又是例会

本文分享了作者在公司例会上的感悟,包括如何在团队中高效汇报工作、听取领导建议,以及在与客户沟通时强调真诚的重要性。通过实际案例,作者反思并总结了职场成长的经验。
    又是周一例会,现在已经没有开始时的那般紧张心情了。
 
    每周的例会,听同事老练的发言,老大从容的布置,还是很享受的。过来已经两个多月了,我也开始像同事那样把上周的事情和本周的安排向大家做一个汇报。听老大直接地讲到其中的关键点,只能佩服的点头,并暗暗叮嘱自己下次把事情做到位。
 
    今天开会的时候就想写下点东西,老大讲的时间还是深有感触的。中午老大叫大伙在迪欧咖啡一起吃的饭,吃完饭准备动手开始写的时候,发现上午那点东西都就着饭给吃了。现在细节已经记不得了,还记得的是遇事多想,理顺条理。现在也不像做开发那会儿了,什么东西都是一跟弦,做没做一看就知道。
 
    客户的话要经过多方验证,做客户想到的,想客户没想到的。
 
    和客户沟通时,最重要的是真诚。
阅读(275) | 评论(0) | 转发(0) |
0

上一篇:TPC-H整理

下一篇:老大生日

给主人留下些什么吧!~~
评论热议
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值