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!

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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