当一个割草男孩

割草男孩的启示

曾经听说一个故事:“

一个替人割草打工的男孩打电话给一位陈太太说:“您需不需要割草?”
  陈太太回答说:“不需要了,我已有了割草工。”
  男孩又说:“我会帮您拔掉花丛中的杂草。”
  陈太太回答:“我的割草工也做了。”
  男孩又说:“我会帮您把草与走道的四周割齐。”
  陈太太说:“我请的那人也已做了,谢谢你,我不需要新的割草工人。”
  男孩便挂了电话,此时男孩的室友问他说:“你不是就在陈太太那割草打工吗?为什么还要打这电话?”
  男孩说:“我只是想知道我做得有多好!””

当时听了这个故事感觉挺好笑的,现在想起来觉得我们都应该好好当一个割草男孩,我们每天把“客户第一、用户至上”放到嘴上,但就没有任何实际的行动。其实这个小故事为我们提供一个不错的方法?应该算一种创新吧——我们可以自己冒充别家打电话到用户那里,看看是否有改进的地方。其实让用户满意是每个企业追求的目标,包括我们团队也一直把“用户满意放到第一位”,但是如何去做?去执行?光是一句口号吗?我们应该学习小男孩,不断探寻顾客的评价持续改进自己的不足,这样才能牢牢抓住顾客的心。转到最近非常火热的MM平台,如何关注用户、关注开发者,他们的意见就是改进的动力,这样才能逐渐发展,而仅仅靠活动、促销只能带来一时的繁荣,我们需要的是长期、稳定的中国人自己的商店!希望MM平台越来越好!

【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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