今天看到CSDN举办了一个论坛,研发人员的绩效管理,很遗憾没能早知道这个消息,没有参加学习。不过
在我管理技术部门的时候,其实是把表格上的绩效管理取消的了,因为感觉除非超大型的公司,否则没必
要给技术人员做绩效管理,只有主管有绩效就可以了。原因有几个:
1,在中国,知道怎么做绩效的人很多,知道怎么很好执行绩效的人很少。90%的公司有绩效无执行(此处
指所有的公司,不仅仅是IT)
2,让技术人员写1000行代码容易,让他们填写绩效表格难,很容易引发负面情绪
3,技术是个良心活,同样1000行代码,即使是同样水平的人来写,质量差别也可能会很大,你根本无法
制定完善的绩效
4,技术人员通常比较淳朴,填写绩效不但让他们觉得繁琐,还会让他们感觉你不信任他们
5,绩效考评在国内企业起到的最大作用其实是杜绝白拿工资。你是愿意选择打消几个主力开发的积极性
,还是愿意选择鞭策经常偷懒的技术员干活?
6,少部分技术人员会发现,原来自己的工资是和这几个接口挂钩,而其他不重要。逻辑很强的他们很容
易就会找到轻松工作的方法,而倒霉的是制定绩效的人
其实与其用冰冷的绩效去考核技术人员,不如多在日常的沟通,文化与环境的塑造上多下下功夫。
不要给技术人员做绩效 - 潘燕辉的专栏 - CSDN博客
分享到:
相关推荐
dnSpy-net-win32-222.zip
和美乡村城乡融合发展数字化解决方案.docx
如何看待“适度宽松”的货币政策.pdf
NCO 3.0.18 64位
法码滋.exe法码滋2.exe法码滋3.exe
* GPS IMU经典15维ESKF松组合 * VRU/AHRS姿态融合算法 * 捷联惯导速度位置姿态解算例子 * UWB IMU紧组合融合 * 每个例子自带数据集
在现代社会生活与生产活动下,不可避免的会产生巨量且多样的垃圾。我国的人口和经济总量均位居世界前列,因此,必然面临着庞大数量的垃圾处理的难题。如何通过人工智能来对垃圾进行有效分类,成为当前备受关注的研究热点。本文为展开基于深度网络的垃圾识别与分类算法研究,先使用PyTorch框架中的transforms方法对数据进行预处理操作,后经过多次调参实验,对比朴素贝叶斯模型、Keras卷积神经网络模型、ResNeXt101模型的垃圾分类效果。确定最佳分类模型是ResNeXt101,该模型在GPU环境下的分类准确率达到了94.7%。最后利用postman软件来测试API接口,完成图片的在线预测。在微信开发者工具的基础上,利用一些天行数据的垃圾分类的API接口再结合最佳模型的API接口,开发出了一个垃圾分类微信小程序。本文的研究内容丰富和完善了垃圾图像分类的相关研究,也为后续的研究提供了一定的参考价值。
一、上位机简介 在单片机项目开发中,上位机也是一个很重要的部分,主要用于数据显示(波形、温度等)、用户控制(LED,继电器等),下位机(单片机)与 上位机之间要进行数据通信的两种方式都是基于串口的: USB转串口 —— 上位机和下位机通过USB转串口连接线直接相连进行数据交互 串口转WIFI(ESP8266)—— 上位机和下位机基于TCP/IP协议通过以太网或者WIFI传输数据 串口转蓝牙(HC-06)—— 不多用,暂不介绍 Windows上位机(EXE可执行程序),最早用VB语言开发,后来由于C++的发展,采用MFC开发,近几年,微软发布了基于.NET框架的面向对象语言C#,更加稳定安全,再配合微软强大的VS进行开发,效率奇高。 本文使用Visual Studio 2022作为开发环境,上位机开发主要有WPF框架与Winform框架,他们都是基于.NET框架 WPF需要C/S基础,使用XAML来构建应用UI,界面比较美观,但是内存开销大 Winform可以使用窗口控件来构建应用,比较简单易学 二、开发环境设置 1. 安装Visual Studio 首先,确保你已经
course_s4_ALINX_ZYNQ_MPSoC开发平台Linux驱动教程V1.04.pdf
基于JavaWeb的毕业季旅游一站式定制服务平台_88z1j4jp_208-wx-(1).zip
Apeaksoft Data Recovery for Mac v1.6.16
cms测试练习项目(linux系统部署),可以用来进行python的测试练手项目
数据集简介:大学录取结果分析 概述 大学录取结果数据集包含了有关大学录取过程的信息,包括关键变量,可用于分析不同学术因素与申请者是否被录取之间的关系。该数据集非常适合进行探索性数据分析、训练预测模型以及研究影响录取决策的因素。 数据集列描述 admit:指示申请者是否被录取(1=被录取,0=未录取)。 paes:申请者在高等教育能力测试(PAES)中获得的分数。 nem:中学教育成绩平均分,评分范围从1.0到7.0。 rank:申请者在其班级中的排名,数值越低表示排名越好。 数据集目的 本数据集旨在让用户探索学术指标(如PAES分数、GPA和排名)与大学录取成功率之间的关系。这可以用于: 开发预测模型:基于学术表现预测录取可能性。 识别趋势:找出影响录取的关键学术因素。 生成可视化图表:理解分数分布及录取结果的关系。 数据集规模 记录数:1813条。 列数:5列。
STM32F427+rtthread下的bootload 网口(webclient)+串口(ymodem)传输,代码无质量,谨慎使用
1. 用户管理功能 用户注册与登录:用户可以通过手机号、邮箱等方式注册账户,并且可以通过账号登录系统进行购票、查看历史订单等操作。 个人信息管理:用户可以查看和修改个人信息(如姓名、手机号、邮箱等),并进行密码重置等操作。 实名认证:部分电影院购票系统要求用户进行实名认证,确保用户身份的真实性。 2. 电影信息展示功能 电影排片查询:用户可以查看当前和未来一段时间内的电影排片表,包括电影名称、上映时间、影片时长、类型、导演、演员等详细信息。 电影详情页:点击具体电影后,用户可以查看电影的详细信息,如剧情介绍、影评、评分、预告片等内容。 电影评分与评论:用户可以查看其他观众的评分和评论,也可以对已观看的电影进行评分和评论。 3. 座位选择与预定功能 影厅座位图:系统展示每场次的影厅座位图,用户可以通过座位图查看当前座位的状态(如可选、已选、已售出、VIP座位等)。 座位选择:用户可以选择自己喜欢的座位,系统会实时更新座位的可用状态,避免重复选择。 座位偏好设置:用户可以设置自己的座位偏好,如选择前排、中排或后排,靠窗或靠过道等。 4. 电影票购买与支付功能 票价展示:系统会展示每个座位的
Bukkit-BETA1.8.1服务端核心
内容概要:本文详细介绍了快速排序算法的原理和在Go语言中的高效实现方法。首先解释了快速排序的基本思想和实现步骤,接着提供了Go语言中实现快速排序的核心代码,并讨论了性能优化策略。最后,通过具体的应用场景实例,展示了快速排序在实际项目中的高效应用。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对Go语言感兴趣的开发人员。 使用场景及目标:①理解快速排序算法的基本原理和分治策略;②学习如何在Go语言中高效实现快速排序;③掌握快速排序在实际项目中的应用实例。 阅读建议:本文不仅详细讲解了快速排序的原理,还提供了具体的实现代码和优化策略,建议读者在阅读过程中尝试实现和调试代码,以便更好地理解和掌握相关知识点。
项目包含完整前后端源码和数据库文件,均测试可正常运行 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 部署容器:tomcat7
NSMethodNotImplementedException如何解决
计算机接口实验报告,环境:PC 机一台,TD-PITE 实验装置一套。报告内容有,实验目的、实验设备、实验内容、实验步骤、实验程序(汇编)、实验结果、实验总结,一步到位!!!!!! 一步到位!!!!!!