做一个帮助型的管理者乐趣多多

本文分享了一位资深项目经理从技术核心角色转变为帮助型领导的心得体会。作者认识到过度把控项目细节不仅使自己疲惫不堪,也限制了团队的成长。通过调整管理方式,为团队成员创造更好的开发环境,不仅能提升项目效率,还能激发团队潜能。

    在项目经理的岗位上已经做了很长时间了,一直把自己当做技术核心,把控整个项目的方案,经常觉得很累,很多事情需要考虑。觉得项目组成员能力不够,不足以把事情做好。现在回过头来想想,当时的想法真的存在欠缺。

    我们应该要尝试去做一个帮助型的领导,不用事事亲力亲为,我们要做好后勤保障工作,积极的帮助项目组成员处理好其他杂七杂八的相关事宜,让组员有一个很好的开发环境。

    作为一个控制型的领导,往往也不利于组员能力的提高和团队建设。而帮助型的领导能很大程度上的调用整个项目组的开发气氛,大家能很踊跃的参与到开发的设计中。这样作为项目经理,我们能有更多的精力在产品用户体验和需求上面提出更多的意见和改进。

    当然物极则反,我们也不能随意项目组成员的开发习惯。每个人都有一定的惰性,我们也需要在积极的沟通中保持项目的进度。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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