创业篇之六:距离和神秘感

距离会产生美,这不仅仅用于爱情。

1、“让我们成为朋友?” No!

你喜欢和你下属成为朋友吗?

朋友之间是一种自然属性,很纯粹的关系,没有职位高下,思想与感情坦诚相见,距离和亲疏是可以控制的。而老板与下属,彼此之间既有职位的高低之分,又各自为了不同的利益算计,一个看重的是效益,一个是为了更多的薪水,环境和利益造就了双方身不由己地“对外作战,对内斗争”。这两种角色和关系的转换,让我们同时拥有了两幅截然不同的面孔。

如果生硬地将这两层关系“合二为一”,必定会陷入尴尬、为难的境地,很多简单的事情也会变得繁杂难以解决。

2、守住你的秘密

为自己的秘密准备三个口袋,其中两个是永远不会打开的。一个装的是最坏的,一个装的是最好的。必要时将中间的袋子打开,让那些非看不可的人瞧一眼,他们自以为这就是你的秘密,其实不过是虚假新闻。

别抱怨别人的“出卖”,只有自己知道的事情才叫作秘密,如果有第二个知情人,就等于全世界都已经知晓,所有公诸于天下的秘密都是从“自我出卖”开始的。

3、成就“优秀”的个性

² 时间管理

  他们特别尊重时间,在他们的行事和计划里,永远存在着时间概念,这类管理者通常都是目标管理的高手,就像射靶子一样,强调瞄准目标、拿出结果、产生效率。

² 超级自信

  他们超级自信,时刻把自己打造成上帝的样子,员工所有的担心,在他们面前无疑都是“小菜一碟”,他的身上看不到忧虑,并且能够很好地感染大家,让所有人都变得自信起来。

² 坚持和固执

固执有时候确实是一种优秀而非凡的品质,当然,这要依托他们天然、正确的直觉和判断力。

无论做什么,无论什么年代,勤奋都会是永远的竞争力。而任何事情,成功和失败的唯一区别,就是坚持与否。

² 超强的口才和思辨

  这类管理者思维缜密,善于与人交流,分享见解。

² 极强的组织能力

他们会用最简洁的语言把各个项目组织到位,人员调动合理。这类管理者还喜欢做计划和表格,责任到人,目标明确,项目管理,步步为营。

领导个人魅力,是真正的魅力,一种态度、信仰和行为的完美结合。

4、底牌

最先失败的人,都是过早将自己的底牌亮出去的人。

在离成败尚远的时候,羽翼未丰的时候,更不可四处张扬,因为这是决定你是否出局的王牌。

把自己当成一个演员,在舞台上,通过出色的表演掩饰目的,这是历来不可或缺的做局之道。大智若愚的人,向来都是懂得装傻卖痴之人。

聪明的人与对手交手,最擅长于“装傻”:他们不表露自己的高明,更不会故作聪明地纠正对方的错误。

但是,你必须有高超的演技,要能“骗得过”对方,才能把局做得恰到好处。

深藏不露,其实是一个人的阅历和性格的体现,是一种处世境界。

内容概要:本文档围绕自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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