领导的艺术

本文探讨了作为下属如何揣摩领导心思的复杂过程,包括对领导情绪、满意度等方面的猜测,以及这种不确定性给工作带来的挑战。

自从成为一个小头目,每天必做的一件事就是猜领导。

猜什么呢?猜他今天心情好不好,猜他对我昨天的表现满不满意,猜我要向他汇报东西他会不会批准......总是不能准确地把握他的想法。尽管他昨天才说过这个事要这样做,可今天你问他,他的回答足以让你吃惊。吃惊什么呢,吃惊他的想法变了,和昨天的想法大相径庭,吃惊他居然觉得你有些白痴,会问出这样愚昧的问题。但你即使清楚他的这个脾性还是忍不住要去问,因为我知道如果问了顶多被认为是白痴,但如果不问,那就是不请示汇报,不出问题还好,出了问题那就是罪臣......也许这就是领导的艺术。 所以每一天的工作都感到困难的重重,每天都要做很多选择。无论怎么努力都会觉得不够,因为领导对你总是很难满意,所以每一天,每一步都谨慎小心,时间长了,就会感觉到心累,心很累。

自己也是小领导,不知道下面的人是怎么看我的,敬的可能性不大,畏也算得满足了,如果再加上一些感情,那真的是谢天谢地了,如果我的领导也这么想的话......

领导的艺术之一,也许就是这种猜不透,猜不透就能找到你的毛病,因此就有了训斥的资本,然后能建立威严。这可能算是比较低级管理,但我正在做着这样的尝试,不知道有多少人和我一样呢。

题目取得很大,自觉文章很差,算了,不过是些随笔,就这样吧。

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值