技术人如何才不至于虚度一生?

问:在现在的这样一个国情下,做技术的年轻人,到底应该怎么做,走什么样的发展方向,才不至于虚度一生,到老的时候后悔?

答:我小的时候,有一本书很流行,就是今天题图这本《钢铁是怎样炼成的》。书中主人公有一句名言:

「人最宝贵的就是生命,生命对于每个人来说只有一次。人的一生应该这样度过:回首往事,他不会因为虚度年华而悔恨,也不会因为碌碌无为而羞愧;」

注意上面是分号,因为这句名言还没完,下半句是这样的

「临终之际,他能够说:“我的整个生命和全部精力,都献给了世界上最壮丽的事业——为解放全人类而斗争。”」

我引用这句话要做什么呢?是要鼓励你去做主人公做的事情?很明显下半句说的事情已经不需要我们了,留给八千万党员去做即可。但是上半句呢?现在来看也未必那么正确。人的一生怎样度过,不需要别人来定义。

一个技术人究竟怎么才能不虚度一生?

既然你能这么问,说明你是想一生做一个技术人。至少在我看来这是个好事情。

应该说,我们身处一个大时代,风云变幻,但我们每个人其实又都微不足道。可以说,我们绝大多数人最后都还是普通人,做的事情也可能一辈子都是普通的事情,必须要说,普通的事情和普通人也可以改变社会,比如做 12306 抢票插件的那位程序员。怎么能做一辈子普通事情又让自己觉得不虚度一生呢?

我们应该尝试去做对这个社会有正价值的事情 而不是去让这个社会变得更糟,这是一个普世价值。举个例子来说,一个技术人,具备给 GFW 做事情的能力,具备做流氓软件的能力,也具备去做电子商务的能力,前两者可能获益更大,但是后者对社会无疑更有价值。我们可以去尝试做后者。至少,后者对这个社会更有价值一点。这么说是不是站着说话不腰疼?我不知道,但是选择之前,可以多想一下。

我们应该尝试更有效率一些,做一些高效的事情 人的一生很短暂,如果每天沉浸在文山会海之中,深陷繁文缛节之中,即使有再大的能力又能做多少事情?如果你想创造更大的价值,要么用更有效的方式,要么投入更大的资源,可惜,绝大多数人力量都很有限,那我们就更高效一点。我们看到身边太多的不思进取,得过且过,甚至年纪轻轻就有一种养老心态的人。

我们应该持续学习 看一下我们的父辈,想一下他们那个年代追求的事情,那时候的一份好工作是什么样子,所谓的铁饭碗是什么样子,现在呢?整个社会变化了。看看那些下岗工人,至少我是不胜惶恐。曾经他们也是技术人。如果丧失了学习的能力,很快就会被这个时代抛弃。包括现在削减了脑袋想进入体制的年轻人,谁知道20年后体制是否会发生变化,到时候你们怎么办?

我们应该尽可能的帮助一下别人 尽我们的能力,去看看能否帮助一些人,就当是回报那些曾经帮助过我们自己的人。帮助别人更有效的事情,也是一种正向价值。

怎么样才能不虚度一生,能做到以上几个「应该」做的,我个人认为就够了,注意,我只是建议。

对了,上面提到的那本书,不值得去看。

{摘自我的微信公众帐号「小道消息」}

EOF

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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