1.6. 压力和分心

 一些项目经理在这种情况下诉诸于量化那些不需要量化的事。不知道还有什么事可以做,或者害怕做那些最需要做的事,他们把所有的时间都投入到次要事情当中。并且随着项目经理与项目之间的裂缝逐步发展,对图表、表格、检查单和报告的没有必要的关注增加了。在某一点上项目经理完全相信过程数据就是项目,这是完全有可能的。他们把注意力放在那些并不重要但却容易做的事情上面(电子表格或者报告),而不是放在那些重要的,对于工作来说是一项挑战的事情上面(编程或者计划)。他们或许开始逐步相信:只要按照一个十分完美的过程,并且按照检查单检查正确的事,项目就一定可以成功(或者更加愤世嫉俗的说:任何可能的失败从技术的角度来说都不是他的错)。

       那些刚刚涉及到项目管理的新手们的一个担心是——成功需要改变。新项目之所以被创建就是为了通过修改、构建或者摧毁某些东西来故意改变世界的状态。除非是明确的目标、或是因为某种奇怪的理由,否则维持状态不变,不能算作是成功的结果。世界每时每刻都在改变,如果一个网站或者其他项目不如去年那么好,那么大概意味着他落后了,因为目标被误导或者项目在某些方面的执行出了问题。

 

上面这段话给了项目经理一个暗示——忽略基本的压力是困难的。但是与压力一同而来的还有责任——不要只是坐在那里,想办法使它更好一些。总是有一个新的方法去思考,一个新的想法去学习和应用。或者一个新的过程使得工作更有趣或者更有效率。或许这是一种更加近似于领导而不是管理的责任,但是这两者之间的区别是微妙的。无论你想如何努力去区分他们,好的管理需要领导技巧,好的领导需要管理技巧。任何与项目管理相关的人都应该对两者负责,而不论他的职位描述是什么。

 

但是我们重新回到压力这个问题,我曾经看到很多项目经理逃避领导时机(也就是当团队/项目需要有人来决策的时候),并且退却到去跟踪其他人的努力,而不是帮助或者甚至参与到他们之中。如果一个人的所作只是原地踏步并且站在一边旁观,那么他可能更适合于到会计部门工作。如果一个人以领导的角色,面对压力总是一贯的逃避,那么他不是在领导,而是在隐藏。效率低下的或者不能够很好的适应压力的项目经理往往倾向于淡出到项目的外围,因而也就创造很少的价值。

 

1.6.1. 混淆过程和目标

     

 

       为了将混淆的可能性降到最低,好的项目经理抵制在各种他愿意和不愿意做的工作之间定义严格的界限。他们避免在各种项目管理任务和项目自身之间画上亮黄线。遵守检查单意味着可以通过一个有限的过程来保障一个特定的结果,然而世上的事从来都不是这样的。实际上,从来都有的就三种事物:一个目标,一堆工作和一群人。定义良好的角色(参见第九章)可以帮助人们组织好工作,但是角色的形成并不是目标。检查单或许可以帮助人们以一种满足目标的方式工作,但是检查单绝对不是目标。混淆过程和目标是管理中最大的罪过。我应该知道:我自己也曾经犯过这样的错误。

 

       几年以前,在Internet Explorer 4.0项目中我是几大块用户界面的项目经理。我感到巨大的压力它是我曾经承担过的最大的任务。结果,我相信如果能够将所有的东西都写进检查单,我就永远都不会失败。所以那些需要跟踪的工作都做的非常仔细,我沿着这条路走了很远。我编制了一个复杂的电子表格来展示多种数据视图,并且在我办公室的白板上画满了表格和清单(其他的白板在路上)。

 

       因为一切运行良好,老板允许我继续如此。直到他看到我花费大量的时间在我的检查单和过程上面,而不是团队大红旗(警告信号)上面。一天,他来到我的办公室,看到我在所有平整的地方都画满了巨大的检查单和表格,让我坐下,并且关上门,然后说:“Scott,这些东西很不错,但是你的项目是你的团队,管理团队,而不是检查单。如果检查单能帮助你管理团队,很好。顺便说一下,您应该用你的团队来帮你管理你的检查单。”

 

       所以,项目经理应该将注意力集中在团队身上,而不是过程和方法。简单的计划或者跟踪系统当然可以使用,但是必须和项目的复杂度和团队文化相匹配。说得更精确一些:计划和跟踪应该支持团队达到项目目标,而不是禁止他们。只要项目经理关注并且获得团队的信任,我确信任何失踪的任务、过程、报告、检查单或者其他项目管理所需的机制能够在问题恶化之前显现出来,而且这些问题他们一定可以解决。

 

       正如我们将在第十章讨论的那样,仅仅因为一本书或者一个长官说做某事,或者因为一个技术在上个月或者去年被应用,并不意味着可以应用到今天。每一个团队和项目都是不同的,并且经常有很好的理由来质疑老的的判断。固守已有的方法和过程的理由是多余的人倾向于扔雪球,把团队拖入项目困境的沥青坑,就像Fred Brook的《人月神话》里讲的那样。当管理过程需要过程的时候,想知道哪里正在做实际的工作是非常困难的。常常有团队领导或者项目经理有雄才大略来使团队避开官僚主义,但却把团队送入程序和“委员会驱动”的无止境循环中。

 
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
### 关于分心驾驶的数据集 对于分心驾驶的研究,多个数据集提供了丰富的资源来支持算法开发验证。其中一个重要的是Drive&Act多模态数据集[^2]。该数据集不仅涵盖了多种驾驶员行为,还特别关注了细粒度的行为识别,这有助于更精确地捕捉到可能导致分心的具体动作。 #### Drive&Act 数据集特点 - **多视角与多模态**:通过不同角度摄像头录制视频,并结合车内环境模型、3D身体姿态估计等技术获取更多维度的信息。 - **详细的标注体系**:包括高层次的任务描述(如转弯)、中层的活动类别(如打电话),以及底层的动作单元(如眼睛离开道路)。这种多层次标签能够帮助研究人员更好地理解哪些具体行为容易引发事故风险。 除了上述特性外,此数据集中还包括专门针对分心情况设计的部分,例如记录司机在执行某些特定操作时的状态变化,这对于研究如何检测并预防因注意力不集中而造成的安全隐患具有重要意义。 ### 分心驾驶的评估指标 为了衡量分心驾驶识别系统的性能,在实际应用中有几种常用的评价标准: - **准确率 (Accuracy)** :指预测正确的样本占总测试样本的比例。虽然简单直观,但在不平衡类别的场景下可能不够全面。 - **召回率 (Recall)** 或者称为灵敏度(Sensitivity),表示所有正向实例被正确识别出来的比例;特异性(Specificity)则是负向实例被正确排除的概率。这两个参数可以用来平衡误报漏报之间的关系。 - **F1分数(F1 Score)** 是基于精度(Precision)召回率计算得出的一个综合评分,适用于当两个方面都需要考虑的情况。 - **ROC曲线下的面积(AUC-ROC)** 可以反映整个二元分类器在整个阈值范围内的表现好坏程度,越接近1越好。 - 对于时间序列数据分析而言,还可以引入诸如平均响应延迟(Mean Response Delay)[^1]这样的动态指标,用以考察系统对突发状况反应的速度及时效性。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_score, roc_auc_score def evaluate_model(y_true, y_pred): acc = accuracy_score(y_true, y_pred) rec = recall_score(y_true, y_pred, average='weighted') prec = precision_score(y_true, y_pred, average='weighted') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') auc_roc = roc_auc_score(y_true, y_pred) results = { 'accuracy': acc, 'recall': rec, 'precision': prec, 'f1-score': f1, 'auc-roc': auc_roc } return results ```
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