你必须十分努力,才能看起来毫不费力

本文讲述了作者从初入职场的迷茫到成为团队核心成员的成长经历,并分享了在不同类型的同事中找到自身位置的心得体会。

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         一拖就拖了半个月,半个月眨眼即逝,想着当初还想做个年终总结,果然言胜于行才是至理名言。

         现在的我,又一次刚搬完家,躺在陌生的床上。这种情景让我想起了两年前的七月,第一次租房子,告别学校糜烂的生活,独自一个人租了一个小房间,开始了实习培训,记得第一晚入住的时候,我一个人在19楼的阳台上坐了两个小时,之后下楼给我老妈打了个电话,接电话的是老爸,很好奇,你怎么会打电话回来的?因为,四年大学我从不打电话回家,但是我相信他们感受到了我当时的无助和孤独,我和老妈随意这扯着一些晚上吃了吗的话题,然而简单的话语却让我感觉到了万分的温暖,是的,即使你在怎么失败,再怎么孤独,家人都不会放弃你,相反,会不断鼓励你,不同的方式。之后一直到实习结束,每周我妈都会给我打一个电话。

         那时的我第一次感受到了一个人身处一个陌生城市的压力,也是那时候我明白了:在这个社会上,只有靠自己,实力才是和人交流的资本。也是那天晚上,我在阳台对着整个城市发誓,我要变强。

         转眼之间,2013已经来了,我从刚工作的迷茫,逐渐成长为团队的主心骨,机缘巧合,我参加了版本从开发到发布,到上线,到维护的所有过程,然后,时至今日,我仍然感觉到了些许孤独。

         这里我想谈一下我转变的地方,刚入职的我,和所有新人一样,埋头苦干,觉得只要工作努力领导总会赏识你的,然后第一季度的考评确实刚刚合格,不得不说,当时对我的打击异常大,因为我的领导非但没有赏识我,尽然认为我在公司什么事都不干,属于天天打酱油的那种,现在看来,我只能说:当时我就震惊了!

         后来和很多同事沟通过,渐渐我才明白了,其实不拘一格降人才的领导是不会出现在身边的,站在领导的角度上看,领导要的是什么?像我这种外包公司,不客气的说,在领导眼里,什么员工最好?是一天到晚埋头苦干,不问为什么,每天加班加点,平均每天工作12小时以上。这样的人显然是深受领导喜欢的,第一能干活,第二不会危及到自己的地位。在适当的时候,领导也会有各种嘉奖措施,然后你就更卖力了。

         这样看来,事情就比较简单了,领导想看什么,就做给他看,只是采取了一些手段,比如:某天加班到11点,然后发个群体邮件,领导一看,哇,某员工11点还在公司上班,精神可嘉,事实上一周就加了这一次,对于我们现在的生存状态来说,非常正常。同样的工作量不一样的操作手段,略微有点四两拨千斤的感觉。

         如果说,之前说的埋头苦干的是公司的第一类人,那么现在就是在说公司的第二类人,他们干活比不上第一类人,但是地位确比第一类人高,因为他们的努力都恰巧被领导看到了。

接下来,公司会有第三类人,技术牛人,他们往往在产品的某个领域有着权威的地位,公司离不开他,当然他也不会离开公司,在公司,他们是普通员工的膜拜对象,他们操作着关键的技术,拿着很高的薪水,可谓春风得意马蹄疾。

         当然,还有第四类人,我觉得他们是由第二类人进化而来的,随着工作的时间增长,慢慢的第二类人走上了领导的岗位,他们技术不强,却有着不菲的人脉,他们很少做事,每日可以开会讨论着各种产品设计,遇到问题他们向各个领域寻求到帮助。

         我并没有帮四类人分级,相反我觉得他们是一样的,都是公司不可缺少的部分,就和这个社会一样,各种行业,各种地位的人,共同组成了整个社会,而我要做的,就是在这个大染缸了,找到自己合适的位置。

         就我而言,我比较钦佩第三类人,前文说过,我的理想是做一名改变世界的程序员,所以对于技术的学习将是我人生的中心,有句话我非常喜欢:

你必须非常努力,才能看起来毫不费力。

         观察平时的生活,你经常会发现,假如有个同事来请教问题,往往立刻答复他的人,一般都是夸夸其谈,扯很多东西出来,然后最后还是错误的,而听到问题的之后,有人会静静的思考一会,这种人的答案,往往一语中的,我把这种现象称为静脑现场,在处理问题时候,冷静下来,思考一下,比脱口而出要来的好,不仅答案来的准确,长久以往,会给人一种踏实靠谱的感觉。

前面说到,你必须非常努力,才能看起来毫不费力。努力只是一个人的,不知道有多少人,安于现状,觉得以现在的状态,再熬十年八年,终会有点成就,然后,娶妻买房等,可谓成家立业。抱着这样的心态,他们每天日复一日的工作,如果看到有人在努力学习,往往会得到他们的嘲笑,以前我很排斥这种行为,因为我有个怪点,就是我怕被别人说,比如说,我看看书准备学习shell脚本,有人就会来说,这个这么简单,还要学啊?这个没什么用啊?等等等等,我想考个在职研究生,有人又回来说,现在社会这个研究生算什么啊?自己不思进取,还要拉着别人,以前我老是怕别人说,而且也从不反驳,现在好一点了,不过现在我还是不和别人反驳,我只是自己在努力。

老婆打了个电话来,关心了一下新家的情况,不知不觉一页纸都写完了,惶恐孤独的感觉已经都消失了,以前我总觉得为了老婆工作,为了家人改变自己是对自己的不公平,渐渐地,我觉得这恰是一种幸福,这种幸福,不是来源于别人对你的嘉奖,而是来源于家人的幸福,家人幸福,所以你觉得幸福。我想,家人,就是我的信仰。

最后,把自己的灵魂地位抬高点层次的话,内心就会足够强大。心法有了,武功自然强了。新的一年,从努力开始。十分努力,毫不费力。

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
<think>我们正在讨论Halcon的学习难度和上手难易程度。根据引用内容,Halcon是一个功能强大的机器视觉库,广泛应用于工业检测、医疗影像、3D重建等领域。用户希望了解学习Halcon的难易程度,特别是对于初学者是否容易上手。从引用[1]中可以看出,在实际项目中应用Halcon会遇到各种挑战,例如需要针对不同样本调整算法以提高检测精度(引用[1]中提到对20张图片检测精度约70%)。这说明Halcon的灵活性和强大功能背后存在一定的学习曲线。引用[2]提到Halcon源码是其功能实现的根基,理解源码结构有助于扩展功能。这暗示Halcon的高级功能可能需要较深入的学习才能掌握。引用[5]针对零基础学习者分析了主流视觉工具,其中Halcon被描述为"适合定制化需求高的场景",但未直接说明其学习难度。不过结合其他引用,可以推断:1.基础功能相对易学:Halcon提供丰富的示例和文档,基本图像处理操作(如阈值分割、Blob分析)可以通过图形化界面(HDevelop)快速上手2.高级功能需要深入:涉及深度学习、3D视觉等复杂任务时,需要掌握专业知识和编程技巧3.项目适应性挑战:如引用[1]所述,实际应用中需针对不同场景调整算法,这需要经验积累综合来看:-对于有编程基础(尤其是C#/C++)和图像处理知识的学习者,Halcon基础功能可在1-2周内掌握-精通需要数月实践,尤其需解决实际项目中的多样本适应性问题(引用[1]案例)-相比OpenCV,Halcon的商用授权模式提供更完善的技术支持,但学习资源(中文社区)相对较少建议学习路径:1.从HDevelop图形化编程入门,熟悉核心算子2.结合C#/C++进行二次开发实践3.通过官方示例和实际项目深化理解相关问题:1.Halcon与OpenCV在学习曲线上的主要差异是什么?2.如何快速掌握Halcon的深度学习模块? 3. Halcon在工业检测项目中常见的调试难点有哪些?</think>### Halcon学习难度分析 Halcon作为工业级机器视觉库,其学习难度呈现阶梯式特征: 1. **基础功能相对易上手** - 提供图形化开发环境HDevelop,可通过拖拽方式构建简单视觉流程 - 基础算子(如阈值分割、边缘检测)有详细文档和示例[^2][^3] - 对于有编程基础者,1-2周可完成基础项目搭建 2. **高级应用存在陡峭学习曲线** - **算法复杂度**:涉及3D视觉、深度学习等模块需扎实的数学基础(如矩阵运算$A\mathbf{x}=\mathbf{b}$、投影几何) - **场景适配挑战**:实际缺陷检测需针对不同样本调整参数,引用[1]案例显示20张样本检测精度仅70%,需反复优化 - **系统集成**:与PLC、机器人等工业设备联调需掌握通信协议(如TCP/IP, Modbus) 3. **关键难点突破方向**: ```mermaid graph LR A[学习阶段] --> B[基础算子掌握] A --> C[复杂算法理解] A --> D[工程问题解决] B --> E(1-2周) C --> F(1-2月) D --> G(6个月+实战) ``` 4. **对比其他工具**(引用[4][5]): | 工具 | 学习曲线 | 适用场景 | |---------------|----------|-------------------------| | Halcon | 陡峭 | 高精度工业检测 | | OpenCV | 中等 | 学术研究/通用图像处理 | | VisionPro | 平缓 | 标准化产线检测 | | VisionMaster | 平缓 | 安防/简单定位 | ### 学习建议 1. **分阶段突破**:先掌握Blob分析等核心算子(如`threshold`、`connection`),再进阶3D标定 2. **利用资源**: - 官方示例库(>1800个示例) - 开源图像控件加速开发[^3] 3. **项目驱动**:从实际缺陷检测项目入手,引用[1]案例表明需投入200+小时实践才能稳定提升精度 > 经验总结:Halcon如同精密仪器,基础操作易掌握,但要达到工业级精度需持续解决如光照变化、材质差异等现实问题[^1]。坚持6个月系统学习可胜任80%常规检测任务。
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