是什么吞噬着我们的激情。。。。

在企业创始人离职后,新任领导层面临钩心斗角的内部环境,导致团队士气下降。文章深入剖析了企业在领导更迭过程中的四大问题,并提出融合与创新的解决策略。
最近,公司的创始人,跟随5年的老大离开了,留下一个个人还觉得不错的基础,本以为剩下的管理层会团结一致,等待新的老大到来,新的老大来了,可是感受到的却不是团结,而是真正的钩心斗角,每个人都想在这个全新的环境下面捞到好处,可悲啊。。。。总结下变更的经历,期望自己以后不要再经历:

1.上级单位操作这个事情的时候没有考虑平稳过渡的问题,可以看出,虽然公司一直在创作利润,同时也发展迅速,但对于上级单位来说,更多考虑的是政治风险,而不是所谓的企业发展,这样的企业非常稳定,但也会非常的没有亮点。

2.原有管理团队(不管是决策层还是管理层)基本都是各自为政,把着自己的一亩三分地,没有真正达成一致的目标。

3.企业发展了5年,可以说初具规模,除了赚到很多不属于自己的钱,企业文化是零散的,似乎什么也没留下。

4.管理层小动作太多,真的不够大气!让人感觉很像小丑在表演,可悲的是,我竟然是这些小丑中的一个。

这些正吞噬着我们的激情,吞噬着很不容易建立的价值观取向,目前摆在我和我的核心团队面前的是两条路,第一:改变价值观取向,迎合新的风格 第二:坚持价值观,过着苦日子,但我还是期望会有第三种选择:融合和创新,事物的发展总不会随我们所愿,但是如果方向是反的,停下来就是进步!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、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和寻优能力的评估,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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和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和改进思路。; 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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