决定去学PMP

入行的时候一直都觉得PM这个角色好像没啥了不起的,可有可无(可无居多)。需求是需求人员谈下来的,软件是技术人员做的,测试人员测试的,实施人员部署的...还要PM干吗用?在个别环境下也确实认证了这一点。我想很多技术人员也有这样的感觉。

就这样过了很多年,中间也接触了很多各式各样的人物,有技术有业务有PM。渐渐的已经不再纠结这个问题了。反正不指望他们实现软件。随着接触的项目越来越多,成功的失败的也渐渐的多了起来。有时间的时候就会不由自主的在想。为什么软件明明做的很好啊,设计功能很符合永续需要啊。时间也没拖延啊。为什么,内部的外部的相关人士都不是很看好呢?问题千奇百怪,失败的表现趋势一致的:有人不满意。

示例1记得很久以前吧,一个朋友找到我想做一个网站平台,供给有需要的人,留下联系方式,方便有合作可能的其他人联系自己。对于朋友的需要必然倾尽全力。绞尽脑汁的想啊,设计啊。后来等网站完成的时候,朋友看完给了一句“没想这么多复杂”。虽然人家肯定了我的工作,却不肯定工作的结果。

示例2,那是多年以前的一个进销存项目,零售行业,老板急着上线。业务却还没有确定,但公司已经开始运转不可能等完全确定,软件再完全开发完成。难道大家都去喝西北风啊。迫于无奈,决定,分模块,快速建立原型,在使用中完善的方式进行开发。虽然有很多重复的劳动,不过至少保证了,公司业务的运转。

示例3,记得那时一个法律系统。刚接手的时候,作为程序员。在了解了项目进展和大致情况,并对软件进行了认真的学习后,发现存在很多问题,技术上的业务上的设计上的。虽然软件能用,可以不尽人意。当时项目已经进入了暂停状态。客户不摧,大家都去忙乎其他的项目去了。处于负责的出发点,上书领导,要求完善项目。结果给予的回复出人意料:等客户要求再说".。结果转眼1年过去了,客户要见面了,一切都提上了日程。结果呢?不言而喻,很多问题自己知道,硬着头皮去见了客户。客户也很认真提出了上百个问题。客观的说,大部分我们都知道,也是应该修复的。也有少部分不合理的。但由于大部分问题是客户发现的,我们已经失去了专家的权威性。在后来的交涉中,步步被动,毫无还价的余地。

示例4,一个公司内部系统,开始被公司外派总部学习业务,结果其他同事(相对年轻)已经开始谈需求,设计功能实现。学习归来后发现系统基本成型。但随着继续开发完善,发现问题不断出现,常常是修复1个,又出现1个。被领导调派过去协助。了解了全部文档资料后觉得业务上好像不对正确。虽然找不到具体例证,不过感觉有些问题要问,于是就问题了,比如系统要统计的多个销售代理点,会不会隶属于一个公司。答案是否定的,客户没说有这种情况,给的示例性数据中也没有这种情况出现啊。后来没办法,联系客户,找来熟悉专家帮忙确定这个问题,原来真的存在。当时修改核心业务设计是不明智的。只能曲线救国(技术解决方式没啥可写的,只要找到问题,技术没啥不能解决的)

示例5,最近来接触一个监控系统,比较奇葩的是,接手之前已经宣告开发完成了。我的角色类似维护,之前开发单位为公司,有一个正式的团队,结果仅有使用说明书。了解过程可不堪言。由于名义上开发是正式团队,项目软件已经验收等等。过于乐观的人为,至少此软件不会有太多低级问题。或者是基本是正确的。开始实施后,问题接踵而至。由于之前的盲目乐观,导致个别问题追查的时候,追错了方向,耽误了不少时间。最后几乎等于重新开发。

例子还有很多,但很多失败都不是发生在技术上的,几乎没有几个是技术上实现不了的设计或者需求无法显示。越是思考越是觉得奇怪。总结一下过往的经历,尤其是失败的,发现很有意义,大致可以分为那么几大类:

类似示例1,不明白用户到底要什么?

类似示例2,用户也不明白他到底要什么?如果你要等全部确定,那就别做了。

类似示例3,如果给用户一个权威的,专家的形象,方便在整个开发中确定良好的沟通。

类似示例4,用户如果意识不到的问题就不是问题了吗?

类似示例5,对于可能的错误,或者阻碍没有防范意识。只会盲目乐观。

示例很多,总结归纳之后,无非就那么几个大类,在PMP的系统学习之后,对应的都找到了相关的知识点。需求,沟通,风险等等。由此看来学习PMP是有必要的。于是下定决心,认真的学习一下PMP知识。

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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