再论坚持

决策与坚持:在团队中如何平衡他人意见与自我判断

昨天开会评审一个设计规格,关于是否添加超时后处理的问题,不添加,我觉得也可以,赞同;添加我觉得也没啥,赞同。于是一个同事不乐意了,“你不能这样,这也行,那也行”。后来又有一个问题,说完后等大家给结论,我什么都没说,于是同事就说那让领导拍去吧,别人都不理你的看法了,因为你没有自己的看法。

 

现在好好想了想,为什么我不能坚持?

1. 我很能设身处地,理解别人为什么有那种想法。从他的角度出发,发现那的确是对他最合理、工作量最少的做法,于是觉得他那么做也行,但两种方案比较起来,就很难决断,这是决断力不够。

 

2. 没有原则。原则有两类,一类是从合理角度出发,什么方式是最好的,就按照什么来。另一类是从实际个人利益出发,怎样才不会给自己增加很多工作量怎么来。两个方面,坚持每一个,都是一种原则。前者大气,格局比较高,该谁做就是谁做,不含糊,也不推脱,这种坚持会让自己很累,但也会让自己被别人信服,最终领导别人。后一种能够保证个人利益,但就容易小家子气。要做大事,就应该尽量使用前一种坚持,要独善其身,做一个富家翁,就选择后一种坚持。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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