《软件人才管理的艺术》读书笔记5

本文探讨了管理者如何通过参与编码和技术实践来增强团队管理和个人能力,同时提出了预防并处理老资格员工停滞不前的方法。

9专业性

管理者应该编码~

如果觉得埋首于编码,会阻碍管理的视野,那么建议如下:

a。使用开发环境构建产品。必须熟悉团队所用的工具,包括构建系统,版本控制系统和编程语言。

b。任何时候,都能在任意一块白板上,画出你的产品详细架构图。这幅图包含了你对你的产品的全部理解。

c。负责某项功能的开发。这样不仅能强迫自己积极参与开发过程,还能是你从“负责一切的领导”变成“负责一件事的人”。它能让你变得谦虚,不会装腔作势,还能提醒你小决定的重要性。

d。编写一个测试脚本。将其作为产品运行情况的检查清单。

最终建议,如果不能编码,保持灵活性,不要停止开发。

10避免出现费茨。

费茨在书中指的是拥有关键工作技能,但是在公司中无所事事的老资格员工。

基本商业物理定律:企业成长时,员工也会得到成长。

或许拥有关键工作技能可以不会遭到解雇,但是自满是职场杀手。最终结局必将是离开。

发生费茨现象,不是费茨的错,而是费茨的管理者的错。

管理者采取的解决方案有

a。年度考核。

首先考核某位员工,先针对其所在岗位,记录过去一年所有工作情况。先整理,但不要急于去判断。

第二采用技能-意愿模型。技能表示员工具备多少能用来承担他工作的技能。意愿表示员工的需求。避免出现费茨类型员工的第一步是让这种员工明白能够持续不断推动他的动力是什么。

费茨类型员工属于高技能,低志愿类型员工。但是随着时间发展,技能会慢慢衰落,逐渐落后的技能会影响他的意愿,而逐渐降低的意愿又会引起他的技能下降。这是一个恶性循坏。因此如果能提高他的技能,也能相应提升他的意愿。

年度考核是讨论,不是对某人工作业绩的评论和演讲。讨论首要一点是双方能认同考核结果。应该组织两次会议。第一次会议告诉被考核员工考核结果。但是不要去讨论奖惩细节。让员工有时间去消化考核结果。然后举行第二次会议讨论考核目的。比如怎么做才能提升技能和意愿。

对待4种类型技能-意愿员工的参考理论:

高技能,低意愿:需要工作环境和职责方面的变化。(升职和跳槽?)

高意愿,低技能:需要培训和有经验的指导者。只要技能提升了,这样的员工机会积极工作。这是定律!

低意愿,低技能:说明管理者忽视了员工的需求。因此是管理者的管理错误。需要对这样的员工做很多事情。(书中没有提到详细的解决方法,这点我想只能自己琢磨)

高技能,高意愿:管理者成功管理员工的结果。

总结:管理者招聘时候,对要招聘的每个人讲同一句话:我聘用你,是因为你已经具备了未来一天拥有我这个岗位所需全部技能和意愿。

这句话告诉那些和管理者一起工作的人,管理者希望他们成功,同时也提醒管理者自己要不断前进。因为没什么比身后有一群聪明的人更能催人奋进了。

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。
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