微软专家话人生:成长中不可或缺的是信仰

本文通过栾跃老师的分享,探讨了面对职业迷茫时如何寻找方向。强调了设定目标和持有信仰的重要性,并提供了实际建议。
 前一段时间因为种种原因,心情比较苦闷,于是就通过电子邮件和栾跃老师聊天,询问他的成长道路。很感动,栾老师耐心地回答了我这个问题,给出自己的意见,对我很有帮助。前两天和同事聊天的时候,她也遇到了这个问题,于是把这封邮件转给她,她看了也有收获。于是就想是不是我们其它的很多朋友也遇到过或者正在受这些问题的困扰呢?与栾老师沟通后,决定把这封邮件与大家共享一下,希望对那些在困境中的朋友有所帮助。

Kevin Huo:请教栾老师一个问题:人没有长远的目标是不是有时就会很迷茫,您目前做得那么成功,当初是如何给自己规划的?我有时工作着就感到很迷茫,不知道应该往哪个方向发展了:(比较苦闷。想请栾老师指点一下,谢谢!

栾跃老师:下来回答你的个人问题:你这个问题问得很好,这样的迷惑很正常 - 在人生成长过程中我们都碰到过,包括我也一样。我甚至可以说,我现在也常常会有迷茫的感觉。所以你可以看到,我们都一样,我也不是什么能人或神仙,呵呵 

其实,有这样感觉是一种想要上进的象征,是好事,说明你容易不满现状。有这样的心情容易迫使你去追求新的东西、追求上进和突破。所以有这样的感觉时不要压迫自己的心情,而是问自己,是对目前什么样的事情或环境中的东西不满? 是不是工作不够挑战、前途不清、或是对自己的付出和努力的结果有怀疑? 只要你能真心回答自己的问题,然后采取实际行动去试图渐渐改变,情况就会变化,你的认识和感觉就会上到另一个层次。

比方说,我常常会在干一个同样的工作两三年后,觉得乏味、缺乏挑战,因此会觉得没意思。 有了这样的迷茫之后,自己审视一下,发现是自己觉得还要想学新的东西,而目前这个工作已无法满足我的要求。于是我就换一个工作做。刚开始很有压力或刺激,过了几年后又会疲了,然后再重复这样的循环。 有的人做熟了一个工作反而喜欢,也不喜欢新的挑战,但我不是那种人,至少在以往的二十年来我一直不喜欢平淡无奇的做重复的熟悉的事情。这大概也是为什么我在六七个公司干过的原因吧。当然这个习惯或特性决不代表是正确的或唯一的应该的做法。 但总体来说,改变环境和应付新的挑战,对帮助自己的进步是有益的。俗话说,树挪了会死、人挪了会活。

还有一个保持良好心境的关键是相信自己的努力和做的事情是有意义的、对做的事情能够有兴趣和投入。 为什么说有强烈信仰的人虽然疯癫、但他们舍身投入和不顾一切的忘我精神却恰恰是为这个世界创造财富和文明的动力。 你看中外历史上哪一个伟大的成就的背后都有那么一些疯癫忘我的人?各个著名的建筑、创作等等,都是由那些有强烈信仰的人在忘我的劳动之后才能得到。所以如果你能相信你今天的劳动是有意义的,那么你在干的时候就不会觉得无聊和迷茫。 举我自己的例子来说,在微软每年10月份我动员我们两千华人员工进行慈善捐款,把钱拿到中国的西部边远地区为贫穷孩子盖学校、为他们捐书和计算机等等。4年来我们已经捐了好几百万,盖了几十所小学。 我可以对自己说,干吗吃饱了饭没事干、花那个精力和时间? 这么大一个中国又不缺你们那些钱,况且现在国内大款多的是,比我们这些海外打工的还有钱,他们都不捐,我们这么起劲干吗? 要是这样想,当然会觉得这个事情没啥意义,也就不会再有劲去干。可是如果我就是像傻大姐一样,去相信我们的努力可以使得成百上千的穷孩子得到好处、我们给这个世界上带来了靠我们的努力才有的益处,我们就会心甘情愿地去做,而且做得也开心。所以这个信仰也很要紧。 我写书也一样,要是我想:这么大一个中国又不缺你那一本书、别吃饱撑着去花那个时间、也许写出来没人看、等等,那我永远也不会写那本书。 要是我使自己相信,我的日日夜夜的努力可能会使很多人得益、对中国信息业的发展也需能够做出贡献,等等,我就会有劲去写。也许到最后,书是真的没有任何价值的、没有任何人愿意读的,但你在做得时候就不能那样想,不然就没动力了。所以执著的信仰是动力的巨大来源。

所以你大概也可这样看自己:你可以说我现在这个工作没意思、没前途、或挣钱不够、等等。那样你就会觉得迷茫和缺乏动力。但是你也可以这样看,我现在这个工作多么重要:我的编辑让全中国的程序员们得益 – 我的编辑质量和结果直接影响到千千万万的程序员们、甚至整个中国的IT进程!很多年后回国头来看,你可以为你的努力十分自豪,因为你间接地培养了千千万万的程序员。

所以你也应该为自己树立一个“信仰”和理想, 不管是什么都可以。只要你的努力是为你的信仰在付出,你就会有充实感,不会迷茫。比方说,你的理想是尽量多挣钱 – 那也没错,那你就该把自己的努力去为达到自己的理想而付出,那么也许你应该不断地为找到高工资的工作而努力、甚至自己创业去赚钱,等等。 如果你的理想是给这个世界留下自己努力的足迹、或要改变世界或社会的某个部分,那么你就去做有关的事情,在做得时候你会心情舒畅。 所以,你只要能够真正回答自己到底理想是什么 – 是钱财、名誉、利益、付出、得到、创造、影响、等等,然后为它付出就行了。

写了很多,也许你看了会觉得狗屁不通,呵呵。希望能够有帮助。我愿意为你写,是因为我为自己建立这么个信仰:如果我可以让这个这么有天分和聪明的编辑有新的动力和热情,把杂志编辑的更好,千千万万的程序员会受益,并且感谢我。 呵呵 

这个周末还得为你赶写文章呢,所以就此搁笔吧。最晚星期一将文稿寄你。

栾跃老师简介:栾跃老师是微软总部产品部门具有多年项目管理经验的华人项目经理之一,具有在美二十多年的从事高科技产品开发和项目管理的经验。1985年获美国南伊利诺州立大学电机工程硕士后,从事了十多年的工业生产自动化控制系统的开发。90年代中期他曾任摩托罗拉的产品经理。98年加入微软,先后负责了ActiveSync 3.0和微软的新一代嵌入式操作系统XPE等产品开发的项目管理。目前栾跃是微软总部中国事务办公室的首席项目经理。曾著有《软件开发项目经理》一书,很受开发人员喜欢。

下载前必看:https://renmaiwang.cn/s/bvbfw Verilog设计_串并转换 / 移位寄存器实现了一种串并转换的功能,其核心原理在于移位寄存器的运用。 这里详细展示了串转并以及并转串两种不同的设计方案。 每一种转换模式都设有专属的使能信号,同时并行输出数据的格式提供了两种选择:最低有效位优先(lsb)和最高有效位优先(msb)。 串并转换技术主要应用于串行传输与并行传输这两种数据传输模式之间的相互转换,而移位寄存器是达成这一目标的常用工具,能够支持并行及串行的数据输入与输出操作。 这些移位寄存器通常被设定为“串行输入、并行输出”(SIPO)或“并行输入、串行输出”(PISO)两种工作模式。 在串行数据输出的过程中,构成数据和字符的码元会按照既定的时间顺序逐位进行传输。 相比之下,并行数据传输则是在同一时刻将固定数量(普遍为8位或16位等)的数据和字符码元同时发送至接收端。 数据输入通常采用串行格式进行。 一旦数据成功输入寄存器,它便可以在所有输出端同时被读取,或者选择逐位移出。 寄存器中的每个触发器均设计为边沿触发类型,并且所有触发器均以特定的时钟频率协同工作。 对于每一个输入位而言,它需要经过N个时钟周期才能最终在N个输出端呈现,从而完成并行输出。 值得注意的是,在串行加载数据期间,并行输出端的数据状态应保持稳定。 数据输入则采用并行格式。 在将数据写入寄存器的操作过程中,写/移位控制线必须暂时处于非工作状态;而一旦需要执行移位操作,控制线便会变为激活状态,并且寄存器会被锁定以保持当前状态。 只要时钟周期数不超过输入数据串的长度,数据输出端Q将按照预定的顺序逐位读出并行数据,并且必须明确区分最低有效位(LSB)和最高有效位(MSB)。
内容概要:本文档是PCI-SIG发布的工程变更通知(ECN),旨在为PCIe Base Specification 7.0中的组件测量与认证(CMA-SPDM)功能增加对后量子密码学(PQC)算法的支持。基于NIST发布的PQC标准(FIPS 203、204、205)以及NSA提出的CNSA 2.0安全套件要求,文档明确新设备必须强制支持ML-DSA-87(用于数字签名)和ML-KEM-1024(用于密钥封装)两种PQC算法,同时允许选择性支持传统算法(如RSA、ECC)或其他NIST批准的PQC参数集。变更不影响现有硬件或软件兼容性,但建议通过厂商特定配置机制灵活启用或禁用算法以应对未来安全演进。此外,文档指出PQC可能带来消息体积增大和性能延迟问题,并推荐使用CHUNK_CAP机制处理大数据传输及利用SPDM协议的“ResponseNotReady”机制缓解响应超时风险。; 适合人群:从事PCIe协议开发、安全芯片设计、固件开发及相关标准制定的技术人员,尤其是涉及国家安全或高安全性系统的产品开发者。; 使用场景及目标:①指导PCIe设备实现符合CNSA 2.0要求的后量子安全通信能力;②帮助开发人员理解如何在SPDM框架下集成PQC算法并处理性能与兼容性挑战;③为测试团队提供新增C&I测试需求的依据。; 阅读建议:此文档技术性强,需结合SPDM 1.4规范与NIST相关标准(FIPS 203/204/205)同步研读,重点关注第6.31.3至6.31.5节的具体算法要求与实现注释,便于在产品设计中提前规划密码模块升级路径。
【多智能体控制】有向图下含未知输入领导者的多智能体系统分布式二分时变队形控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了在有向图通信拓扑下,含未知输入领导者的多智能体系统实现分布式二分时变队形控制的问题。通过设计分布式观测器估计领导者的状态与未知输入,并结合控制协议实现跟随者对领导者队形的跟踪,确保系统在存在外部干扰或不确定性输入的情况下仍能保持预设的时变队形结构。文中采用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的收敛性,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和鲁棒性。该研究拓展了多智能体协同控制的应用边界,尤其适用于敌对环境下的分组包围、区域探测等任务场景。; 适合人群:具备自动控制、多智能体系统、图论基础的研究生、科研人员及从事智能控制算法开发的工程师;熟悉Matlab仿真工具的相关技术人员。; 使用场景及目标:①研究多智能体系统在复杂通信拓扑下的协同控制机制;②实现对具有未知动态行为领导者的一致性跟踪与队形保持;③应用于无人机集群、无人艇编队、智能机器人协作等需要分布式自主控制的实际系统中。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解观测器设计与控制律推导过程,重点关注有向图条件下的信息传递机制与稳定性分析方法,同时可尝试扩展至切换拓扑、时延通信等更复杂情形以提升实际应用能力。
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