现在,放弃你的长处

<p style="text-indent: 21pt;">这两天和同事在聊天的时候,问及今年对自己的新要求。我说的其中一点,就是放弃自己的长处。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">我原是搞编程的,在公司已经是技术专家了。现在管理IT部门,多少有点不适应。以前我的最大的特长就是编程,现在编程突然变得不是特长了。如果我硬是要将我的特长发挥出来,当然也可以,但至少两点我做不好:</p>
<ol>
<li>
<div style="text-indent: 21pt;">我还是在追求我个人的成就感</div>
</li>
<li>
<div style="text-indent: 21pt;">我会失去学习其他的机会</div>
</li>
</ol>
<p style="text-indent: 21pt;">第一点是技术人员做管理者最容易犯下的毛病。而第二个,是新管理者最不希望失去的机会。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">我选择了接受新的挑战,我要学习一些对我来说,更高层次的东西。前提是我要放弃现在所谓的长处。其实我也分析了自己。在我的新岗位上,编程确实不是最需要的能力,更关键的是远见。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">远见是什么?作家乔治·巴纳说:“远见是在心中浮现的将来的事物可能或者应该是什么样子的图画。”远见就是推动人们前进的梦想。说准确一点,是理想。要做一个全新的岗位,完成一个全新的使命,没有远见是不行的。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">这一点,我自认为还可以。虽然由于知识面方面的某些欠缺,但是总体把握还可以。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">另外,就是我的缺点。看人!做管理,第一关键的是人而不是事!用对了人,用好了人,事情一定会做到最好。相反,再有远见,人方面出了问题,事情一定做不好。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">而我在这方面,几乎就是小孩。社会阅历非常浅显。所以我特别喜欢和各种人聊天,希望听到他们的一些看法,这样我也能尝试着去体会一些未知的角度。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">最致命的是,这点几乎不是靠学习、培训就能搞定的。必须靠自己的经验的积累。好在我的同事们都愿意教我。并且我也能认识到这点不是一蹴而就的。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">所以说,目前对我来说,要做好工作的最重要的能力(看人)其实是不强的。领导看到我的潜力也许就在这。因为所谓潜力,往往是原先没有做好的。而所谓能力,往往是原先已经做好的。</p>
<p style="text-indent: 21pt;">做管理,这一点如果参不透,并且放不下的话,确实会非常痛苦。这里倒是要感谢我的同事小贾送给我的一句话:一定要忍住不出手!是的,我要放弃我的原来的所谓的长处!真正迎接对我的挑战。</p>
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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