《最后期限》阅读笔记2

 

     上次说到汤普金斯成为了管理者,汤普金斯在管理时发现员工莫波卡遇到了问题,需要很长时间解决,或许解决不了。汤普金斯就让他修改设计,可是他不敢,他总是说元首给的设计图,不能

改,出了问题他要负责。他畏惧甚至恐惧,不能发挥自己的特长。最后汤普金斯担下所有责任,让他修改设计图。

这件小事让汤普金斯感觉到安全感的重要。

我也学到个别道理:  

1.除非感到安全,否则人们就不能去迎接变化。

2.安全感的缺乏会让人们反对变化。

3.逃避风险是致命的,因为这会让你也得不到于风险同在的利益。

管理者不能滥用权力,使自己的团队没有安全感,就像软工课上讲的要适当性的激励、支持、表扬和批评自己的团队,不能极端。这才是优秀的管理者。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dlyxx/p/4463825.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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