这样汇报项目,老板心甘情愿给你加薪


以下文章来源于人神共奋 ,作者人神共奋的李刚

我始终不明白一件事:我上三年级的儿子看了那么多书,为什么还是写不好作文呢?

一个培训老师给了我答案——结构能力差

想一想,还真有道理。我让他写“奈良看小鹿”,他写了半天“地铁怎么坐,怎么去公园,怎么买鹿饼……”,等到开始写小鹿了,他一看字数差不多了,一句“小鹿真可爱啊”,硬生生地结束了全文。

如果你明明是一个勤于思考的人,但领导总说你说话缺乏逻辑,写出来的东西都是“反人类”的表达方式,很可能是缺乏“汇报结构”的训练。

01

来看一个常见的“反人类”式汇报吧:

“感谢领导能给我这个机会,感谢CCTV,感谢MTV……,我的汇报还不够全面,还请领导和同事们多提意见……(此处省略三百字)”

这是表现一:不能快速进入主题,不能激发往下听的欲望。

“东北的XXX项目,倾注了团队大量精力,尤其是XXX、XXX和XXX(被领导打断:‘说项目,不要说这些没用的’)……,但进展不大,主要是因为客户的想法老是定不下来,他们的所有经费都是一把手‘一言堂’,具体执行的人又都是临时(每一句话的意义都在不停地跳跃)……”

这是表现二:一句话与下一句话之间,关联性弱。

“这个客户是XXX部介绍来的,我早说这个项目有问题,现在果然陷进去了(开始进入抱怨模式)……,当然,我不是这个意思啊,大家还是很努力的……”

这是最重要的表现三:过多的逻辑层次,在不断跑题中兜兜转转。

那应该怎么办呢?先来看看下面的这个“很人类”的表达结构:

失了一颗铁钉,丢了一只马蹄铁;丢了一只马蹄铁,折了一匹战马;折了一匹战马,损了一位将军;损了一位将军,输了一场战争;输了一场战争,亡了一个帝国。

从思考的角度讲,单一原因、单一结论是很不科学的;但从表达层面讲,方向单一明确的推论,却是最容易理解的,因为它最符合“线性传播”的要求。

下面举一个职场上常见的“项目例行汇报讨论”的例子,应该如何围绕关键点,展开结构。

02

5步准备,7块内容

这是一次拜访客户后的汇报、相当于上学时写的记叙文,不同的是,汇报的重点不是“发生了什么”,而是“为什么”,以及“我们应该如何做”。

比如我们向上司汇报“东北项目进展”时,这两个关键点的选择,就侧重于对事情的分析:

关键点一:项目进展不利,最主要的原因是对方的需求迟迟无法确认。

关键点二:希望领导能安排客户考察XXX项目,把他们的需求引导、激发出来。

明确了这两个关键点,就可以围绕这两个点组织材料、编织内容了。

我们准备工作可以分五步展开

第一步:用一两句话,总结出议题、结论、观点等等;

第二步:在草稿上列出这两个关键点,并摆好前后顺序,先讲什么,后讲什么;

第三步:对这个两个关键点进行展开,包括:证明、补充、具体化……

第四步:把“结论、关键点、关键点展示”这几个元素排好,看看中间需要补充什么,让表达更流畅。

第五步:看看还有什么重大的遗漏,以及逻辑不通的地方。

准备汇报材料不是从头“写”到尾,而是从几个关键点分别往两头“写”,这就是“结构意识”。

 

充电两小时,就为”通话五分钟“。经过这五步准备后,在这个总长度为5分钟的项目进展汇报中,我们的内容就分成下面七个部分:

开头(新闻报道式开头,发生了什么):上周的大致行程;

关键点一(结果是什么):项目进展不利……

关键点一的展开(证据):两次会议都没有结果……客户没有定时间……对方的大领导没有出席会议……;

两个关键点之间的过渡(小结,引出关键点二):所以,我们的核心问题是,解决客户的疑虑,尽快让他们确认需求……;

关键点二(行动方案):我有两个想法,希望大家讨论能讨论一下,方案一……;方案二:……;

关键点二的展开(补充说明):这两个方案各有优缺点……;

回顾总结(重复最核心的内容):虽然由于客户的原因,项目进展不大,但我们已开始聚集核心问题,这两个方案……

03

保留了上面的七个部分的同时,我们删除了一些分析,包括两类:

第一类:与关键点关系不大的信息,包括:客户内部矛盾、团队的努力、项目的其他问题、部门配合的问题。这一类信息,可以在汇报的讨论阶段,见缝插针的说明。

第二类:与关键点矛盾的信息,包括:项目自身的缺陷(无法解决的问题)、其他可能的行动方案(比如放弃项目),等等。这一类信息,提出的时机还没有成熟,不如不说。

你看,这一点都不难吧。

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
<think>好的,我现在需要帮助用户解决TensorFlow导入时出现的错误。用户已经提供了几个相关的引用资料,我需要先仔细分析这些引用内容,找出常见的错误类型和对应的解决方案。 首先,用户提到的引用[1]是关于MNIST数据集导入错误的,建议使用tf.keras.datasets.mnist。这可能涉及到版本兼容性问题,尤其是TensorFlow 2.x和旧代码的兼容性。需要提醒用户检查代码中的导入方式是否正确,以及版本是否匹配。 引用[2]提到了DLL加载失败的问题,这通常是由于版本不兼容或缺少必要的运行时库。比如,TensorFlow可能依赖特定版本的CUDA和cuDNN,如果用户没有正确安装这些依赖,就会出现DLL错误。这里需要分步骤指导用户检查CUDA和cuDNN的版本,并确保与安装的TensorFlow版本匹配。 引用[3]讨论了在Anaconda环境中安装时的下载超时问题,建议更换镜像源或使用conda安装。这可能是因为网络问题导致包下载不完整,解决办法包括使用国内镜像或者手动下载包。 引用[4]提到了libcublas.so.9.0缺失的错误,这明显是CUDA环境配置的问题。用户可能需要安装对应版本的CUDA工具包,并设置正确的环境变量,或者检查GPU驱动是否支持所需的CUDA版本。 接下来,我需要综合这些信息,整理出一个结构清晰的解决方案。可能的问题点包括:版本不兼容、依赖库缺失、安装方式错误、环境配置问题等。需要分步骤逐一排查,从安装方式开始,到版本检查、依赖库安装,再到环境配置和错误处理建议。 同时,用户可能不太清楚如何具体操作,比如如何查看CUDA版本,如何安装cuDNN,如何设置环境变量等,需要给出具体的命令行指令或操作步骤。另外,针对不同的错误类型,如DLL加载失败、导入模块错误、GPU相关的问题,分别提供对应的解决方法。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步排查可能遇到的其他问题,比如性能优化、环境管理工具的选择等。这些问题需要与用户当前的问题相关,但又不重复,能够覆盖更广泛的TensorFlow使用场景。</think>### TensorFlow导入错误解决方案 #### 一、版本兼容性问题 1. **检查TensorFlow版本** 使用以下命令验证安装版本: ```bash python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" ``` - TensorFlow 2.x推荐使用`tf.keras.datasets.mnist`导入MNIST数据集[^1] - 若需降级到1.x版本,使用: ```bash pip install tensorflow==1.15.0 ``` 2. **CUDA与cuDNN版本匹配** | TensorFlow版本 | CUDA版本 | cuDNN版本 | |----------------|----------|-----------| | 2.10+ | 11.2 | 8.1 | | 2.6-2.9 | 11.2 | 8.1 | | 2.4-2.5 | 11.0 | 8.0 | - 安装CUDA后需添加环境变量: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 二、安装方式优化 1. **使用Anaconda安装** ```bash conda create -n tf_env tensorflow conda activate tf_env ``` - 若遇下载超时,切换清华镜像源[^3]: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ``` 2. **手动安装依赖库** 对`ImportError: DLL load failed`错误: ```bash pip install --upgrade setuptools wheel pip install msvc-runtime ``` #### 三、GPU相关错误处理 1. **修复`libcublas.so.9.0`缺失** - 检查NVIDIA驱动版本:`nvidia-smi` - 安装CUDA Toolkit 9.0并链接库文件: ```bash sudo apt install cuda-9-0 sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64 ``` 2. **强制使用CPU模式** 在代码开头添加: ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" ``` #### 四、验证环境完整性 ```python import tensorflow as tf print("GPU可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 检查GPU识别 tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 显示运算设备信息 ```
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