一点点感悟

开发做了几年,因为技术还不错,所以一般时候都比较强势。虽然没有出现过尴尬的局面,但是估计有的时候,下属或者领导心里也会不舒服。

这个很大程度上是性格的原因,也跟阅历有一定关系。特别是对于年轻人,刚刚毕业,血气方刚,特别是如果有了一定的工作经验,技术背景也较好,一般都会比较强势些。我就是其中的一员。可能随着年龄的增长,阅历的增加,会学会如何去赞美别人,会学会如何去谦虚谨慎的表达出自己的想法,会学会怎样以更加和谐的方式解决各种问题,更加的让下属或者领导喜欢自己。

作为一个技术人员,想要往管理方向发展,最重要的就是沟通。包括和领导沟通,也包括和下属的沟通。当然最重要的是如何与领导沟通,沟通不好,做的再好也没有用处。我们不得不面对这样的残酷现实。

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下面记录几条体会到的:

领导一般没太多时间去了解业务,所以有时候会做出错误的判断。这个时候要委婉的,并且耐心的把业务相关知识介绍给领导,试图去说服领导。如果实在说服不了,就算了,毕竟自己努力了,自己问心无愧就好。

领导一般都有自己的想法,做什么事情也有自己的初衷。而这些东西不是一般人能够轻易洞察的。所以很多事情,需要从领导的角度考虑一下问题,可能就会容易接收和理解了。

不要对领导说不,说好的就对了。实在忍不住,先说好的,然后事后单独与领导沟通。

多赞美和鼓励下属的工作。即使做的很烂,也可以学习欧美人的思维,可以先鼓励一下,然后再提点意见。

其它的以后想起来再记录了。

这些东西写出来容易,到需要的时候能够想起来很难,真的能够做到难上加难。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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