刚出来工作的同学,忠告:别把直接领导不当领导

本文针对刚入职的新同事提出建议:不要忽视直接上级的重要性。无论领导风格如何,都应保持尊重和职业态度,避免不当行为如越级汇报等。
刚出来工作的同学,忠告:别把直接领导不当领导


今天有个新同事,刚毕业的,给你一个忠告,别把直接领导不当领导 我们公司是 9AOL,领导很强势,别得罪。


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每个领导管理方式不同,有人和你站在一条线上,有人站在对面的线上。
 你的直接领导总是以朋友的身份和你交谈,对于公司的任何不对之处,总是站在和你一条线上,然后你就不把直接领导当领导,当朋友对待,什么事都说,上班只要没有其他领导,当他面的玩游戏、聊天,有事请假从没想过他不批准的情况。


别把直接领导不当领导,别越级汇报工作。


将在外,军令有所不受,如果谁都听皇帝的话,那历史上的兵变就没有一个能成功。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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