经营自己的长处

本文引用富兰克林的话强调了发挥个人优势的重要性,并通过法国前首相梅杰的例子说明了如何利用自己的长处实现职业成功。文章指出,在事业中找到合适的位置并发挥自身优势远比学历更为关键。

富兰克林说:“宝贝放错了地方就是废物。”

人生成功的诀窍就是经营自己的长处。

法 国近百年来最年轻的首相梅杰,47岁登上首相宝座,为世人所瞩目。然而他年轻时并无超人的聪明之处,16岁时因成绩不好而退学,后又因心算差未被录取为公 共汽车售票员。对此有好多人想不通:一个连售票员都不能胜任的人怎么当了首相?针对这种怀疑,梅杰在一次谈话中回答说:“首相不是售票员,用不着心算。”

从这里我们可以看出,一个人事业成功与否,并不完全取决于学历的高低,在很大程度上取决于自己能不能扬长避短,善于经营自己的长处。

在生命与事业的坐标系里,一个人如果站错了位置,将是非常可怕的,环顾四周,我们惊奇于这样的悲剧比比皆是。

“尺有所短,寸有所长”,每个人都有自己的长处。如果你能经营自己的长处,就会给你的生命增值;反之,如果你经营自己的短处,那会使你的人生贬值。

 

变短处为长处,难;让长项更闪亮,易。求索与成就的窍门尽在其中

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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