蚊子132谈IT团队工作的态度和技巧

本文分享了IT团队工作中至关重要的态度与技巧,包括确保任务理解一致、主动汇报进度、积极解决问题、勇于承担责任等,旨在帮助团队提高工作效率。

原文:蚊子132谈IT团队工作的态度和技巧

好的工作态度往往能把工作做好,熟练的工作技巧往往让工作事半功倍,蚊子132谈IT团队工作的态度和技巧:

(1)接受和分配任务双方要达成充分共识。为了尽可能减少理解误差,主管分配任务时你要主动与之确定任务是什么、什么人参与、达到什么目标、何时完成、度量标准是什么。

(2)主动汇报工作计划和进度。主管需要把握全局,因此他们需要处于“一切在掌握之中”的状态。作为员工,你要在任务达成共识后主动上报任务计划,并阶段性汇报进展。进度报告要包括什么时间段内达到了什么目标、解决了什么问题并概述你用的方法。这样,你自己也收获匪浅。

(3)任务要无条件接受、主动沟通、尤其别抱怨。主管不是傻子,不会无缘无故任务砸你头上。如果此时你确实忙不过来或不懂,如实告诉主管、表明难处、请主管裁决是否交由其他人做或者延迟再做。这需要你首先能做好个人时间管理。

(4)不要问主管该怎么做。你受雇是来解决问题的,你应该是专家,至少走在做专家的路上。遇到未知问题时,自己去思考和咨询,给出你的理解和多个解决方案,供主管选择。

(5)主动承担责任、分担任务。主管其实是很累的,尤其是技术主管,你看着他陀螺转不体谅、心疼吗?你要主动推动工作的进行并汇报,这需要你的全局意识和更高的视角。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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