管理,抑或技术?

管理,抑或技术?也许这本来就是个伪命题。

相信正在从事技术管理工作的同学,大致都经历过4~5个人团队,10个人左右,20个,到30~40个的规模,管理人数的增多,管理技巧的日益数量,我们是不是距离具体的技术越来越远?

和在大外企担任Manager/Senior Manager/Director的同学聊天,还要看代码?他们会惊异的问,甚至包括一些国内较大的软件企业。大家都走上了一个对上趋势逢迎,对下胡萝卜加大棒,不断扩展人际网络的道路,那还有时间,或者有激情看代码?

但是,今天看了王江民先生的传奇一生,先生从38岁才开始学习计算机,自学成为计算机病毒方面的专家,担任公司老板,对于技术也没有放下,的确令人敬仰!(没有用过正版的先生的软件,真是感觉惭愧!)

一直有这样的想法,作为研发方面的负责人,如果不在关心软件的代码,那么软件质量也无从谈起。如果一个公司的CEO,只知道并购出售,这个公司注定不会成为伟大的公司。至少目前在软件领域如此!当乔布斯不在对苹果的产品,提出自己苛刻的建议,就如盖茨离开微软一样,企业就没有灵魂,没有灵魂的企业,即使有巨人的躯体,也不再是令人神往的地方。

当年,一个领袖式的人物,在被问到企业是做强还是做大的时候,说那还是做大吧。但是,对于一个技术管理者,能够真正把研发团队做强,做出真正令人钦佩的产品,才真正能为中国的软件企业作出应有的贡献,这一切,只是每天传统的日常管理和项目进度是无法解决的问题。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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