用汉堡包的方式评价一下自己的合作伙伴

用汉堡包的方式评价一下自己的合作伙伴

   汉堡包是什么呢,看了书上的解释,具体有以下几点:

   汉堡包一般是指合作中某一方的反馈方式,反馈方式可以分为三层:

   最外层:  行为和后果

   中间层:  习惯和动机

   最内层:  本质和基本属性

   那么怎样反馈才是比较令人接受呢,下面是用做汉堡的方式来类比反馈的方式,

1.先来一片面包, 做好铺垫, 例如可以从双方的共同点, 团队共同的愿景讲起, 让对方觉得处于一个安全的环境。在这一阶段,和队友是刚刚接触,我们都不是很了解,不知道对方是大神还是“渣渣”,我们尽量按要求去做,一开始我们都比较拘谨,彼此之间比较少交流。

2.再把肉放上,这时就可以把 建设性的意见 (constructive feedback) 油炸好, 加上生菜, 佐料等。

怎么准备这块肉也有讲究: 

我们常说 [feedback], 但是在提供反馈时, 不宜完全沉溺于过去的陈年谷子烂芝麻, 给别人做评价, 下结论。  这样会造成一种 [你就是做得不好, 我恨你] 的情绪。

我们可以调整一个角度, 把 [feedback], 变成 [feedforward], 强调 [过去你做得不够, 但是我们以后可以做得更好。

在技术团队里, 我们的反馈还是要着重于 [行为和后果] 这一层面, 不要贸然深入到 [习惯和动机], [本质]. 除非情况非常严峻, 需要触动别人内心深处, 让别人悬崖勒马。

    到了这个阶段,我和队友开始有了一些交流和思想上的碰撞,觉得队友往往想的比我周到和细致,一般都是我先写好一些,然后他帮我补漏,当然,我们也是互相都提出了各自的疑问,我们先回讨论这次需要做什么,然后各自去完成,接着做的差不多了,我们再把问题放到一起讨论,也在网上查询了下,最后得出彼此都能接受和符合要求的结果,差不多过程就是这样子。

3.然后再来一片面包, 盖上。 这时候可以呼应开头, 鼓励对方把工作做好。

   到了最后这个阶段,当我们看着我们一起完成的作品,就像是结晶一样,那么此时的喜悦之情已经大过完成过程中的一些分歧和矛盾,彼此也从中受到鼓励和启发,期待下一次的合作之旅。

转载于:https://www.cnblogs.com/Ranjer/p/5366684.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
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