初级经理人需要上的三个台阶

一个员工非常投入地工作,业绩也不错,所以公司就提拔他成为他所在的部门的经理,让他管理五个人。公司给他的任务,自然也增加了好几倍。一段时间下来,这个新经理几乎哭着找到总经理,说自己不想干了。原来他为了报答总经理的信任,没日没夜地干,但还是无法完成新任务,也看不到完成新任务的可能。总经理对他说:“那任务是给你们部门的,不是给你自己的,你可以让别人帮你干呀。”他说:“我觉得自己是领导,不好把辛苦的事情派给别人做。”

这是我见过的一个非常典型的例子。一个人被放在了一个新岗位上,但他的能力却暂时无法胜任。新晋升经理要上的第一个台阶,就是学会从自己做到让别人做,而很多人因为上面的原因或者因为对别人做不放心,而选择了自己做。上不了这个台阶,对优秀员工的提拔就失去了意义,甚至还会起到负面的作用,像上面的例子那样。

从自己干到指挥别人干,还是一个相对容易学习的事情。因为虽然自己没有做过,但谁都看过别人的指挥,况且站在高处指挥别人是一件很让人得意的事情。大部分人被提拔后会很快适应指挥的角色,甚至会很喜欢自己大旗一挥,下属就上的感觉。那些不擅长指挥的人,经过点播也能很快学会指挥别人,赶人上架比赶鸭子上架要容易很多。

如果说经理人要上的第一个台阶是指挥,那么第二个台阶就是指导,就是学会教会别人做事。很多陶醉于指挥的主管会给下属说:“我告诉你了目标在哪里,要做什么事。你怎么做我不管,到时你得给我结果,不然我扣你的奖金。”好一点的会说:“我现在教你这个事该怎么做。记住了,我就教你一次,学不会我不管。”大部分经理就停留在指挥的台阶上,而上不了指导这个台阶。其实,辅导下属做好他们的工作,是经理人的义务。只有教会下属做,自己才是合格的经理。

一些人经过几年的锤炼,终于上了第二个台阶,学会了当下属的老师,并且很欣赏自己的角色。他们会和颜悦色地告诉下属:“有什么事情尽管找我,我能帮你们搞定。”在公司里,你能经常看到他们给下属讲解,培训,辅导。但他们不知道的是,这样做的后果可能是下属永远超不过自己。

经理人要上的第三个台阶是发动,要从告诉别人怎么做,到激励和启发别人用不同于自己的的方法做出来。在易中三亚会议上,我发现自己给公司管理层授课的效果远远差过易中总经理提问的效果。德鲁克的咨询方法也永远是提问,通过不断地提出尖锐的和富有启发性的问题让咨询对象自己找到答案,而不是给出自认为高明的建议。只有循循善诱和能够激发热情的经理才是优秀的经理。管理的最高境界也许是不管不理,无为而治。管理就是该闭眼时闭上眼睛,该闭上嘴巴时闭嘴,该闭起耳朵时闭耳。当然,判断什么时候可以这样做和应该这样做,是管理的艺术。

刚刚当上经理的人,往往习惯于自己做事,而不是指挥别人做事。当了一段时间经理的人,往往习惯了指挥别人做事,而不是指导别人做事。合格的经理习惯了指导别人做事,而不是启发和鼓舞别人做事,只有优秀的经理才懂得发动别人做事。从指挥,到指导,再到发动,是每一个经理必须逐步登上的三个台阶。

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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