【误区】技术部经理vs技术经理 —— 一字之差谬以千里

本文详细解析了技术经理和技术部经理的角色定义及其职责差异。技术经理专注于技术规划及团队指导,而技术部经理则更侧重于人员管理和部门协调。此外,还探讨了程序员的职业发展路径。

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  技术部经理、技术经理,就差了一个字,但是含义、职责、侧重却是差了很远。我们先查查他们都是什么含义。

 

  技术经理:技术经理负责组织制定各种技术标准和技术规范并保证实施,他们既是精通某个领域专业的精英,又是擅长团队领导的管理者。他们参与技术方向研究和总体规划,发展新项目,并且能够带领技术团队进行项目攻关。

 

  

·工作内容:

   制定并实施公司技术发展规划;

  制定各种技术标准、技术规范;

  设计、审核各种技术方案和文档;

  指导、培训、监督、考核技术队伍,提高技术部门工作效率。

·职业要求:

   教育培训:理工类相关专业,本科以上学历。

  工作经验:5年以上技术或研发工作经验。具有良好的技术前瞻性和团队管理能力。

·薪资行情:

   j技术经理一般年薪范围在8-30万元左右。

·职业发展路径:

   从技术人员发展为技术经理,除了需要专业技术技能,还需要具备团队管理、激励和发展下属的技能。

 

 

  摘自:http://baike.baidu.com/view/2482439.htm

 

  首先技术一定要过硬,然后要有一定的组织能力,可以带领、管理一个团队。侧重点在于自身的技术实力!

 

  

  技术部经理

 

  这个还没有找到准确的解释,只是找到了份岗位职责:http://wenku.baidu.com/view/a864121ffc4ffe473368ab15.html 

 

  内容比较多,我就不引用过来了,感兴趣的可以去看看。

 

  虽然这里也有技术相关的,但是侧重于管理。主持会议、批阅文件、上传下达指示、汇报情况、工作检查、人员管理、和其他部门的协调等。主要的都是管理方面的,至于技术方面,只是确定一个大方向、立个项,然后细节方面就交给技术经理来攻关了。

 

  我的理解,技术经理主要是管理“代码”的,而技术部经理主要是管理人员的。  

 

  也许公司并不会这么明确区分二者,或者只有一个职位。但是我们必须弄清楚!你可以把所有的事情都自己做,但是要清楚你实际上做了两份工作。要弄清楚这个区别!

 

 

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  程序员的规划

 

  程序员总不能写一辈子代码,总有写不动的一天,那么以后怎么办呢?有几个发展方向:

 

  1、技术经理。发挥自己技术强悍的优势。

  2、项目经理。管管项目、各个部门的协调沟通。

  3、部门经理。管管部门、人员,把技术上的攻坚交给更适合的人。

 

  转行。培训是一个比较好的方向,把自己的经验、技巧交给大家,同时自己获得一份收入。工作了这么多年,积攒下来的经验总不能白费了吧。做技术经理,可以在公司内部带人。做培训就是更广泛的带人了。当然效果是不一样的。

 

  我的一个目标就是技术经理,可惜似乎没什么希望了。下一个就是做培训了。希望自己能够坚持下来。

 

  我以前的一个失败教训就是 —— 定位不准确。自己到底是做什么的?是什么职位?有什么职责?一概都是迷迷糊糊的,只知道按照领导的要求去做,让干啥就干啥。代码工、组长、数据库设计人员、调研人员?项目经理?售后服务?测试?

  

  职位不明、职责不明,稀里糊涂的怎么能够有一个明确的努力方向?没有方向了还怎么进步?

 

  所以这些个“名词”还是需要自己明确一下的。老板是否明确(或者是装弧度)就不好去管了,但是自己的明白吧。

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jyk/archive/2011/01/01/1923663.html

### 线性求解器不收敛的原因分析 当线性求解器报告相对残差大于容差且无法收敛时,通常意味着数值计算过程中出现了某些问题。这类情况可能由多种因素引起,包括但不限于矩阵条件数较差、初始猜测不当或模型设定不合理等。 对于电极仿真的场景下遇到此类警告消息,可以考虑以下几个方面来排查并解决问题: #### 提高迭代精度与稳定性 通过调整算法参数提升求解过程中的稳定性准确性是一个有效的途径。具体措施如下所示[^1]: - **增加最大迭代次数**:适当放宽允许的最大迭代轮次限制,给予求解器更多机会尝试达到预期精度。 - **启用预处理技术**:应用合适的预处理器(Preconditioner),比如ILU分解法,有助于改善系数矩阵特性从而加速收敛速度。 ```matlab % MATLAB示例代码片段展示如何设置GMRES方法及其选项 opts.maxIter = 50; % 设置最大迭代次数为50次 [L, U] = ilu(A); % 对A执行不完全LU分解作为预处理步骤 [x, flag] = gmres(A,b,[],tol,maxit,L,U); if flag ~= 0 disp('求解失败'); end ``` #### 数据质量控制 确保输入数据的质量同样至关重要。任何微小误差都可能导致最终结果失之毫厘谬以千里。因此,在构建物理场描述方程之前应当仔细校验原始资料的真实性以及合理性。 针对电极仿真而言,则需特别关注边界条件定义是否准确无误;材料属性选取是否有科学依据等问题。 #### 改善几何建模策略 复杂结构往往会给数值模拟带来额外挑战。简化不必要的细节或将整个区域划分为若干子域分别处理不失为一种明智之举。这不仅能够降低整体难度还能有效减少内存占用量进而提高运算效率。
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