《创业维艰》笔记4

第六章:关注眼前的麻烦

本章主要讲解了企业中关于人的棘手的问题,以及作者是如何应对的。棘手的问题有办公室政治、头衔与升迁、天才员工变刺头、以及资深人士的需求问题,最后还讲了企业文化和企业规模。对于我来说,这可能是更大的挑战,因为这一系列都是我从来没遇到的问题,我还没形成自己的一个系统的看法,只是做一些摘抄和想法。

摘录:

1.如果我对他们说“这不是重点”,其威慑力绝对没有“这他妈的根本就不是重点”的强烈。

----传达命令,有时需要区别对待,不能一味强硬的命令语气,也不能一直温柔,强硬的预期能让人紧张,产生压迫感,更能表达问题的重要性。如果事件紧急,请敢于使用强硬的命令,甚至是带有脏字的强烈语气,但是平时,还是要用正常语气,毕竟,我希望跟所有人都不光是同事的关系,还希望能建立正常的朋友的关系,而朋友关系的建立,需要有平等无压力的交流环境。

  2.员工获得加薪是因为他提出了加薪的要求,并非他真的工作出色。

----办公室产生的源泉?

3.选拔员工时要衡量对方的野心有多大。

----这需要读心术。书中提出的方法包括:以“团队”为出发点来考虑问题的人很少使用“我”,在问及为何离开上一家公司,他们会往往把责任归咎于自己,检讨自己判断力不佳而做出的错误决策。

4.“坏榜样法则”,一个团队内部无论哪个层面出现了滥竽充数的嗯,他们都会像蛀虫一样影响其他成员,使其他能力出众的人也渐趋平庸。

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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