如何做一个优秀的eader

本博客探讨了团队领导在技术与管理过渡阶段所面临的挑战,包括定位、了解团队能力、个人行为规范、制度与习惯适应以及领导职责等方面。文章提供了关键策略帮助TL在复杂环境中有效管理团队,确保产品按时、按预算高质量交付。

TeamLeader是比较尴尬的角色,是从技术往管理的一个尝试性的阶段,这个阶段是比较辛苦的,

1. TL首先要注意自己的定位,许多事情你都有责任

从单位的角度,是希望你能站在他们的立场上把事情做好;从下属的角度,他们希望能够遇到一个开明的头。所以你一开始就要注意好你的策略,你是否和你的上层有明确的沟通,你能做到什么,什么你不能做;你决定你自己是站在哪一方面,当你决定你站在一方面以后,自然跟另一方面就有对立的地方,你如何缓和这样的气氛。在大的公司里,由于制度的完善,这些还是比较容易做到的,怕就怕在一些没有具体制度的地方,会带来一定程度的混乱。

2. TL要了解到自己Team的消化能力,对自己要了解清楚

不能因为自己掌握了所有的技术要点,就认为手下也掌握,后者说,知道手下没有掌握,但是认为有自己在不会出问题。说下常犯的几个问题,有些TL为了迎合单位的胃口,不管设计文档的复杂度如何,一口全部答应,这就包含着相当的风险,回头你是要对上负责的,同时你又是要对下面人负责的,下面人搞不定的事情,最后全部堆在你这里,增加自己的负担;所以说,对自己组的消化能力要有充分的了解,这样能决定你担多少的重任。该修改的修改,该推却的推却,我们做一件事情,要么成功,要么不做,不要一味的争取表现。

3. 个人认为,做一个程序员,首先最最重要的是会做人,现在这个社会没有谁缺不了谁,互相配合才能做的更好

程序员常有的几个性格缺陷:虚荣,攀比,好斗;虚荣,喜欢说一些别人不大知道的名词显得自己博学,或者是好为人师;攀比,听到别人说的名词,自己赶紧去想知道是什么;好斗,喜欢跟人家争论一些皮毛问题;这些都是大忌。除了自己要修正性格缺陷以外,还要多关心下属的状态。要用安慰和潜移默化的方式改正掉他们的缺点,切忌正面冲突,这更加激化他们好斗的本性;

TL自己在为人处事方面要很注意。虽然TL是技术头头,但真正让你用技术去压制其他人的机会很少很少,大多数时候要注意跟人表达的方式。不要制造的办公事整天就是你的吼叫,跟第三方的人员交流的时候尤其要注意,你的态度会影响到属下,如果你对一个第三方人员不满而出言不逊,你的下属后续也会跟进。问题总是在和平的方式下更容易解决。

4.作为TL,要注意制度和习惯

习惯就是,你做计划表的习惯;要会做计划,掌握预期进度;制度更要注意。毕竟你没有行政权力,不能够摆官腔,不宜用强制的方式开周会,下达强硬的计划等等,许多计划和制度,你要暗暗记在本子上,潜移默化的进行,你主要负责对你的老板做一个进度报告,照顾好下属让他们能够在计划内做好事情。强制的开周会,下达计划是很威风,但是容易导致抵触情绪。

5.对领导只能出选择题,不能出问答题

从一个更概括性的层次上,Team Leader的工作中最优先的任务如下:

(1)按期、按预算交付高质量的产品。

(2)确保团队完成高质量的工作。

(3)建设有凝聚力和高回报的团队环境,并促使高效的团队协作。

另外,Team Leader还有一些重要的工作:

(1)保持团队目标清晰明确,并且确保每一个组员都了解他目前的任务对达到这一目标有多大贡献。

目标是很重要的,它提供关注的焦点、动力和活力,这些要素可以帮助团队获得成功。

(2)为团队树立榜样。“老板的速度就是团队的速度。”

(3)相信团队,并鼓励团队做到最好。

(4)Team Leader必须为团队所做的每一件事承担责任。

(5)生产率与工作环境的稳定性是直接相关的,工作环境的变化必须控制在一定的速度和比例内,才不会超出组织的容忍度。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID制器的性能,使之能更好地适应复杂制环境。 PID制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID制算法进行了智能调整,提高制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID制器的参数,探索不同的制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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