假如生活欺骗了你

生活是一种磨练,带来苦难的同时也在嘲笑幼稚。
小编作为一名初出茅庐的职场菜鸟,最近刚离开一家公司,有很多感悟与体会。假如生活欺骗了你,你要记住:

  1. 当你尚未成为公司正式员工时,请不要和公司谈“归属感”(比如实习生);在你尚未成为公司核心成员时,请不要和公司谈“感情”。
  2. 如果你拿到一份工作轻松而薪水又很优越的offer,请先对自己进行评估,当你的工资水平远远高于你的公司贡献值时,那就是你该走的时候了。
  3. 不论别人怎么否定你,你必须要肯定你自己(只要你不是个混蛋)。
  4. 请不要轻易接受能力之外的事,做你力所能及的工作。
  5. 作为一个年轻人,要学会表现自己。(地位要靠自己打拼)
  6. 请记住,上午9:00到下午6:00是你的“产出”时间,其他时间段才是你学习时间。
  7. 至于“加班”?你确定你的加班能换来老板的肯定和欣赏吗?
  8. 你有你的特长和优势,没必要为了迎合公司而扭曲自己。
  9. 身在职场,请给自己的内心立一堵墙,不要太高,挡不住眼睛就行。
  10. 不要混日子,不要在公司混日子,不要和公司混日子的人一起混日子 。

生活中精彩总是多过失落,愿你能找到自己的路!

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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