与高手共事

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大多数人都愿意与高手共事,因为他们指望着从高手身上可以学到很多东西。在ThoughtWorks,因为要pair,所以,我们可以有更多的机会与高手近距离一起工作。

如果真的有机会和高手一起工作,有时,你会发现,从具体做的事来说,这些高手做的事并不像想象的那么高深,甚至可以说很简单,简单到换了谁都能做。于是,心中的高手形象逐渐开始动摇,难道令N多人景仰的高手就是这个样子。

不知道你有没有想过这样一个问题,同样的事,如果没有高手的参与,换你来做,结果会怎样呢?

老大给我讲了一个他当年和Ward Cunningham在一起工作的故事。每天做的工作就是日常的测试驱动开发,写测试、写代码,所有的一切都是异常简单,下午从不会耽误喝咖啡的时间,到点也就正常下班。一个月后,要做的事情做完了,没有觉得有什么特别之处。不过,回想了一个月前对于这个项目的看法,老大突然发现,这一个月里原来做了许多事情:一个月前,他还觉得这是一项不可能完成的工作。

我最近的一个项目里,和我一起工作的是有我们中国区的CTO。这个项目的前期是一个类似于可行性论证的工作,项目最初,他为整个项目的结构订下了一个基调,让整个项目的结构显得特别清晰,准确的说,应该是很简单,简单到让人觉得理所当然。单从工作的具体内容来看,他并没有在这个项目里面做太多的事情,但从另外一个层面来说,正是他做的前期所做的工作,让后面的工作变得容易了许多。

这么一说,是不是有一种高手形象顿失的感觉。其实,高手通常不会觉得自己是高手。多年积累下的,只是良好的工作习惯而已。他们知道,自己是普通人,自己不能应付过于复杂的东西,于是,把自己要做的事分解成一些非常简单的小事。只要把这些微不足道的小事做好了,所谓的大事便也做成了。

我很喜欢读的书中,有几本书出自贝尔实验室,比如《程序设计实践》、《Unix编程环境》、《C程序设计语言》等等,每一本都是那么轻薄。这些书里面的内容读起来都是那么轻松,每一步做的事都让人觉得太过简单,但回过头来,可能你才发现,原来一些貌似很复杂的工作已经完成了。

曾有一段时间,我一直觉得自己掌握的东西不够复杂,为此,我总是惴惴不安。后来发现,但凡我学过的东西本质上都很简单,于是我想,到底怎么才能让自己复杂起来。读过那几本书之后,我释然了:做事本就该是做简单的事。如果你觉得复杂,多半是走错了路。

与高手共事,技术之外的东西,也许更值得学习。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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