《卓有成效的管理者》—有效管理源于责任

      两年前,部门经理给我们人手一册德鲁克的《卓有成效的管理者》,当时草草看了一遍,觉得书里面讲了不少真知灼见,纠正了我脑海里许多错误的认识。这本书没有华丽的词藻,也不像许多所谓的“畅销书”那样内容空洞,这是一本经典之作,我最近又阅读了一遍,感想颇多!德鲁克不愧是一代管理大师,很早以前就对管理学有着深刻的认识,如果当下的政府、组织、公司、院校以及个人即使仅遵从其中的一两条,那么所带来的成果也是硕大的!静下心来阅读这本书是一种享受,就像一位老先生在身边娓娓道来,没有什么大道理,都是一些语重心长的叮嘱。

      下面是我读书时所想的一些问题和感想,希望读者能够亲自去读一读这本书。

1、我只是一名普通的软件工程师,管理的事情离我遥遥无期,有必要读这本书吗?

     我两年前拿到书第一个反应就是我又不是经理,这本书对我有什么用?我当时对管理的想法真是非常的幼稚,认为只有部门经理以上的人才需要知道管理、学习管理。这是一个对“什么是管理者?”概念认识不清的结果,这本书告诉我“对组织负有责任,能影响组织经营成果的人,就是管理者。”我反思了一下,认为自己就是一名管理者,原因如下:第一,工作上,我是部门团队中的一员,显然对于项目成果和部门发展都有着一定的责任和影响,这也许是很微小的,但它就是这样的;第二,家庭更是一个非常重要的组织,我是其中不可缺少的一员,负有不可推卸的责任;第三,就个人而言,人生需要规划和个人管理,我希望更成功更积极的人生。所以,我还是有必要学习一下管理的知识,其实“管理”两个字的涵义和范围比我想的要大得多!

 

2、到底什么是“有效”,我可以做到吗?

     有效管理是一种习惯,需要不断的实践逐渐培养而来的。卓有成效是可以学会的!
     有效管理也是针对时间管理、目标管理、组织管理、自我管理等方面提出一些建议,如记录时间、管理时间、要事优先、注重贡献,提高沟通、发挥自己和别人的长处,有效地进行决策等,这一点与我之前读的《高效能人士的七个习惯》有许多共同之处,总之,知易行难,需要不断的自省、激励和坚持!书中提到关于组织的一点很有意思,(好的)组织就是让一群平凡的人做出不平凡的事!那么反过来那?

 

3、书里面讲的这几条实践方法与现在市面上讲管理的书籍都差不多吗?

     大道理大家都懂,都可以出书赚钱,但是不要忘记谁是第一个吃螃蟹的,如果人家很早以前就提出了,你现在只是再简单的重复和盲目地修修补补,显然是在浪费资源。我们需要创新,至少是管理实践后的收获。

 

下面是这本书的基本介绍:

 

对组织负有责任,能影响组织经营成果的人,就是管理者。 管理者,就必须卓有成效。 卓有成效是可以学会的! 如此,一群平凡的人,就做出不平凡的事。 本书中,德鲁克集中论述了一个管理者如何做到卓有成效。这本书是德鲁克最著名的管理学著作之一,倾注了德鲁克极大的心血。一位卓有成效的管理者,一般具有以下6个特征:

 

《卓有成效的管理者》 《卓有成效的管理者》

1、重视目标和绩效;只做正确的事情。

 

2、一次只做一件事情,并只做最重要的事情;他极为审慎地设定自己的优先顺序,随时进行必要的检讨,毅然决然地抛弃那些过时的任务,或者推迟做那些次要的任务;他知道时间是他最为珍贵的资源,必须极为仔细地使用它。

3、作为一名知识工作者,他知道自己所能作出的贡献在于:创造新思想、远景和理念;他的原则是:我能作哪些贡献?为了达成整体目标,我如何激励他人做出自己的贡献?他的目标在于提高整体的绩效。

4、在选用高层管理者时,他注重的是出色的绩效和正直的品格。他能敏锐地感觉到为一个关键职务选用人才,是一项非常艰巨的任务。卓有成效的管理者也知道,还没有人能永无过失。他知道人无完人。即使是最有能力的人也有弱点。他关心的是一个人能做什么,而不是他不能做什么。他致力于充分集中人员的知识和技能,利用这些优势达成组织的目标。

5、他知道增进沟通的重要性;他有选择性地搜集所需要的信息。他知道有些事物不能被量化,而过多的信息会导致混淆和混乱。

6、他只做有效的决策。

 

一家之言,欢迎交流。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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