我们不是在做技术决策,我们在玩

在javaeye上面看到的一个帖子,注意他的结论,有同感啊!!!
 在这里我不想一味地去抱怨对公司管理的不满,只想和大家一起分享下我们在做技术决策时遇到的问题。
 
        遇到的很多情况是,公司领导是以前在大公司做过什么CTO之类的人,有了自己的一些资本和人脉积累后,自己跳出来开个小公司,这类人在技术上有着自己独特的见解和十分强的自信心。然后开始招兵买马,那么是什么兵什么马呢?据我了解招的大多数是应届生或不足一年工作经验的。之后项目来了,于是开始带领大家做项目,那么这里存在一个采用什么技术进行开发的问题,如果我是老板我一定会选最NiuBility的技术,你想啊,既然我的人拼不过别人,那么我在技术的先进性一定要比别人NiuBility,再加上自己伟大的创意,这样才有和别人竞争的余地。
 
        事实上我们目前也是这么干的,昨天j2ee,今天SOA,明天restful,后天……,为了超越别人。于是一帮本来就没有多少的经验的人在各种技术之间疲于奔命。就举个实例吧,最近就有这么一个项目,为了做的比别的同类产品NiuBility,打算用flex做前端,丫的,多酷啊,加上javaeyer一起看好,难道有错?在项目启动会上老板首先把这个东西鼓吹一番,什么跨平台、未来趋势、AIR……,之后大家开始讨论这个东西,当时只有我保留意见,其他人一致通过。现在不想去讨论这个东西有多么NiuBility,关键是目前我们有几个人会这个东西,nobody!于是边学边干,据说pureMVC好,于是就基于pureMVC做,做着做着,我越发的感觉这个这个世界太疯狂了,连AS都还没弄清楚怎么回事的人就开始玩转pureMVC了,尽管我没有参与这个项目。结果是一片混乱,工期开始肆意的延长,老板急了,那加工加点吧,赶制出来的东西粗糙的不得了,一堆问题也不知道怎么办,界面不好看为什么不去修改flex的皮肤?由于不熟练怕耽误时间。性能跟不上为什么不去找瓶颈去优化?因为不会。出错了为什么不能很快解决?因为没有调试经验。和后台交互为什么那么费劲?还是因为不熟。  
 
        那么你可能奇怪,为什么不早点发现这个技术瓶颈问题从而解决呢?那就要话说在项目决策的时候,经过老板这么一鼓吹,大家都被吹晕了,因为这个东西大家都没接触过,也不好反对,再说确实也拿不出一手的经验去证明这个东西不适宜我们,谁能反驳他?他说好那就好喽。而且还有一点,你要是反对使用这个东西你就会被贴上保守、不自信的标签,老板嘴上不说,心里多少会这么想的,我就由于就没投赞成票,老板几次和我说(做不满意状),叫偶多了解点这方面的东西。
 
那么技术决策该怎么做呢?我觉得很简单,根据员工的特长去选,扬长避短,其实这个道理是蛮简单的,但是这里有个矛盾的地方,就是有些公司为了节省人力成本还是愿意接收大量的应届生或者刚入门者,但又想提高公司的技术水准,所以在做项目的时候大家基本是边学边做,这无疑把企业培训的风险和成本加到项目开发过程中了,不可否认的是技术的提高是个积累的过程 ,拔苗助长只会让项目死的更快,所以也就让老板感觉,他在工作,我们却在玩。折腾了那么多的NiuBility的技术,结果我们j2ee了吗?我们soa了吗?我们restful了吗?我只感觉我们在玩!
 
那么为什么不去聘请O6Z这样的大佬来带领大家一边拍脑袋,一边干活,多帅啊,很遗憾,我们供不起这样的大佛,你还别不信,在用人上,有些老板有时就会把一块钱看的和月亮一样大,谁要价低,包装看得过得去,就买谁。这里人力资源可能就是T1说的服务期货,没有服务器、路由器等这样的现货来的实在,来的让人心里感到踏实。
 
总之我认为,老板有什么样的枪,就去打什么样的鸟,否则结局很可能就是,老板来收我们的烂摊子,而我们只得另投明主了。   
 
    欢迎拍砖,如有雷同,纯属巧合
 
lixiaomail
2008-08-04
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
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