真正拖垮你的并非是“安稳”

思维决定职场成败

近期由于经历了很多,不由得让我想起了一句话“选择大于努力,思维决定选择“,因为努力只是成功的基础,而思维才是决定了成功的关键。

近段时间,一些朋友总是在说"安稳的工作使我消沉",但在我看来却并非如此,因为稳定的工作并非只代表”安稳“更代表了”积累“。对于很多职场人来说,想要在全新的行业立足,没有三到五年的持续积累,基本谈不上什么成就。当然,积累并非只是单方面的,这种积累包括经验、能力、人脉、口碑、信心等。
思维逻辑
所以对于这些朋友所说的安稳的工作使我消沉,我并不赞同。因为真正使人消沉的其实是“思维固化”和“过于理性”的你。不知道大家身边有没有遇到过这样的一些人,时常总是会说一些让你觉得莫名其妙的话,例如:有选择比没选择其实更难选择等例如此类的话,这样的话有什么问题呢?问题会很大,因为种情况就是我们常说的过于理性,而人一旦过于理性,就会让理性成为枷锁,成为一个人成长的壁垒。

过于理性的人,很多人也都清楚,那就是容易 “想太多”喜欢用成本收益法来思考,把每一个选项量化,从而做出看似客观的权衡比较。但问题就出在这里,当今社会上没有绝对的理性,因为当我们面对一个未知的选择时,所能够涉足的层面都是不完整的。就好比拿买房子来说,有的人可以轻松就决定是否要买,但对于过分理性的人来说却很难迈出第一步。

并且从另外一点来说,过分理性的人总会在潜移默化之中养成“弱者思维”,总会在不自信中否定自己的决定和规划。就像我之前遇到的一件事情,两个人一起选择创业,其中一个人就是过于理性,再做任何决定之时都会思虑很久,而另一个人确是“胆大心细”任何是在他面前,他都会轻松解决。有次他们的创业项目需要进行大量的资金投入,不然创业可能就会失败,这对于他们来说是不能接受的。所以两人就选择了两种不同的方式找投资。过于理性的一位选择了加入某家公司用技术来换取资金,而另一位却是选择了,带着一个背包和两万多块钱现金,就开始了自己的 “世界融资之旅”。其结果呢?理性的人放弃了创业梦,认为太难了。而另一位花了一年时间拿了一笔投资,开始了属于他的创业生涯。

所以,我想要告诉大家的就是,机会从来不是靠理性识别的,它靠的是一种非理性的冲动争取到的。不过话说回来,我们应该如何保证此种事情不会发生在自己身上呢?下面我给大家总结了几种方法,希望对大家有用。

勇于接受

过于理性并不是什么可耻的事情,相反,在一些事情上过于理性才是保证成功的第一前提,所以我们要敢于面对理性而不是被理性所左右。

善于观察

了解自己理性的源头,你可以回忆自己的成长,会议一些关键决策点做出的选择,然后在思考,下次再遇到同样的问题,该怎么来解决。

强化逻辑

我们要明白”人生发展不是选择,不是战略“而是你对未来的规划逻辑,你想要你的未来成为什么样,那么你就要明白你当下应该怎样去做。

最后送大家一句话:你有怎样的思维,往往就有怎样的人生,如果你还在迷茫,那你是时候开始改变自己的思维了!

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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