人性18——抱怨·利益

在一个硬件企业中,员工对食堂的抱怨与对学区调整的关注形成了鲜明对比。食堂的抱怨虽然热烈,却未见实质改变;学区问题虽讨论较少,却因少数人的坚持而得到解决。这反映出触及灵魂的问题可能广泛讨论,但触及利益的问题,哪怕只涉及少数人,也会引发真正的行动。

我曾在一家硬件企业实习。
因为保密需要,上班不能连外网,只有一个内部论坛供人交流。
论坛里有两个帖子让我印象深刻。
第一个帖子是抱怨食堂的。
这个帖子讨论得热火朝天,回帖十多页。回帖从菜品的品类和质量,到对比周边价格,以至于高峰期的就餐承载量,以及对各个地区和民族的饮食习惯和口味建议,应有尽有。
第二个帖子是抱怨学区的。
那年因为片区调整,公司的员工子女入学有所变化。帖子仅有寥寥数个回复。要不是内网帖少一直不刷新,可能我都不会注意到。
事情的结果是:
食堂的伙食,直到我实习结束都毫无变化,该难吃的依然难吃。
而那个反映学区问题的帖子,在沉寂了半个月之后,被HR专门回复,称与上级协商并最终得到了合理解决。
作为低人权实习生,我的位置被安排在人来人往的区域入口旁。所以我看得很清楚:那几个学区受影响的同事,每隔一两天都会跑去找HR督促询问,直到事情结束。
而食堂……你别看大家都在网上都义愤填膺,但较真的恐怕一个都没有。
触及灵魂没问题,触及多少人的灵魂都没问题。
但你触及到了利益,哪怕只是少数人的利益,你就完了。
来源|知乎
作者|罗晨

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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