Re: 一个公司如何才能留住员工呢?

程序员眼中的公司文化与技术管理
本文通过一名程序员的视角,揭示了公司内部的技术管理问题,如代码质量问题、缺乏有效的代码审查机制以及人员流动性高等现象,并探讨了这些问题对团队效率的影响。
相信每个人对自己所在的公司都有一些自己的看法,本来有很多东西,但写出来似乎就成怨妇帖了,公开发布这些也不大好。但几个熟悉的人私下三三两两讨论下、批判下,好像又不太过瘾……也许慢慢就看开了,管他呢,关我什么事
这是很久之前对一个帖子的回复([url]http://www.iteye.com/post/331131[/url]),用RSS总是导不过来,原文copy来先贴在这里吧,也许以后更新成在一篇真正的文章,也许不会再动。
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今天老总告诉我,最近公司确实走了很多人,但公司缺的不是工作一两年的,这种人很好找,就算找不到,每年毕业那么多,培训两个月也能干活。所以意思是:公司需要的是中高层,需要能把握整个项目的人,应届毕业生跳槽就由他去吧。我认为这只是上头的一厢情愿,事实上,项目里充斥了大批低质量代码,维护困难,而且缺少必要的codereview机制,常常造成各种问题,一个长达几百上千行的方法,还是让超人来读吧。本来1个人能做完的事情,现在用3个人都搞不定,相互扯皮,都怨别人。更有甚者,CVS冲突了,他把本地CVS更新到最新版,然后把自己之前修改的文件直接传上去。用人海战术,真不知道是减小了人员流动的风险,还是让沟通成本高了。
对于工作时间不长的人:待遇和学习新知识的机会,都很重要。我所看到的是这两项都没有满足,造成大量人员纷纷离职,然后再招新人,周而复始,恶性循环。
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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