园艺工作者的思考

成长与乐趣:从孩子视角看职业价值
文章探讨了随着年龄增长,人们对于工作的看法如何变化,从孩子眼中充满好奇与乐趣的工作到成年人追求出人头地的职业观念。作者提出,过度关注出人头地可能导致失去工作热情,甚至引发中年抑郁。建议人们重新思考自己的兴趣,寻找工作与乐趣的平衡点。

早上去赶公交的时候,看到小区里物业的大爷拿个大剪刀在修建植物,我就在想,这工作在孩子眼里其实是有趣的,在大人眼里是一个没前途的工作,小孩到大人是什么东西变了,就是心里的价值排序完全变了。

小孩认为有趣好玩就去做,大人的价值就是挣钱,出人头地。我以前的一个同事,思维能力非常好,解决各种算法难题,他给人感觉就是保持了孩子那种对世界的好奇心,乐于解决问题,在他眼里,算法和数学都是有趣的,有趣我就玩,和出人头地没有关系。

相反,如果总是想着出人头地,或许就会失去好奇心,工作就是工作,工作没激情,玩也玩不好。中年人的抑郁症,八成来自于出人头地没希望了,玩也不会玩了。两头没落着。就只能抑郁了。

把出人头地先放一放,想想自己还想玩什么,到了中年,半截入土了,三四十年后什么都变了,什么都不一样了,现在所有的生活习惯全部更换了。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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