近期工作小结(吐槽文)

博主在近期负责资讯检索项目时遇到工作强度大、沟通困难等问题,导致效率低下和冲突。博主意识到个人情绪、沟通技巧和技能提升的重要性,并分析了缺少明确文档、多人沟通混乱等外在因素。同时,提出了自我改进的方向,如增强沟通、保持冷静、明确目标等。

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   (小弟工作中遇到了不少问题,有好的建议和办法路过的大牛请不吝赐教 ,帮帮忙谢谢...     )

       想了不少时间,本以为理清楚了,下笔时还是不知道如何小结,为了不自圆其说找到个人的问题,为以后更好的投入需要,做一个近期的小结,想到什么就说什么,只对事不对人。

        近期由于工作需要在负责一个资讯检索的项目其中的一个模块,长期出差北京。工作状态是一周六天或者七天强度,有时做不完就晚上九点十点多结束,也不是牛人当然不能跟正常情况下相比,也有个人情绪在里面,难免说话态度或者方式没有注意,把简单事情搞的有点杂,结果就是不该反馈的说了,该做好的没有做好,挨批是肯定的,但是我前后想了很多,个人原因肯定是有的,出问题一般是多边的,但是一味的批单边而不是为了进一步好的工作却是让人不能乐意的接受。还有一个原因是沟通很难,分不清什么是该找相关人沟通的什么是不该问的。跟人合作简单的问题反馈结果让我不能理解,一时激动没把持住,乱放抢伤及无辜,对个人印象(态度和能力,做事方式)也大大折扣,至于后面的工作不知道有没有办法继续做下去,只有考虑去留。

        我对比了其他人的工作,也很羡慕别人一直做得很好,很难出现问题,一个负责wpf前台设计,一个负责总体框架探索和搭建,当然实际情况是他们做的事远远不止这些。一个跟我一样做临时工,那地方有需要就改在哪里?理解业务和反复修改是必须的,沟通也变得很重要,恰恰这两块是需要努力的地方。

       个人原因:
       1、有问题就应该主动反馈,提出来,最不应该个人带情绪投入工作
       2、同事跟我们是一样的也有很多工作要做,能自己解决的就尽量靠自己,毕竟这也是在锻炼
       3、加强个人技能训练,加强基础和沟通能力是很有必要的
 

内容概要:本文档是Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的操作手册,详细介绍了设备的基本功能、安装步骤和操作指南。手册首先感谢用户选择Kenwood产品,并强调了设备的安全性和合规性,包括FCC警告和政府法律禁止未经授权的无线电台操作。接着,手册逐步指导用户进行设备的拆箱检查、安装准备(如工具、电源连接)、安装步骤以及熟悉设备的前面板、后面板和麦克风布局。此外,还涵盖了基本操作(如开关机、音量调整、频道选择和通话)以及辅助功能(如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等)。最后,提供了关于DTMF呼叫(手动拨号、重拨、自动拨号)的具体操作步骤。 适合人群:适用于需要使用Kenwood TK-6110 VHF FM收发器的专业用户或技术人员,特别是那些负责安装和维护移动通信设备的人员。 使用场景及目标:①帮助用户正确安装和配置Kenwood TK-6110 VHF FM收发器,确保其在车辆或其他移动平台上安全可靠地运行;②指导用户掌握设备的基本操作技能,如频道选择、通话、信号发送等;③提供详细的辅助功能设置说明,使用户能够充分利用设备的各种高级功能,如定时断电、忙道锁定、双音多频呼叫等。 其他说明:用户应仔细阅读并遵守所有安全警告和操作指南,以避免潜在的危害和法律问题。建议在安装和使用过程中咨询授权经销商或专业技术人员,以确保设备的正常运行和最佳性能。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Crossformer-Transformer跨变量注意力增强模型,用于多变量时间序列预测。项目旨在提升预测精度、构建高效且可扩展的深度学习架构、实现完整的模型实现调试、深入分析变量间的时序依赖及交互机制、提升模型泛化能力和鲁棒性、促进多领域应用的智能化升级以及推动跨领域学术技术交流。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现、特点创新、应用领域、注意事项、数据生成、目录结构设计、部署应用、未来改进方向、总结结论以及详细的程序设计思路和代码实现。 适用人群:具备一定编程基础,对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师,特别是工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标:①用于金融市场、智能制造、气象预报、交通流量、医疗健康、能源管理、生态环境、供应链等多领域的时间序列预测;②提升多变量时间序列预测的精度和泛化能力;③实现MATLAB环境下高效的模型训练调试;④深入分析变量间的动态关系和时序依赖;⑤推动智能预测技术在实际场景中的应用推广。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现,还详细介绍了模型架构、训练过程和应用场景,读者在学习过程中应结合具体的应用场景进行实践,重点关注数据预处理、模型参数调整和结果解释,以确保理论实践相结合,更好地理解和应用Crossformer-Transformer模型。
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