职业人需要学习的态度

发掘自身价值,为自己工作
1.为自己工作
理论上说,工作只是一种契约,倘若只将工作看成付出劳动获得报酬,那么人与工具无异。爱上自己的工作,为自己工作,才能获取比物质大的多的收益。将工作看成是为自己工作,是一种主动,也是一种快乐。不需要打卡考勤,绝不是一种可钻的空子,人在做天在看,为美好打拼的意义远超懒惰与贪便宜的小快感。

2.以结果为导向
任何工作活动,都要有结果,要清晰的知道目标和目的,得有实现结果的"势利眼"。为实现目标,谁都可以随时站到全局看问题,技术人员可以站在商务角度考虑问题,产品也可以了解一定的技术思路,这些方式、技术、工具、能力,都只是手段,甚至都不是最重要的,最重要的是随时知道想要的结果是什么,知道大家共同的目标是什么。
不该以"苦劳"来论成绩, BUG 百出的代码,看似忙碌,实则是一种破坏;冗长的会议也不好玩,没有结果的会谈任何人都该随时中止。

3.共生而不是惰化
一个人做不成任何事情,甚至都生存不了,人只有与组织共生。但组织大了常会有个体的依赖, 1+1<2 ,甚至 <1 ,最后整个组织都烂掉。我们不需要组织性惰化,我们需要每个人都时刻警醒:自己是否为别人提供了有价值的付出,自己是否帮助到了团队同事;自己是否变懒了,自己是否在抱怨各种所谓的不公。

4.挖掘自身的价值
每个人都有别人不及的价值,我们在工作中都需要千方百计的把自身这些独特的价值挖掘出来,不用拘泥于现有思路,更不用局限于已有的经验。要敢做,要尝试不同的方式,同时也要尊重自己以外的每一个团队成员的价值。每个人都这样做,才能整体而全面的超越对手。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研员与工程技术员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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