能力提升的僵化、优化、固化过程

本文介绍了管理进步和能力提升的三个阶段——僵化式学习、优化式创新及固化式提升,并详细阐述了每个阶段的具体含义及其在技术领域的应用。

管理进步讲究“僵化、优化、固化”三步曲,能力提升包含“学习、思考、分享”三层次。

僵化式学习,优化式创新,固化式提升,进一步学习,个人能力扩展的一种框架。

僵化式学习

人的思维和行为容易固化,学敏捷,学TDD等,容易产生抵触情绪。“如何学”就成为一个重要问题。僵化就是学习初期阶段的“削足适履”。是一种学习方式。先僵化,说起来容易做起来难,削足适履肯定是个痛苦的过程。变则痛,但世界上唯一不变的事情就是变化。学习TDD时,一定要重复的“红灯-绿灯-重构”,抵制诱惑,快速实现。不经过多次僵化练习,是很难感受到TDD内涵、放弃抵触情绪的。

优化式创新

优化就是改进,优化就是创新。优化的目的是使知识变得更高效更适用。僵化而不优化一定会僵死。“TDD很好,但是不实用”,听得最多的这句话,是错误的。TDD是流程或框架,在使用时需要借助方法和工具,比如:实践结对编程,以点带面,形成氛围;善用TDD的驱动设计,容易忽略的重构加强,改善设计;对存量代码补充UT时,以业务场景驱动而不是代码驱动,黑盒测试。

固化式提升

将僵化阶段优化阶段的成果心得,进行固化。固化的目的是为了总结分享,以便别人或者自己进一步学习。固化的方式有多种,比如总结文档,最佳实践,模板化等。 这里的模板化举个例子,比如存量代码单元测试的依赖隔离使用mock,可将使用到所有mock技术的一个实例模板化,那么对新人就不必再去摸索,如果完成这个模板,就可认为mock的技能达到初级阶段。固化也是简化。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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