软件项目经理新手上路13 - 给新手的建议

本文通过一个小故事探讨了项目经理在面对项目延期时的不同选择及其背后的文化差异。提出了项目经理成长的建议,包括承认自己的不足、多找导师少找敌人、灵活运用所学而非僵化执行等。

 “项目经理张三经过开发人员李四的座位时,突然发现李四在看一本书《如何成为项目经理?》。张三就问李四,你还不是项目经理,看这本书干嘛?李四回答道,如果等到你这个时候再看,就太晚了。”忘记在哪一本书上看到的了,印象深刻。

1. 项目经理的成长路线


回到经典的项目管理问题。如果你是项目经理,现在项目组没有能力在最后期限前完成工作,你是:

1. 优先确保项目,牺牲人 ——> 指向B

2. 优先确保人,牺牲项目 ——> 指向C

3. 项目与人两者兼顾     ——> 指向D

你的选择是什么呢?

1.1 小故事1

某大企业实施了多年CMMI,整个公司已经形成了强大的B区文化并有大量B区项目经理。但是最近敏捷很热火,老板发话,公司要转到敏捷。下面照做了,不就是新的流程和新的文档吗。但是敏捷的缺点在于很难伪装,一晃几年过去了,成果寥寥无几。怎么办?他们最近又开始招聘敏捷教练,聘请敏捷咨询顾问,但这能够帮助他们从B区到D区吗?难。

换句话讲,B区是离D区最远的,一旦做出选择,再来更改都会比重新开始更难。

2. 给新手的建议

提建议从来都是最找骂的活儿,再说了,我有何资格给其他人建议呢。说是建议,不如说是对那些曾经的成功和失败的总结和警醒。这些总结和警醒会继续指导我自己做后续的项目。

2.1 承认自己有所不知

态度问题是最基础的问题,态度问题影响了下几个建议的实施。要保持敬畏,这也是前面我会给出那么多案例的原因。项目经理这个岗位要处理的问题实在是太复杂了,复杂到没有任何一个人能够完全了解所有的细节。

但是我们有各种担心阻止我们承认这一点,担心在团队面前失去威信,担心在领导面前失去信任,担心丢面子,担心……。所以我们不去寻找帮助,孤独前行,孤独失败。

也许我们已经被洗脑,相信只要做出计划,并按照计划执行就可以完成项目。在项目面前,我们就是神,我们就是“神”。

2.2 多找导师,少找敌人

你的朋友越多,敌人就越少。你的导师越多,办法就越多。如果公司有项目经理导师制,那就最好,不过好像没见过这样的公司。怎么办?自己找。

首先可以在公司内找一位项目经理导师。这样的话,所有的项目相关问题你都可以和他讨论请教,你不再是孤独的前行。如果关系不错,他甚至可以动用他的人际关系帮你解决一些看似很难的问题。

你可以找HR做你的人际关系顾问,财务做财务知识顾问,架构师做你的技术顾问,老板、老板的老板或其他管理者做你的管理顾问,客户做你的业务顾问。

当然,你也可以在公司外找导师,只是他们对你的直接帮助没有公司内导师大。

2.3 是你在做项目,不是xxx

听到很多关于项目管理的争论,“你这样做不符合xxx,你那样做不符合xxx”。我的上帝,是xxx在做项目还是你在做项目?但很多项目经理还真信这个。最近学了CMMI,按照CMMI试一下,学了Scrum,按照Scrum试一下。然后开骂,CMMIScrum都是狗屎,项目都做不成功。

保持好学的态度是很好的事,但是不要被学到的知识牵着鼻子走。要记住,是你在做项目,成功失败都是你在担。无论你结局如何,xxx依然逍遥。

参看后续的《14 你知道的太多了 - 无责任评项目管理》。

2.4 动起来,再调整

相信大家小时候都玩过陀螺。如果你想玩陀螺,你一定要让它动起来。仅动起来是不够的,在运转中不停修正才能真正保持长久的平衡。在这个过程中你还要不停抽打它,给它加力,它就能越转越快越平稳。

项目就像陀螺。不要花费太多时间等待,让它先动起来。唯一的区别在于我们自身就是陀螺的一部分,所以要学会修正。并且在过程中不断加力,不要试图一开始就走的最快。参看后续的《15 动起来再调整 - 向项目经理推荐敏捷》

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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