lead要的是“爆发力”

在这里插入图片描述

在团队中承担了较长时间的架构师和管理者的职责,所以发现两者逐渐开始和作为骨干的时候的发力点有非常大的不同。
就是非常的考验深度思考的能力。

“马拉松”

之前做一些技术的时候,相比之下像是一个马拉松,保持一个目标,然后不放弃即可,不停地做啊做就行。
这里固然是一个深度思考,可以让事情事半功倍,但是要知道深度思考对于脑力体能的消耗极大,所以如果实现写代码代价不大的话,直接写出来其实更快,消耗更低。
量化:感觉就是就是1个人,1个因素,几乎就是O(1)的复杂度。
所以我自己也好,团队里一些资深程序也好,都有一个感觉,就是做单一任务的时候,往往比较“休息”,不累也不慢。

“举重”

在开始做架构设计以及团队管理时候,这个试错成本就太高了。
颇有“国之大事,不可不察”的意味。
正是因为影响巨大,所以要在规划阶段,直接在大脑里计算权衡清楚,
量化:整个事情有n个人参与,需要考虑m个因素,直接就是O(nm)的复杂度。
然后一遍遍的做沙盘推演,这里大脑负担就如同要举O(n
m)这么重的东西一样,考验的就是力量。

另外带队中,就是要呈现一股气,这个在面对压力和挑战的时候,也是拼的“大心脏”,拼的是精神的“力量”。

“爆发力”模型下的工作方式

所以当开始要考验多人的复杂系统的时候,需要做好如下调整:

  • 不算到位不开工:对于规划和计算的要求要高,不可因为脑力负担高,心理负担大,就开始莽夫行为,上头搞起。多算胜,少算不胜,而况不算乎。
  • 保证自己的状态:马拉松可以拼“不放弃”,举重则不行,务必让自己身心状态俱佳,在一个好的环境中,把力量全都发挥出来,才是对于团队最负责的状态。熬夜拼命,导致状态不佳,昏招迭出,则是感动自己坑了团队;
内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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