职业规划

  职业朦胧期:大学1年级—4年级(19-23岁) 

    相信大多数大学生对于职业和工作,都有幻想,有的向往穿着时尚的办公室工作,有的向往专业的工程师工作,有的向往忙碌奔波的销售工作,有的向往安逸平稳的公务员工作。但是,这个时期,几乎所有的人对于职业和工作都只停留在想象中,因此,没有针对性的学习,也没有针对性的社会实践,当毕业找工作时,几乎是茫然无知,因此大多数人的第一份工作是比较失败的。这种状态,建议TX首先要选择平台,一张白纸扔到大公司,那么意味着这张白纸将会被工整的写满字,如果扔到垃圾堆,那么就意味着职业生涯就凌乱不堪了。 

职业体验期:毕业后前2年(23-25岁) 
    
    刚毕业的初期是兴奋,终于脱离了校园的束缚,尝试新鲜的职场生活,大多数人是激情澎湃的。但是,在经历了3~6个月的试用期,职场生活开始变得枯燥,因为很多人对自己的第一份工作,在选择时,就是盲目的,哪怕你进了一家Fortune500的跨国大公司,薪水诱人,同样有这种反应。因此,很多人开始迷茫,对自己当初选择的后悔,对未来的茫然,对自身能力的怀疑,如此的情绪越积越多,因此在毕业后2年左右,绝大多数TX都有过跳槽的冲动。这是正常现象,从无到有,随着对自己的认识越来越清晰,这样的反映是正常的,尤其对那些学生时代学习优秀的同学,大可不必怀疑自己的能力。 

职业探索期:迷茫清醒后的3~5年(25-30岁) 

    在经历了2年的迷茫,反思,重新定位后,大多数同学能给自己制定一个适合自己的发展道路,喜欢思考,善于发现的同学,大约2~3年的时间的职位探索,就能给自己制定清晰的职业发展规划,有些慢条斯理的TX大约需要3~5年的时间去尝试不同的岗位。 

    探索期是痛苦的,也是艰难的,有的人只需要尝试1~2个职位就能发展自己的特长和职业兴奋点,有的人可能需要尝试3~5个职位才能隐约知道自己到底能做什么。 

    职位探索期,建议TX不要频繁的换工作,尽量保持一个原则:换岗不换行,换行不换岗。但是,换岗不换行更有利于职业的连续性,隔行如隔山,在同一个行业积累的越久价值越大,对行业的了解也越深入。同一家公司最少也得呆满1~2年,这样在跳槽时就很少受到“忠诚度”的挑战。 

    23~30岁这段职业时间,大都属于是中低层职位,对于求职者而言,靠的是技能,对待遇看得更重一些。 

职业成长期:目标明确后的5~8年(30-38岁) 

    尤其对于男人,30岁之前一定要搞清楚自己的职业目标,所谓三十而立,此时如果不能立,就很难再有立的机会。30岁的男人,基本已经成家,要养房,养车,养孩子,家庭经济压力很大,不再允许去尝试,尝试只能在基层,待遇是很低的。对于那些30岁之前已经明确了自己职业目标的人,30-35岁这5年是一个快速成长期,需要在一个稳定的平台稳定的公司,持续积累5~8年的时间,积累丰富的行业知识、岗位知识、管理技能和人脉资源,从而为更高的职位做铺垫。30~35岁之间至少要做到主管,如果只想在工程师和科员的位置上养老的人另当别论。 
  
    30-38岁之间(为什么不到40岁呢,这是个坎儿)靠的是管理能力来求职,这个年龄段的收入大都能维持正常的家庭开支,大多数人看中的是职位。 

职业定型期:40岁以后 

    我觉得40岁前后比较微妙,如果38岁左右没有达到一定的职位,39岁可以再博一次,如果过了40岁还是普通的主管职位,这个人基本就没啥发展前途了。对于有能力的人,40岁以后,自己的职位、行业和能力已经定型,接下来靠的是经验的人脉来做事,技能活儿要毕业生的年轻人来做,管理活儿要那些30多数年轻力壮的职业经理人来做,而公司的发展,投资等大方向需要这些高管们来考虑,这些就不仅仅靠技能和管理,人脉和经验更重要。(完

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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