带技术团队之大忌

本文讨论了技术团队领导的常见误区,包括忽视项目扩展性和稳定性,过度依赖搜索引擎解决问题,以及过度指导导致团队成员缺乏主动性和创新。强调了技术研发的严谨性,倡导团队独立思考,以及领导应把握方向而非介入具体实施。

 

         这里主要闲谈项目经理,技术总监等技术团队的头的一些通病,个人总结了几点,纯属个人意见,欢迎指正。

 

一、能用就行

         “能用就行”是指项目开发过程中,为了赶进度,有些头会有这种想法。不管项目的扩展性,后续维护难度,软件是否稳定,容错性,这些通通不管, 先把东西弄出来为上,。特别是市场出生的,或兼市场的头,这种思想尤为严重。如果这种思想在团队中漫延,这种团队弄出来的产品铁定是流毒无穷的,花一个月开发的项目,花二年去维护,问题总是断不了的,这个团队永远也别想成为一流团队,最终成为三流,顶多混个二流。

         研发与市场毕竟是不一样的,研发讲究的是严谨,钻研,打破沙锅问到底的精神,这样才能稳扎稳打,做出来的产品才能稳定,经得起推敲。而市场讲究的是变通,协调,关系,当然如果同时产品优质那当然是更好的了。所以说,研发与市场不能混为一谈,研发一定程度上是服务于市场的,但是同时应该独立与市场,不能被市场牵着鼻子走。而团队的头作为协调研发与市场需求的桥梁,就得很好的把握这个度,进度紧时,可以鼓励团队加快进度,向进度倾斜一些,但是你同时必须给他们传递信息:技术是不容马虎的,项目稍缓时必须补上。很多项目过了,是不太可能从新去补的,但是作为领导,姿态必须保持,这样下属才不会松懈,这是很重要的。

 

二、少用百度、google

现在很多程序员一有问题就不假思索地“百度”、“google”,最终到了没“百度”、google就不能编程的地步,我个人认为这种程序员是没有出路的,最多混个温饱,想有什么出路,这个我个人不看好。

         很多公司研发部是没有外网的,也就是没“百度”,没“google”,一般在研发部外面小房间里有几台电脑,用来应急查资料的。难道你写几行代码就往那里跑?再说了就是让你跑, 就那么几台电脑,够用?

         所以纵容属下一遇到问题就“百度”、google也是大忌,这种程序员写不出优质代码,做不出上等产品,因为他们不怎么思考,知识面不全,对专业知识认识不透澈,最终变得特懒。个人认为应该引导属下多系统地全面地学习,让他们认真地掌握,对专业知识认识透澈,做出的东西才牢靠。具体方法可以像某些外包公司一样,经常组织些考试,做此理论技术的考试。作为积效、晋升的标准之一。也可以像某些公司一样,研发部独立于英特网,只在某个角落小房间留几台可以上网的电脑,他们也不能老往那跑吧。这样那些一知半解不求上进的最终将挤出团队,留下的质量就不是一个概念了。

 

三、少给具体方法

         特别技术出身的头,曾经自己技术很牛,带项目时,下面的人遇到什么问题,他就直接告诉人家具体的解决问题的技术细节,甚至用什么API之类的都给说了。更有甚者,整个项目直接指导下面的人怎么怎么做,用什么技术,每一步都想好了,下面的人都变成了编码的机器了。如果你是这样的头,那你太失败了。一、下面的人会变懒,没积极性,没创新,不主动等等问题,甚至人家就等着你来指导, 你说怎么地就怎么地,反正是你具体指导的,出了什么事,下面的人也不担多少责任,也不用太多的思考,按老大说的弄完了就完事,然后干自己的事去。

         这种人是做不了领导的,领导是提供解决方案,指明方向,把握项目进度的,所以说,做该做的事,少干涉下面具体实现,相信别人,在技术结点上把好关就OK了。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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