禁说“我们”

By Ted Dziuba

昨天,我在办公室带头发起了一场运动。我停止使用“我们”这个词,并且开始说我真正要想说的话。例如,我不说“我们应该修复这个bug”,而说“你应该修复这个bug”。上天保佑,效果令人满意。

我这样做的动机很多。首先,最主要的事情是,我知道了作为一个职业作家应该向人们展示一些你的领悟。第二,关于过失、责任,派任务上的消极讨论实在是让我恼火。为什么不能是什么就说什么呢?

当我在Google工作的时候,我不得不接受软件工业里(也许只是在硅谷)的一个实在让人恼火的行事规则,就是"f-u-c-k-you with a smile"。你永远不会坦白的指责一个人或事情,你最好这样说:这有个问题,然后告诉“团队”去修正。我们实在是应该把这个图片往左移十个像素。我们肯定需要修复这个并发性bug。我们可能需要在午饭前把所有的这些事情做完。

既然这样,经理,你最好把任务分配一下,我这还有一些YouTube视频要看。

我明白与公共机构有关的商业的一个目标就是尽全力避免与客户发生冲突。一个有成效的员工应该是很一个性格上磨的很圆滑的人。永远不会采取对抗性的动作。永远不会说出某某人XX的话。

我开始这样的做法带来的一个做好的作用就是我可以随意这样建议:当然,就是你把它搞砸的,对,就是你的错,你需要去修正它。任务指定了!你不需要浪费时间去列出需要做的事情清单、花时间去告诉人们如何做。和你工作的每个人都会接受这个,并且也会采用这种办法。这样做的另外一方面是要承认自己的错误。不说“这有一个内存泄漏问题,我们需要把这个bug的优先级提到其他问题之前”,而说“我的代码产生了内存泄漏的问题,我会尽快把它修复。”

不管如何,我也要把这个运动坚持到底,直到有人公开的说我是个屁。你也应该试试这个。你不需要把扮演成一个针刺,只是要直言就行了。你的同事将会对你新显露出的信心留下深刻印象。你也可能被公司裁掉。

好了,也许不会。但是毋庸置疑,如果你一直会议中坚持这样做,会议将没法进行下去。

 

外刊IT评论  

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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