年底总结:坚定技术路线

一年一度的年底总结又开始了。查看一下今年的收获,反思一下今年的失误。

从哪里开始说起呢?今年我最大的思想斗争就在路线上。

管理还是技术,这确实是值得思考的问题。我们一开始都是做技术的出生。慢慢地做技术组长,技术Leader。接下来,就开始有不同路线了。

有两条路线的原因在于国内大多企业的不成熟。因为不成熟,所以需要管理人员出现。需要管理人员怎么办?那就抽那些技术骨干。他们能力强啊。

我也是被抽出的对象。慢慢我发现有一个现象。技术能力不强的人,能够专心做管理。而我,自认为核心竞争力在技术,所以总是会花一部分时间研究技术。大凡技术讨论也都会参加,甚至直接主导。这让我一直没有放下技术,可是也让我不能全心做管理。

我绝对不是那种一心能够多用的人。所以,管理上的成绩也是平淡无奇。基本上说是没感觉。

这促使我开始重视起这个问题来。我到底适合什么?我不知道。说实话,对管理我还是有抱负的。所以总想在上面一展宏图。技术也一直是我们的所长,总认为放不开。我开始痛苦起来。

痛苦是因为我找不到权衡的标准。痛苦是因为左右都可选择,却又都不愿放弃。痛苦决定了我必须做出选择!以往我在设计系统的时候,选择都已经必须有激励的争论,何况现在是在设计自己的未来。

关键是要回答什么是合适的?但人往往会被世俗蒙蔽了自己的眼睛。我也是渐渐地明白这个道理,适合自己的一定是做了开心的。适合自己的一定是做了不累的。适合自己的一定是干完还想干好的。适合自己的一定是能干出成绩的。适合自己的一定是坐下来就愿意谈的。适合自己的一定是梦里面都能思考的!而且有时候还能在梦醒的时候因为得到答案而开心好几天。

想清楚这些,慢慢开始感觉到,目前我还是适合做技术的。我的阅历不深,在做管理的时候,很多事情看不清楚,说不明白。做管理,就是做人。可惜,我从出生起,看到的大多是数理逻辑。

索性,我做着技术,学着做人!这是我最终的选择。我的一位同事说得不错,技术和管理不只是对立的,不是说做了技术就不能做管理,或者做了管理就一定不再做技术了。他们是一对矛盾体。我们可以在两个方面螺旋式成长。等技术做到一定程度了,做做管理,然后在做技术,然后再管理。人生就是这样成长起来。只有那些一方面偏缺的人,才只会做一面。只会做管理的出管理高手,会做技术的出技术高手,会管理和技术的出什么高手呢?

今年对我来说,就是做了这一件事。明年我再也不需要迷茫了。事实上,下半年我就开始初见消散的迷雾。随着年终总结,把这些困扰写出来,希望大家也能从中看到写什么。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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