linux需要你的不懈努力

本文分享了一位初入职场的程序员因未充分掌握Linux技能而错失项目机会的故事。通过反思,他意识到持续学习和科学方法的重要性,最终通过自学《Linux就该这么学》一书找到了学习的乐趣和方向。

自己二十几年的求学生涯,总结出:天赋固然重要,但是最为重要的还是要有一个持之以恒的心,而且还要有科学的学习方法,不只是针对今天的主题linux,无论我们从事什么行业这都是不变的法则。

刚刚从一个稚嫩的学生走入社会,内心先是一顿欢喜,终于摆脱校的束缚,摆脱了老师的各种作业,像是雄鹰一样终于可以展翅了,想象着这一切的自由与美好,这是闹铃响了,该起床上班了!上班第一天就深刻体会到什么叫机会总是留给有准备的人,晨会的时候主管说,目前有一个关于linux的项目,还比较急,大家有没有熟悉的,可以接手做的?听到linux,我内心那个悔恨啊,为什么当时没有好好学习,师兄还送了我一本一本书,却被我打入了冷宫,真是后悔,如果当时用心学一下,跟着师兄做个小项目,此时的我一定比较熟悉linux,也肯定有勇气接手初次工作的第一个任务,正在我后悔的时候,一个同事说,他可以做,之前接触过linux,还算熟悉,这时,大家都把目光看向了他,满满的自信写在脸上,主管也很欣慰的看向他,表示非常看好他,于是探讨了一下需求方面的具体事宜。而我,也只能看着,就这样于这个项目擦肩而过。

下班的路上我一直在想,怎么做才能补救一下呢?怎么样才能在主管的面前表现一下呢?回到家以后我找到了那本被我打入冷宫的那本书。。当晚兴致大发,一口气读了前两章,然后开始上网搜索资料,竟然看到了关于这本书的一些免费学习资料!书名叫《Linux就该这么学》,看得我甚是兴奋,于是继续学习,当晚学了很多知识,可能这本书很有代入感,也可能是白天主管开会受了刺激,但是不管怎样,我学习到了知识,我找到了学习的方法,也找到了可以帮助我学习的工具与书籍。这本书不光内容好理解,课后联系也很经典,起到了很好的巩固效果。非常兴奋,于是对本书的作者产生了兴趣,竟然可以写出这种特别适合初学者的书籍,通过网上了解,作者写这本书用了很多心血,花了很多时间,精益求精才有这本书呈现在我们面前,真是非常敬佩他这种努力的精神,更让我深刻认识到,没有人能够随随便便成功,只有你足够的努力,当机会来临的时候你才可以脱颖而出,成为独一无二的存在。

学习是一件苦差事,那晚的兴致达到了最高点,之后便是用毅力在坚持,但是庆幸的是看完这本书以后,我感觉我找到了Linux的入口,跟着书中的练习做下来感觉自己也算是入门了,就差一个完整的项目带着自己巩固,这毕竟是一门实践类的技术,只有实际操作才可以算是真正的掌握,现在的我便是做好了准备等待机会的状态,我相信再有linux相关的项目,我一定会毫不犹豫的接手,努力了,便会证明自己!

努力,是每一个人都应该有品质,不努力,社会就不会进步,无论你现在处在什么位置上,无论你现在什么年龄,也不管你从事什么职业,努力是整个人类的座右铭。美国总统特朗普七十多岁了也还在努力的工作,马云已经是富翁了但是依然在努力的做自己想做的事情来改变世界,还记得网上爆出来的王健林的时间表吗,每个时间段都被安排的满满的,事业有成的人都这么努力,我们还有什么理由偷懒呢?

当然,并不是说努力了就会有好的结果,努力以后还要等机会,机会来了,你便会抓住机会一举成名,但是如果你不努力,等机会来了你就只能干巴巴的看着,心中默默的悔恨自己当时为什么没有足够的努力,抓住这次的机会。

说了这么多其实就像告诉大家,作为一名linux程序员,努力是很重要的,技术日新月异,一旦你不努力,就很快被比人超越,互联网时代,我们的机会还是很多的,就看你是不是足够的努力,能在机会来临的时候抓住这次的机会,让自己不会后悔。学习一门技术是一件很枯燥的事情,只看书肯定是不够的,网上有很多的免费视频以及免费的学习资料,希望大家能够多花心思在上面,努力学习技术,让这门技术成为自己的核心竞争力,在日后的工作中能够得心应手,祝福大家!

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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