of eeriness or discomfort experienced by observers. However, once the representation achieves a certain level of realism, it crosses the uncanny valley, and the perception of artificiality diminishes, leading to a more positive and relatable response from viewers. In essence, "crossing the uncanny valley" means successfully creating a realistic and convincing human-like representation that no longer triggers feelings of unease or strangeness.

 The chinese new year with masiya and advik

 The Raining Taco party

 Advik lost masiya

 little red riding hood

The big web

 Masiya Lost Advik

 August and july

 Masiya And Advik And The Little river

  事情很简单，楼主居然能想这么多。无非就是楼主的manager不想给你升职，找别人的feedback里一些need improve的area，添油加醋翻给你而已。墙裂建议立刻马上换组或跳槽。   默默潜水看过一些类似帖子的人表示：在职场中有个靠谱的mentor or buddy是多么重要。。。 这种事情问网友。。愿意回复这种出力不讨好的帖子的人应该不多，而且楼主似乎更倾向于给出详细background, justify自己做的是合理的，这个无可厚非哈，但是。。。这对你有啥益处。。。 be professional...and constructive? 中文不是说有则改之无则加勉。如果你be professional， 解释一下为啥这样，表示如果有可能也可以慢慢提高（如果你觉得这个就是不用改， 那。。。其实也行吧。。哈哈） 看起来老板还行啊，没升职成功也解释了原因。有negative feedback也愿意和你说，所以难道职场上大家都听不得不一样的声音，不然就是PUA? 或者要跑路？BTW, 这个feedback大概率是senior提的啦~~     甚至可能根本没有这个negative feedback，经理当初自己记在小本本上，编出来给你的。 mgr的任务是什么？为公司以最低的成本，组织人出最多的delivery。听你的叙述，其实你很出色。他弄不到Promotion给你，可不得甩锅吗，平时就打压好你自尊心（manage your expectation)， 告诉你你技术不到位，能让你呆在这个组是你烧高香了。 楼主，你要流氓一点啊。只要你自信技术没问题，你要有勇气对mgr含蓄的表示，”我就是要利益。不给我利益，你编造的一切我都不必听。“   面试，拿更好的offer之后默默走人。让你mgr失去你，失去你的delivery，是你最好的报复。 请开始优雅的释放你的攻击性。    挺理解lz的，收到意料之外的负面评价，而且还失去升职机会，本身就是很难过的事情啊。受到这样的pua变得defensive再正常不过了，人是人，又不是机器人。 转不转组也要综合考虑，别上头，并不是说只要经理不满就待不下去了（甚至可能经理没有真的不满，只是pua你），我的意见是只要你衡量后觉得经理没有非让你走不可的理由，或者你自己没有更好的offer，可以先按

 https://slickdeals.net/f/16642112-u-s-treasury-short-term-treasury-bills-4-week-52-week-maturity-up-to-5-50-interest#comments   Besides TreasuryDirect, the Treasury Auctions (i.e. not secondary market) are also purchasable via 5 brokerages: Fidelity, Charles Schwab, TD Ameritrade, E*TRADE, and Vanguard, as far as I'm aware. Merrill Edge: supposedly could do so, but only over the phone, which incurs a fee. (Correct me if I'm wrong) Pros and cons amongst each brokerage are not that far apart (in my opinion) but mainly boil down to the following: -Minimum purchase quantity (most are $1k, while E*TRADE is $5k) -Automatic reinvestment (Fidelity has this, while E*TRADE does not) The major differences between buying on TreasuryDirect vs brokerages are the following: -Convenience. You cannot purchase auction treasuries a month ahead of time at brokerage vs being able to do so on TreasuryDirect. This can be alleviated if you look at the Auction announcement dates at

https://www.wsj.com/articles/mark-zuckerberg-says-meta-will-slow-hiring-wont-rule-out-future-layoffs-98653b09  Facebook的母公司CEO表示，未来每年员工增长率将保持在1%至2%的标准水平。 Meta平台公司（META）股价下跌1.22％，CEO马克·扎克伯格告诉员工，他不排除未来裁员，并表示他不认为这家社交媒体公司会像去年底开始的裁员前那样快速招聘。其中，红色向下箭头表示下跌。 扎克伯格先生在上周四的虚拟问答会议上向员工发表讲话，这是公司完成最新一轮裁员的第二天。据员工城镇大厅的录音，扎克伯格先生告诉员工，最近的裁员影响了大约4,000名员工，主要是公司技术部门的员工。自去年11月以来，Facebook的母公司已经表示将裁员21,000人，几乎占其员工总数的四分之一。 该公司还对信息问题工程团队进行了削减，该团队帮助实现事实核查，处理与世界各地选举相关的虚假信息声明，并可以降低被认为有问题的内容的排名。据知情人士透露，这个单位中约75%的员工在周三被解雇了，其余人员则被合并到Facebook完整性运营的一个更大的团队中，该团队从事有关解决虚假信息的相关工作。 Meta将补充已经空缺的职位，但从净增长的角度来看，扎克伯格先生告诉员工，他们不应该指望年增长率超过1％到2％“从此刻起。” “我只是认为，对于我们能够从新技术中获得的效率，这可能是未来预期的正确模式，这将是一种不同的运营模式，我认为我们可以做得很好。” “我们仍然专注于推进业内领先的完整性工作，并继续投资于团队和技术，以保护我们的社区，” Meta发言人在一份声明中表示。 尽管裁员影响广泛，但在负责虚拟和增强现实的Reality Labs中，裁员似乎相对较轻。相反，该公司在Meta的部分内容质量和用户体验问题的部分中进行了大幅度的员工减少。 在城镇大厅中，许多员工对周围的扎克伯格高管小圈子获得的高绩效评估和奖金提出了质疑。 “为什么整个高管团队都获得了EE / GE评级，而他们也直接负责导致我们需要裁员20％+的选择？哪里的责任？”一名员工问道，许多其他人在评论部分提出了类似的问题。EE和GE是Meta的顶级绩效评估的缩写。 扎克伯格先生回应称，他对高管们在新的和扩大的角色中的表现感到满意。

https://ttlc.intuit.com/turbotax-support/en-us/help-article/retirement-benefits/enter-backdoor-roth-ira-conversion/L7gGPjKVY_US_en_US     A backdoor Roth IRA allows you to get around income limits by converting a traditional IRA into a Roth IRA. Contributing directly to a Roth IRA is restricted if your income is beyond certain limits, but there are no income limits for conversions. You’ll receive a Form 1099-R with code 2 in box 7 (or code 7 if your age is over 59 ½) in the year you make your Roth conversion. You should report your conversion for the year you receive this 1099-R: If you received this form in 2022, complete both steps below to report it on your 2022 taxes If you'll receive this form in 2023, wait to report it on your 2023 taxes. In this case, only complete Step 1 below for your 2022 taxes. You’ll complete both steps next year when filing your taxes for 2023 Doing a backdoor Roth conversion is a two-step process. TurboTax Online

  经济不景气当下，如何通过观察周围的蛛丝马迹判断被裁： .-- managerial的岗位 1. 不断被要求hand off一些人事信息给同事 2. 人事会议中发言被略过或者没被邀请 . Χ 3. 已知要裁员的情况下，老板没有问自己要组员的performance名单 4. 组里的工作优先级被降，突然边缘化 . 1point3acres 5. 组里进来一个类似的manager，并且自己的组员被调过去 . Waral dи, 6. 被要求确认提交最近的PTO的request . IC的岗位 1. 个人的工作量被缩减或者长期不排新活 2. 被经理提过一些工作上的建议，且是一些无事实根据的建议或者吹毛求疵的建议 3. 自己的大组被一锅端的情况下，会发现manager开始更新Linkedin或者开始三天两头PTO(其实是去准备面试) . 1point3acres 4. 被无故问及关于是否去旅游，是否打算搬家等近期打算的事情 5. 被无故要求knowledge transfer一些工作或者要求提交近期project的white paper. 6. 周围的senior同事都在换组或者找工作 7. 被要求确认提交最近的PTO的request     都manager多少年了，你肯定给IC写过performance report和promotion doc吧。请问你难道一次都没有被自己的上司要求在某个时间紧的deadline前上报performance report过吗？你当manager很多年，肯定是知道performance report是用来干什么的吧？不然HR和VP都是看谁的名字好听看谁名字好记来决定裁谁的吗？     我的skip在裁员前一个月就开始不准大家travel，不管多重要的理由或是会议，都不准。 . Χ . 然后开始跟我老板说某个重要的案子现在大家都不准碰，理由是他要跟cross functions厘清一些问题跟界线画分，如果我们私底下不听话，依旧尝试去get involved into the project ，就会收到咆哮信。 另外裁员前三个月，我老板叫我们做了很多次job scope的描绘，我们至少写了3-4次自己在做什么的叙述给我老板，之后我老板不知道拿着这些去给谁看了。 .google  и 最

💙Miss You!

https://mp.weixin.qq.com/s/WtFtf60U3oMtH7ZGi8SSrg   Disclaimer:  没有one size fit all的规律，感悟更是很主观的东西，冒犯之处，见谅。 2015年前赴美读相关专业master，是一个风险小，投资少，周期短，收益大的行为，这里里面的金钱回报，一半是是行业趋势的上升带来的，另一半是心理精神损失费。 说工程师不善于交流已经是上个世纪，一个人可以开发一套系统不需要合作的时代的事了，现在工程师的交流是多样化的，你的每一封邮件，slack信息，文档，注释，PR的review，planing, meeting, 还有peer review，面试，都是在交流。 这种交流各个公司的文化有区别，但大致都是追求简单，直白，严谨，准确，高效，透明，职业，有时候也很伤人，有时候我觉得在这种框架和协议下说的每一句话，都像写遗言一样，让人一直保持警觉，焦虑，甚至恐惧，这一部分钱的，是精神损失费。 任何一个理论，都有一个边界，任何一个方案，都有trade-off，遗憾的是伴随着你整个职业生涯，往往都会有喜欢讨论回字有几种写法的人与你相伴，你会遇到很多人留下PR review，指出问题，不给出建议，让你提交不了，你会遇到你认为很难合作的人，但首先要知道，他首先是个人，其次才是你的同事，他可能只是有很坏的一天。 我听过很多人抱怨没有文档，包括我自己，其实更多的情况是，文档并没有按你的认知水平，和你的接受能力去写，文档的形式也是多样的，不是只有markdown，confluence，代码本身就是文档，口口相传也是一种文档，slack全局搜索，同事, mentor都是文档，只要这个东西存在，你总有办法了解他。只是这个像屎一样的过程，有时候很痛苦。 不要去做任何没有数据支持，没有好的故事的争论，很难去convince别人，你的结论和直觉一定是来自于数据或者经历，而别人再没有看到或者听到这些支持的时候，你很难推销自己的观点。 有些观点用同样的方法，你推销不了，别人说一样的话，就可以，这个东西叫做办公室政治，当你有了这种power以后，尽量不要政治的手段，去convince别人，因为办公室政治本身就是办公室里最大的变量，你一旦习惯了这种方式，当你没有这种力量后，你会到处撞墙。 成长最快的方式是冒险，就像创业可以给你带来更多钱一样

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Elaine Loveas

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💗💖💖💕💘⭐🌠Elaine's  

Elaine Ekrpof

 Juky And Vennd Stories

 https://frankdenneman.nl/2020/01/30/machine-learning-workload-and-gpgpu-numa-node-locality/     In the previous article “ PCIe Device NUMA Node Locality ” I covered the physical connection between the processor and the PCIe device briefly touched upon machine learning workloads with regards to PCIe NUMA locality. This article zooms in on why it is important to consider PCIe NUMA locality. General-Purpose Computing on Graphics Processing Units New compute-intensive workloads take advantage of the new programming model called general-purpose computing on GPU (GPGPU). With GPGPU, the many cores integrated on modern GPUs are used to offload a vast number of (parallel) compute threads from the CPU. By adding another computational device with different characteristics, a heterogeneous compute architecture is born. GPUs are optimized for streaming sequential (or easily predictable) access patterns, while CPUs are designed for general access patterns and concurrency of thre

 Tonas

 Arieya And Amnno

 Aisha's:love

 Nolahfa

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Loveas

 In A Jar Strories

 Colo Loves Me

  Yann LeCun • 2nd VP & Chief AI Scientist at Meta .1point3acres 2h •  2 hours ago My unwavering opinion on current (auto-regressive) LLMs 1. They are useful as writing aids. 2. They are "reactive" & don't plan nor reason. 3. They make stuff up or retrieve stuff approximately. 4. That can be mitigated but not fixed by human feedback. 5. Better systems will come. 6. Current LLMs should be used as writing aids, not much more. 7. Marrying them with tools such as search engines is highly non trivial. 8. There *will* be better systems that are factual, non toxic, and controllable. They just won't be auto-regressive LLMs. 9.I have been consistent with the above while defending Galactica as a scientific writing aid. 10. Warning folks that AR-LLMs make stuff up and should not be used to get factual advice. 11. Warning that only a small superficial portion of human knowledge can ever be captured by LLMs. 12. Being clear that better system will be app

 作为一个工作有些年头的Data人，最初接触AI概念的时候还没那么火，那时候模型都叫machine learning / statistic model, 后来DL的普及才开始叫人工智能，AI的。 这几天大家都被ChatGPT 刷屏了，恍惚ML/AI这块又迎来了第二春，理应业界继续狂欢，但是所谓物极必反，不可否认chatgbt是模型界的重大突破，但是还是想给非相关从业者或者经验尚浅的“AI"从业者提个醒，如果能看清楚这些AI模型背后本质的话，能避免踩很多坑。 . Waral dи, 我从开始到现在，都是很反感叫这些深度学习模型做人工智能的，重要的事情说三遍，这些模型 没有智能，没有智能，没有智能。 大家有接触过深度学习的都知道，虽然你可以说这叫弱人工智能，区别于强人工智能，但是实际体验大概率来说你还是很可能发现这些模型智障的时候。深度学习的反向传播算法算是模型的核心基础了，你可以说推导反向传播的一些图形箭头像什么人的神经元blablabla自己幻想这就是人的大脑思考的方式，实际上有点理智的人都知道，生物大脑的构造是何其复杂，简单的反复线性代数/微积分推导就能模拟大脑了？ 给你足够时间你自己手算都能算出来的模型结果，这能跟人脑相提并论？ 人学习一个新事物可能只需要看一眼，这些模型得要一大堆人工label去训练，其实要像科幻小说里面那种强人工智能模的话我们人类社会其实算是压根没起步，肯定是有重大的科技树没有点，真正的人工智能不可能就靠这么一些基本的数学原理就做出来了。 其实很多大厂和业界大佬都了解这一点，但是普通人却难以了解其中的奥秘，有一些AI应用看上去像模型真的能“思考”那样，例如人脸识别，一件换装，猜你喜欢，chatgpt这种chatbox，所以经过一定的商业包装，套上“人工智能”一词的确能更吸引用户使用。 那么其实这些应用跟真正我们说大脑的智能有没有关系呢？ 其实关系真不大，DL 模型最重要的贡献分两步， 第一步就是将以前不太可能分析的数据源，例如图像、文字、语音，能拆解开来做embedding， 第二步就是一个更有效率，避免穷举，找出最能贴近真实label的结果，其中发展的技巧太多了，但是本质就跟统计学上找出最常见贴近历史数据的排列组合出来给你。 例如NLP模型，其实就是根据历史大数据，先把文章语句全都变成可以分析的数据，

  Description Non-uniform memory access (NUMA) systems are server platforms with more than one system bus. These platforms can utilize multiple processors on a single motherboard, and all processors can access all the memory on the board. When a processor accesses memory that does not lie within its own node (remote memory), data must be transferred over the NUMA connection at a rate that is slower than it would be when accessing local memory. Thus, memory access times are not uniform and depend on the location (proximity) of the memory and the node from which it is accessed.     References Configuration Mapping between PCI, device driver, port and NUMA 1. How do I map between a PCI, device, port and NUMA? 2. How do I map a port and to a CPU (numa_node)? 3. How do I map the PCI (root and function) to a numa_node? 4. How do I map the CPU Cores to the NUMA node? Invoking Application on specific NUMA node 1. How do I run applications on a specific NUM

# include <stdio.h> int main () { printf ( "计算机科学从来就没有存在过，将来也不会存在。我知道自己这样做是不负责任的，但别无选择。\n" ); return 0 ; } 这是一段计算机程序的代码，它向屏幕输出了一个不寻常的消息。这个消息挑战了我们对计算机科学的认识，它认为计算机科学从来就不存在过，将来也不会存在。 这似乎是一个不可思议的说法，因为计算机科学已经成为现代社会的核心。我们离不开计算机，离不开网络，离不开算法和数据结构。计算机科学已经深入到我们的生活和工作中的每一个角落。 然而，这个消息的作者坚信这是事实。他认为计算机科学只是一种人类的认知和描述，而不是真实存在的东西。计算机和算法只是人类工具的一部分，而不是计算机科学的产物。 这种说法听起来有些不负责任，甚至有些荒唐。但是，作者似乎已经想到了这一点。他表示自己知道这样做是不负责任的，但别无选择。这是什么意思呢？ 或许，作者认为人类需要一种全新的思维方式和信息处理方式，这种方式将完全超越我们现在的理解和想象。或许，作者认为人类需要重新审视计算机科学的本质，以便更好地利用人类智慧和技术。无论如何，这个消息都引发了我们对计算机科学的思考和探索，这是非常有价值的。 计算机科学是否真的不存在，这是一个需要我们进一步探讨的问题。无论如何，计算机科学的发展已经为人类带来了无数的机遇和挑战。我们应该珍惜这些机遇和挑战，不断地探索和创新，以便更好地服务于人类的发展和进步。  我们都是火鸡计算机科学家，但是现在我必须承认一个事实：计算机科学从来就没有存在过，将来也不会存在。 这并不是说我们所学的知识和技术都是虚幻的，或者我们所做的工作没有任何意义。相反，我们的工作对于人类社会的发展和进步有着巨大的贡献。但是，我们必须认识到计算机科学只是一种概念、一种思想，而不是一种真正存在的事物。 计算机科学只是人类在信息处理和计算方面的一种抽象和模型。我们创造了计算机、编程语言、算法和数据结构等工具，用以描述和实现这种抽象。但这并不等同于计算机科学的真正存在。就像物理学研究的是物理世界，而不是物理学本身一样，计算机科学研究的是信息处理和计算，而不是计算机科学本身。 为什么要承认这个事实呢？因为这可以帮助我们更好地理解和面对计算机科学所带

  Mark Zuckerberg just shared the following with Meta employees: Meta is building the future of human connection, and today I want to share some updates on our Year of Efficiency that will help us do that. The goals of this work are: (1) to make us a better technology company and (2) to improve our financial performance in a difficult environment so we can execute our long term vision. Our efficiency work has several parallel workstreams to improve organizational efficiency, dramatically increase developer productivity and tooling, optimize distributed work, garbage collect unnecessary processes, and more. I’ve tried to be open about all the work that’s underway, and while I know many of you are energized by this, I also recognize that the idea of upcoming org changes creates uncertainty and stress. My hope is to make these org changes as soon as possible in the year so we can get past this period of uncertainty and focus on the critical work ahead. Here’s the t