绩效管理培训(big pig & little pig)

这两天在搞绩效管理培训,二十来号人坐在会议室里看着墙上的人影个人表演,刚开始还觉得有点道道,可是坐上几个小时,人都快麻了。形式啊形式!如果到最后再发张考卷,估计就更象应试教育了。
说说培训内容吧,其实也是有道行的职业经理人讲的经验之谈,只是感觉有点理论高度,跟现实的厂情挂的不够紧。两天十来个小时,印象最深的就是大猪小猪吃食的动画:大猪者——就是企业里能带来效益的人(肉多也就更值钱啦),小猪嘛可能太小经验不足也可能是想减肥要不就是精瘦型怎么吃也不长膘的,所也就不值钱或暂时不值钱;动画讲的是如何建立一个机制让大猪小猪都城能吃到相应比例的东西,不能让小猪吃多了大猪吃少了(饿瘦了不值钱了),不能让大猪吃多了而小猪没得吃(小猪可是未来的大猪呀)。说得没错,但我觉得关键的问题是如何区分大猪小猪,知道了哪只大哪只小分食还不容易吗?同时还得让大猪小猪知道自己是大猪还是小猪并且心服,这样才不会对分到的食物闹情绪,因为谁都可能觉得自己是大猪。
我一直在想——我是大猪呢还是小猪?或者说根据什么标准来判定我是大猪OR小猪?我在公司也干了近四年了,这些年都完成了什么任务?任务完成得好不好?给公司带来了多少效益?任务中有没有出问题?出了什么问题?出了多少问题?问题解决了没有?解决得好不好?有没可能留下什么后遗症?……这些问题到现在都给不出具体答案了。因为过去没有考核,记录在案的东西太少。那最近呢?实施考核也近四个月了,月初计划,然后中间关注下进度以及必要的评审,月末计算考核。应该说可以回答一些问题,如分配了什么任务,完成了没有。但是完成的好不好呢?不清楚。为什么?没有细致的考核标准,以及没有细致的安排人员进行考核?就以这个月的一项任务为例——编写几块板的调试说明并调试这几块板。我写好后汇报一下我写完的,基本上就算任务完成了,但是我写的到底怎么样呢?没人知道。举个例子,调试说明里有个调试步骤是烧写程序的,我可以写简单的一句话——通过XX软件在XX编程器把XX文件下载到单片机里——这样的话开发人员可以看得懂;我也可以分好几步写:先用串口延长线接到计算机串口上,再双击打开XX软件,打开界面,,再点击X处,打开XX文件,做哪些设置,一步步都附上图,等等——如此会操作电脑的人员大约也能照着做了。但是一行字跟一二页细致的图文有什么区别呢?没人考核也没有标准考核这一点;而且定任务时有些指标也没定清楚,没说明要做到什么程度才算行。这就是目前任务与考核之间的脱节问题
那为什么会没人考核也没有具体的标准考核呢?因为计划定的不合理,就目前来看,大多数人都得加班才能完成甚至还完不成月任务(当然也有可能是效率不够高),那还有谁来考核呢?考核也是需要时间需要人力的,否则就只能走过场了。这就是考核与计划的矛盾
可是任务可以放宽吗?客户要求的交货时间定在那,质量可以放宽吗?合同摆在那,不合格不要,不给钱一起喝风去。所以这还存在着现实与我们理想计划的矛盾
……
问题很多,我能做什么呢,只能尽量做好手头的工作,多拿那么点绩效工资。可是回头想想,晚上、周末加班,多拿的均摊一下,还不如悠哉的抱本书消磨这时间,之前买的几十本书还很多没看完呢。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值