团队合作要服务化,拒绝代劳

本文深入探讨了在企业管理中,领导过分追求短期目标,忽略团队间合作方式的现象。这种做法可能导致团队内部出现大量代劳情况,即原本应由某一团队负责的任务被其他团队承担,特别是当这些任务涉及流程下游或支持性角色时。代劳不仅降低效率,还会导致资源浪费和员工不满,严重时可能导致员工离职。为了提升团队合作效率,文章建议通过明确职责划分、引入服务化平台等措施,减少不必要的代劳行为。

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        酷壳上这篇《开发团队的效率》中提到过这点。

 

===进入正文===

 

        领导只要结果,不要过程。
        大多数领导是这样的:很少或者根本不关心在乎下面各团队间合作的方式;只关心最终产品或任务是否能完成。这样的领导一般只在乎能否在短期内完成目标任务,而忽视了达成目标方式是否合适,是否符合可持续发展。

 

        于是底下各团队间的合作就可能存在大量的代劳。

        如本属于A组的职责任务,却由B组去实现。尤其当B组是整个工作流程中的下游团队或支持性团队的时候,代劳会成分更多。有时候在A组人力资源不是非常充足的情况下,领导甚至会明确指派B组人员去做A组的任务!(就是为A组擦屁股)

(拍拍脑袋就做决定的领导多了去了。这年头,”领导“是可以用来当贬义词的。就像”专家“。)


        代劳有害。
        分工是为了高效率。让更专业的人去做更专业的事。不同团队间的职责划分必须非常清晰,泾渭分明。不同团队,技能各有所长。团队间的代劳肯定是吃力不讨好,浪费资源。这还算轻的。严重的可能直接导致B组成员离职。(为别人擦屁股能爽吗?不爽,那就离职。)
        再者,代劳所消耗的资源谁出?A组会愿意划一部分自己的薪资、升职等各种资源给B组吗?肯定不愿意。如果愿意,还不如直接把B组的人力直接归并到A组里,完全成为A组的一部分。如果遇到不得不代劳的情况,肯定是组织出问题了。


        团队合作必须服务化。
        服务性团队应该定义一套接口,开发一个通用的平台,让其它小组能够自助式地获取所需服务内容。具体服务性工作由这个平台自动完成。尽量减少处理其它小组各自具体业务的情况。当然这个平台自身的业务逻辑与其它小组具体业务也要解耦。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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