几个软件研发团队管理的小问题

本人亲身体会

1.年轻工作不长的人,在做项目里,在一些细节上,经常会说,这个没必要做,这个不需要做,

最后完成的功能大家可以想想,他是按时完成了,可问题多多,细节之处产品经理之类也不清楚,

为项目上线留下隐患。

2.在代码的审查上,技术经理相当于 报社的校对 ,对于一些注释和代码细节应认真核对

比如看到一段注释

///
/// 是否存在改用户
///

public static bool ExistPhoneNumber

改?看了半天,原来是 是否存在该用户的意思,

一个10人的团队中只有2-3个骨干程序员。他们解决了整个项目80%的问题,剩下的7-8个程序员无关痛痒,他们机械的去写一些有完整技术解决方案的模块,最坏的情况是这7-8个人解决不了任何问题,还会在原本成熟的解决方案下制造一些问题。这段可能很多人不爱听,但不能否则这是事实,同时也自问自己在团队中的价值。其实你看很多牛X的大产品其实都是由个别的几个牛X的技术人员写的,团队其他人基本都是打杂的,国内外都一样。

对于其他的7-8个程序员,适当的技术培训是必要的,但不应该对他们抱有太大希望,这样大家都会很累。既然他们想成为码农就让他们当好了,个别能脱颖而出的可以重点培养。
本文转自jiahuafu博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/jiahuafu/p/5524034.html如需转载请自行联系原作者

jiahuafu

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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