如何在动荡的社会里面保持淡定

文章讨论了在动荡的社会环境中,个人如何通过提升能力、识人断物来把握职业发展,强调了选择正确的上司和多样化赚钱方式的重要性。作者提倡保持积极心态,主动学习和适应变化,而不是单纯依赖他人。

最近一段时间,社会动荡不安,各大公司也开始蠢蠢欲动的进行向社会输出人才,当然,本人所在的公司也不例外,虽然一直也在招人,但进进出出才会显示公司的忙碌

正如一句话:铁打的公司,流水的打工人

但是今天不想谈论公司应该如何如何。。只想谈一些自己的看法,毕竟凡事第一靠自己才行,那些鼓吹在家靠父母,出门靠朋友的人,最后都会惊愕的发现,谁他么都靠不住!咱们吖,越好明白这个道理越好!

很多年以前,应该15年大二创业那会,有个大朋友,现在是我的老哥们了,跟我说过一句话,他说,在古代,咱们这些人都属于跑江湖的,对咱们来说,跑江湖你觉得什么最重要?一时间,没有回答上来,就说应该是能力吧,去到哪里没有一定的能力,怎么立足呢?但老哥却跟我说【识人】,识人不对,后面白费,你会遇到好人,也会遇到坏人,更会遇到一些笑里藏刀的人,不会识人看人!即使你能力再强,有个毛用!一时我无法反驳,因为我第一次尝试做小生意失败就是如此

时至今日,为何会突然想到这个呢,公司动荡也好,社会动荡也好,你我作为其中的一份子,理论上来说是没有话语权的,更别提决策权了,但我们却都有一个自主权,自主选择去留,自主选择为他人工作,还是为自己而活,就这一点心态的转变,其实就把人划分成了369等,当然工作嘛、归根到底还是赚钱,但工作的理想状态 不应该是有一份稍为体面的工作,同时能够获得差不多的收入吗?如果脱离了这个偏差,我个人认为工作不工作的每啥区别了。。

所以对那些在公司战战兢兢的人来说,也许是有一定的压力,也许背负了债务,但是如果在工作的每一天都战战兢兢的,那生活状态也不会好到哪去,与其这样,真的不如来一场说走就走的辞职旅行,换个心态,接纳真实的自己

当然如果从一开始进入一家公司就是战战兢兢的状态的话,只能怪自己识人不善,工作是一场双向的奔赴,即使公司选择咱们,也是咱们选择公司,如果进去工作的状态是 每天都是如履薄冰的,畏首畏尾,那么最终等待的结果一定是被优化!

在这里,我想分享一个选择公司,选择老板的一个方法,当然只能算是一个“奇淫技巧”,在面试的时候,问你的直接主管,你对我的期望是什么?就这一个问题即可,其实所谓的识人也不过如此,如果主管对你期望很高,那么恭喜你,跟对人了,后期做事情就不用那么畏惧,放手去干,找主管给你兜底,如果主管对你没啥期望,或者含糊不清的说辞,那么真的不好意思,去了也白搭,要么填坑,要么被埋,人都是为了期望奋斗着,【你的未来不仅仅取决于你的努力和能力,更重要的是主管对你的期望值多高】,所以如果能遇到一个对你期望很高的主管,就别轻易动了,跟对人做好份内事,玩命干就行,实际上我第一份工作就这么来的,众多offer之中选了一个对我期望值很高的主管,这个是关于职业规划的事情了,有机会下次再谈

最后,分享一下,识人之后的事情,自身能力和关系的排序,经历过裁员风波的人也许都知道,关系再好,能力不行,顶个屁用,关系不好,能力再强,就一打黑工的,如果非要排序的话,能力第一,关系第二,具体不细说了,但绝对不是厚黑学里面的那样

那么回到自身,如何在动荡的社会里面保持淡定呢?
“广积粮,筑高墙,缓称王”
好好学习不同的技能和知识,不断的提升自己的创造能力,尝试赚钱方式的多样行,学会识人断物 掌握自己的命运 做自己的王

如果你觉得很焦虑的话,适当焦虑是好事,因为谁一开始都不是天生的,慢慢来,别着急,反正都是也是一步步来的,大不了咱们一起来呗

水平有限,多多指教!
若有雷同,算我抄你!

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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