26了,工作、爱情希望突破

作者回顾了过去两年在ERP维护领域的成长经历,从初涉Oracle ERP到熟练运用SQL及Meatlink解决问题,同时也反思了自身在沟通及培训方面的不足,并表达了对未来职业发展的期望。

26了,上个月从西安回到无锡,在车上听到一个估计是做销售的老男人,说自己已经24了,跟我这个26的一比感觉比我老多了,是心态吧,我想,最近开始玩开了股票,难道是我的工作太闲?以前怎么没有感觉到呢?我认为自己的潜意识里需要自己有一些变化,2年了应该,搬到这样一个很一般的二居室,熬过了自己最难熬的那几个月,接触了oracle erp,从一个对ERP只是有着肤浅认识的菜鸟,熬过了最初上线时的紧张、不安,熬过了在通用那一边跟项目、一边做维护的半年,从最初的对sql的很陌生,到现在在工作中不断的使用sql,使用Meatlink,对财务这一块可以说是入门了。

再说说我的缺点,不是我看不到,是我的毅力不够,一直没改的了,比如一些ERP维护中的获取的知识,需要向财务部门进行讲解,或者示例,一个好的财务顾问,能将一个问题描述的清晰,完整,容易理解,我觉得我现在还是对自己要求太低,应付一般的财务同事,很简简单单就将这个事情说完了,其实有些问题可以想办法解决,或者是出一些tips,但是我没有,我将我的时间打的很散,每天用来出来各种各样的问题,但是总是浅尝辄止。

还有,告诉自己,做企业ERP维护并不是只是每天傻干,处理一个一个问题,要让领导知道你在做什么,多做培训,不要以为一个PPT,VISIO是一件很简单的事情。

最后,希望今年会有大的变化,工作上能上一个新的台阶!爱情上能收获到果实!

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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