学历和能力

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按理说,学历代表着能力,学历越高学问越深能力越强。可能出于知识浅薄,对于高学历者,我一向仰慕。

  但这几年,经遇了不少人和事后,我开始怀疑学历和能力是一种等式关系。见到一些名人或老总,引见者张嘴就是某某大学毕业,什么什么博士硕士学位的介绍,一番如雷贯耳,立马叫你觉得面前站着的就是一尊知识化身,从头到脚都是学问,能耐之大,不免心颤。可等坐下来听他议事说话,你发现真有学问者为数甚少,多者让你失望,要么海阔天空一阵神侃让你如堕入云雾中,要么关公战秦琼风马牛不相及叫你哭笑不得。每当这时候我就不由得想起张岱《夜航船》中那则小故事来,大有“小僧伸伸脚”的意念。

  后来,我反复研究过学历和能力两个概念,学历指的是学习的经历,能力指的是能胜任某项工作的主观条件。学历是能力的一部分。有学历的能力自然更可贵,但有学历而无能力就不值钱了。那些一副学者风度的高学历低能力者,没有分析问题解决问题的能力,没有应对复杂局面的能力,没有开拓创新的能力,老百姓不可能服气他,也不会敬重他。

  上世纪六、七十年代,工人阶级领导一切、贫下中农管理学校那阵子,重的是实践经验,文凭学历不值钱。记得父亲单位分配来一位中国人民大学毕业的本科生,因其是学历史的,不会打算盘不会记账,分到哪个股室都不要,至今记得父亲手把手教她学算盘记账的情景。那时,上山下乡队伍中有好多大学生,常听老乡讲叙他们的笑话,统称“臭老九”。其实,有能力的大学生不少,就因为专业不对口,把人才埋没了。现在,尊重知识尊重人才,学位耀眼,学历走红,有能力没能力的高学历者一概器重,单位里招聘来的年轻人,只要有硕士博士衔的研究生毕业的,能力大小成就如何,一律高抬,办公室的椅子还未坐热,就被提拔,走上经理厂长的位子。历史就这样反反复复地变化着角度,走着极端。什么时候把学历能力同时看重,那才是真正意义上的尊重知识尊重人才。

  前不久,广东省委书记汪洋在该省纪委十届三次全会上就对一些官员学历渐高能力渐弱的现象做了批评。他指出,现在我们有些干部学历越来越高,解决实际问题的能力却越来越弱,面对复杂局面,要么束手无策,要么工作方法简单生硬,这与我们狠抓各项工作落实的要求是格格不入的。并主张:切实解决推动科学发展能力不强的问题。他的批评切中时弊,让我们看到一个即将在学历和能力的结合上出现的好兆头。

  用科学发展的眼光看问题,用对时代负责的态度对待学历和能力,二者还是兼顾的好。学历高水平低能力低,会说不会做,说不会说做不会做,都不是我们需要的,都不利于发展。

  作者:柳苏(写于2009年2月4日)

在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 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!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力
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