大道至简第三章读后感

     今天阅读了《大道至简》第三章--团队缺乏的不只是管理。本章重点从团队出发,以八个小节依次进行了介绍。那么何为团队?随话说“三人为众”,三个人便构成了团队的基本特点:主从、监督和责任。一个人称为个体,两个人可以相互支持,然而三个人就需要个领导。作为团队的领导者突出的特点不是像程咬金功劳大能力强一样的牛人,而是有李离那样死士的精神,通俗来说为:作管理需要能承担责任,有责任心,可以做到主动为团队负责。谁都害怕责任,我也是!我能否敢于承担责任呢?能否习惯于承诺呢?

      在生活工作中我们有时也会把团队任务的失败或出现差错归于领导人员,很少的去考虑自己身为团队成员是否也应该对此负责。就软件开发而言,项目的成功是两个方面的评估:项目完成质量和项目完成时间。不同的工程师所需的时间不同,因此并不能对项目的完成时间做出正确的判断。因此,从管理角度来看,项目失败与否与项目经理的经验并没有直接的关系,更多的在于团队成员的经验和能力。作为团队的管理者项目经理必然会遇到失败,需要一步步的成熟,但做项目不等于死亡游戏。

      随话说“无规矩不成方圆”,学校需要制度,任何地方都需要制度。有了制度才有了规矩。团队需要制度团队成员才能通力合作。皮毛不存,毛将焉附。没有确定的组织机构,又如何能指望做出来的管理制度“合用”呢?如果员工正在工作除了纰漏,那么:没有制度,你没有办法和依据来惩戒员工,因此是管理者的过失,然而有了有了制度而没有惩戒,是执行者和监督者的过失,一而再、再而三地犯错,又一而再、再而三的惩戒,那就是教而不改。所以,在更加普遍的情况下,动摇了制度的人往往不是犯错的员工,而是管理者自己。

      在做一件事时,我们不需要盲目的开始工作,我们需要的是思考。思考问题的关键点,制定出完美的解决方案,这样才可达到事倍功半。对于团队而言,所要的是明确角色分配,认清自己在团队之中的角色,如果身为团队的开发经理总是混淆自己的角色,那么,他离辞退时间也差不多了。

     要改变一个人很难,何况是改变一个团队的既定习惯,作者用蚂蚁作例说明:如何做一名合格的管理人员。作为管理人员重要的是远离蚁洞,在洞口外张望,可以发现问题;在洞内,就只有做“循规蹈矩”的蚂蚁。如果一群开发人员像蚂蚁一样辛勤工作着,那么请不要打扰他们。聪明的管理者只会跟随他们,观察他们是如何做的。发现规律,分析这个规律的价值,最后在尝试改变他们。如何改变就需要分工,最好为弹性分工。明确分工是管理者的职能,做管理不等于做伯乐。做到以上几点才能真正成为创建好的团队并拥有合格的团队管理者。

转载于:https://www.cnblogs.com/ddccc/p/4887806.html

该合成数据集模拟了世界领先的运动服装和鞋类品牌之一耐克的零售和在线销售交易。它故意填充了凌乱、未清理的记录,以复制真实世界的业务数据,非常适合练习数据清理、探索性数据分析 (EDA) 以及构建仪表板或项目组合项目。 有什么超过 2,500 条交易记录,包含: 多个产品线(跑步、篮球、生活方式、训练、足球) 特定性别的销售(男性、女性、儿童) 零售店和在线渠道的销售额 常见的数据问题,例如:空值、地区拼写错误、错误的数据类型、数值列中的负值、日期格式不一致(例如,2023/07/21、21-07-2023 等)、折扣> 100%。 列描述 Order_ID ----交易/订单 ID(一些重复条目) Gender_Category------- 买家细分:男士、女士或儿童 Product_Line------ 商品类型:跑步、篮球等 Product_Name -------售出的特定商品(例如,Air Force 1、Pegasus Turbo) 尺寸-----商品尺寸(例如 7、M、L - 包括缺失/不一致) Units_Sold-------- 销售数量(可以是负数或空数) 建议零售价---------- 最高零售价(有些为零或零) Discount_Applied------ 销售折扣(有些超过 100%) 收入-------折扣后的最终金额(有些计算错误) Order_Date --------交易日期(多种格式和空) Sales_Channel -----------在线或零售 区域-------------印度城市(包括“德里”、“孟加罗尔”等拼写错误) 利润 --------------赚取的利润(可能是不切实际的或负的)
内容概要:本文详细介绍了果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制方法,特别是基于广义比例积分(GPI)的力矩控制技术。文章首先概述了该方法的核心原理,即通过建模电机驱动的末端执行器,推导出电机输入电压与负载力矩的关系,并利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机输入电压控制。相比传统PI控制,GPI方法无需对力矩跟踪误差求导,避免了系统延时和噪声问题。文章还提供了详细的Python代码实现,包括系统建模、GPI控制器设计、仿真比较和性能指标计算。实验结果表明,GPI控制方法在力矩跟踪误差、采摘完好率等方面表现出显著优势。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对机器人控制、自动化和机电一体化领域有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①适用于果蔬采摘机器人或其他需要柔顺力控制的机器人应用;②通过仿真和实物实验,验证GPI控制在力矩跟踪、控制平稳性和采摘完好率等方面的优势;③帮助研究人员理解GPI控制器的设计原理及其相对于传统PI控制的改进之处。 其他说明:文章不仅提供了完整的理论推导和代码实现,还深入探讨了GPI控制器的关键技术和工程实现细节,如积分重构技术、四阶误差动态补偿、极点配置方法等。此外,文中还包含了实物实验结果统计和性能对比分析,进一步验证了GPI控制的实际应用价值。对于希望深入了解果蔬采摘机器人末端执行器控制技术的研究人员来说,这是一份非常有价值的参考资料。
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