程序员不要做“沙和尚”,挑死担没功劳,No! .

不做沙和尚
本文通过一个典型例子揭示了在工作中默默付出却得不到认可的现象,并提出了如何改变这一现状的方法。
沙和尚是老老实实做事的典范,任劳任怨的挑死担,苦事累事一个人全做了,但功劳却没有一点。

做计算机软件开发的人员大多都有沙和尚的影子,基本上只知道埋头做事,做完了领导也不知道你在忙碌,因为领导没有看见你忙,甚至没有听说到你忙,自然你还是忙你自己的。而其它的一部分人,随便做了一点点小事也会到领导面前去说,也要让领导知道,这样一方面多和领导接触了,另一方面也让领导知道了自己在做事,于是乎自然而然的得到重视,获取好处。

我的最好的一个朋友就是一个沙和尚式的人物,他在一个事业单位上班,他不喜好或者说不习惯接触领导,故而一直受到打击。他的计算机水平很高,过了系分,开发项目能力很强。可是他的单位在开发项目有钱的时候,不让他开发,因为都被别人抢了,他和领导不说,抢不到。然而就这么一个有水平的人物,领导安排他去搞运行支持,就是晚上值夜班做一些机械化的操作,白天接电话,处理问题,给开发人员插屁股。根本没有什么节假日和休息时间。这种工作,他们单位有两个系统分析员从事这个工作,而开发部门却没有一个!有一个领导甚至对他说,在国营单位里领导就是也这个权力,将你挂起来!只不过,这里的挂起来是发配最辛苦的地方。运行维护工作没有功劳,做好了是应该的,做不好是要受处罚的。

好可怜的。命运要掌握在自己的手里。决不做沙和尚!人的能力应该有发挥的地方!那么,怎样才能不做沙和尚呢?注意一点,多于领导沟通,具体来讲就是经常向领导汇报工作:

汇报工作就是把自己已经完成的事情、正在工作的事情和将要工作的事情汇报给领导,让领导心中有数。千万不要事情做完了就做完了,吱都不吱一声。

有人可能认为一个事情交给你,你在完成后再告诉领导就行了,中途没有必要汇报,其实这种思想也是错误的。其一领导如果重视这件事情,必然希望掌握进度,进度就需要你中途的汇报了。其二,你能够保证你能够圆满的完成整个事情吗?一个事件可能有很多种完成方法,你能知道你选择的是最正确的或者最适合领导心意的吗?其三,你再做事的过程中,可能会碰到很多麻烦,难道你准备一个人扛吗?中途汇报,可以交代进度,将选择权交给领导,同时你汇报了,说明事情是按照领导的意愿做的,天塌下来有领导扛着,当然有好处也由领导扛着(这是必然的,与汇报无关)。

及时汇报也是向领导表示尊重的一种方式,并且以工作方式多接触领导,久而久之会拉近双方的关系,使你不再惧怕,自然不会挂起来。

沙和尚们,准备好转型了吗?

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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