项目管理-新业务/新事物学习心得

本文分享了如何通过明确学习目标、任务拆解、深入思考和定期总结复盘,提升在项目实施中与客户沟通及成为专家的能力。涉及的方法包括自我迭代、职场确认、外部专家学习、行业文档阅读、WBS拆分和使用Visio进行产品与业务逻辑展示。

操作方法

        为了更好的实施好项目,并且落地项目,更好的和客户沟通,成为某个业务或者某个方向的专家,个人总结了以下几点方法,供大家参考。

a、确认学习目标/完成目标

b、拆解对应任务

c、思考

d、沉淀(总结/复盘)

a、确认学习目标/完成目标

方式1:自我迭代

方式2:在职场中,和领导确认学习

方式3:外部专家学习,看他们本身达成的成绩

方式4:行业文档学习

b、拆解对应任务

      综述:为了更好的达成学习目标,wbs拆分任务,并确认自己具体完成标准,最好有截止日期。

方式1:定开项目:看相同类似的产品(如有,无则从头和业务多沟通重头理清楚)拆解对应任务

方式2:标准产品:看学习视频、相关学习文档(但是不要全部都看,看最新,看主要内容),拆解对应任务

c、思考

       综述:为了更好的熟悉并完成学习任务,自己给自己留作业,思考对应任务是否有关联关系,这些任务的特点是啥?解决了哪些问题,客户痛点,未来怎么去做:

方式1:脑图拆分,如果是标准产品,建议拆分以下几点:

  1. 产品描述(描述产品的特点等)
  2. 产品功能(功能点等)
  3. 产品作用(产品给客户带来了哪些优势)
  4. 产品商业视角(卖点,客户痛点)

方式2:静默思考,最好能写一些内容往笔记本上。

d、沉淀(总结/复盘)

       综述:为了更好的迭代自己,更好的了解业务,可以分以下动作去总结和复盘。

实操1:采用visio形式,把相关产品画出来,理解其产品关联关系。

实操2:采用visio形式,把相关业务逻辑画出来,充分理解关系,明确相关边界。

实操3:采用对学习目标拆分完成情况,并确认是否有问题,是否有劣势,如果有问题,是否有下一步计划,采用smart原则去做。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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