“IT职业规划经验谈”笔记3

本文探讨了IT项目管理的核心概念及其成功的关键因素。详细介绍了项目的基本特征、项目管理的成熟度模型,以及项目经理的职责与技能要求。此外,还分析了导致项目失败的常见原因。
“IT专业人士如何更有效的学习专业知识”

主讲人背景:
胡义,微软咨询顾问。

什么是项目——IT项目的特点:


项目的基本特征——

  • 明确的目标——建立在与用户的多次沟通之上。
  • 独特的性质——但是项目的经验和资产是可以被重用的。
  • 资源成本的约束性——人力、时间、金钱
  • 项目实施的一次性
  • 项目的不确定性——需求变更,项目由于某种原因停滞等,实际就转化为风险。
  • 特定的委托人
  • 结果的不可逆转性

项目阶段的关系


微软的MSF和MOF(构建和运维)——PDAC——细化、设计、实施、变化(这是个循环)


MOF属于IT Service的东西,是传统项目管理的延伸。

项目的成功不只是实施,运维做不好,那么你就无法从上个项目中脱身,项目也就是失败的了。



项目管理的成熟度:
基线:
  • 范围管理
  • 质量管理
  • 时间管理
  • 费用管理
Building Team:
  • 人力资源管理
  • 供应商管理
  • 沟通管理
Building a Project——整合管理
Building success——风险管理

项目经理的职责:
  • 整合所有的资源和人
  • 解决冲突和变更
  • 沟通的核心
  • 利益共担
项目经理的技能:





注意图中项目经理的技能要求。项目经理要多关注架构上的HighLevel

常见的失败原因



导致项目失败的技术因素


导致项目失败的非技术因素


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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