项目的成功与主担辅担

项目管理与角色分工
开发能否成功,在于各个角色是否明白各自应该担当的工作内容,目标要一致,我把项目的角色分为主担、辅担两类,业务开发是项目的主担,对项目负责,管理是辅担,由公司管理部门对项目的过程指标进行检查和提供帮助。两类角色都是非常必要的,只是要有侧重,尽管相互制衡,但是管理角色做的是辅助流程,不是关键路径,就是不要过早的让这些角色由“一票否决”的权力。

开发主担主要是业务分析、设计、开发和测试,实际上抓好两个关键要素就可以,一个是业务设计,一个是任务管理。任务管理的基础也是业务设计充分,不清楚不做,粒度要细,要让开发人员真正明白要做什么。之所以项目做不好,业务理解设计不充分占绝大多数,造成任务的分解做不下去,文档也写不好,一个项目业务的理解其实掌握在少数人手里面,不可能全部都清楚,是个逐步细化和知识转移的过程,这就要求每日的沟通,明白这一点,就知道怎么去做好项目,其它的都是技术手段。

至于管理控制环节,比如SCM、QA,则要尽量的让大家感觉不到他们的存在,他们只是按计划在关键节点时出现,并且随时提供支援。审核的发起由他们来做,结果的判定以业务满足和客户开发过程标准满足为主,在能力不足的情况下,不要让他们有影响项目进度的决策权,项目经理做方案,公司领导来决策。测试也直接纳入到项目经理的管理,对项目经理负责。
敏捷、Scrum等都是提供了一些很好的方法,不过做项目首先要明白做什么,这个问题解决了,方法就有用武之地。

至于团队合作这样的软性指标,更多是一种措辞,项目经理首先要做好定位,搞清楚哪些是自己该做的,哪些是公司该做的,你要做的就是用手上的资源把项目做好。

把业务需求理解清楚,把任务分解调度好,对客户、对上级做好沟通,减少对项目组的干扰,按时把工作做好,最终的目标是按时能拿到奖金。

目标单一,其它的都是手段,方法的引进只是为了解决最关键的问题,一次能做好一个就是成功。
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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