记录一下毕业这5年

作者回顾了自己从2010年至2015年的职场经历,讲述了他在一家医疗器械公司的成长历程,包括从实习生到离职的心路历程,以及面对生活挑战的态度。

一转眼,毕业就5年了,这5年里发生了很多事,就记录记录吧


2010年3月,毕业在即,简历也投了很多,但当时的想法是不想去外地,因为爸妈都在本地,其实还有一个理由就是女朋友,如果去外地了,基本就分手了。最后和一家做医疗器械的公司签了就业意向书,就在3月28号开始实习了,不过就当时的情况来说,迫切需要钱,因为女朋友家也比较穷,大学里也申请了几次助学金,都给她交学费了,现在想想还是比较艰苦的,所以没钱还是不要找女朋友的好。


刚进入公司,在选择是做windows平台还是linux平台的时候,选了linux,因为c语言学的还可以,不过这个选择在当时来说还是很正确的,linux平台开发的是一款主力机型,项目组是由电子、机械和软件组成的,当时软件就只有我一个,所以还是比较不错的;刚入职的时候工资是1.3k,到手只有1.2k左右,年底的时候大概是2.5k,然后还有2.5k的奖金,呵呵,和大城市当然也比不了了。


2011年,映象最深的一次是,第一台仪器出货的前夜,由于时间很紧,直到出货的前晚,还需要配合调试工作,一下子就到了11点多了,项目经理带着我们出去吃了个宵夜,回来又继续干,直到下半夜,才把仪器弄好,想想当时还是很有激情的,那时候每周晚上加3天班,一个月只休5-6天,还是很怀念一个团队一起奋斗的感觉的。到了年底工资差不多3k,奖金7788加起来差不多有10k,也是第一年感觉到付出还是有回报的。


2012年,这一年也开始做windows平台的软件了,听一个同事说wpf做界面开发方便,就开始学习wpf,原来说是3-4个月,能完成全部功能的迁移,结果又要维护linux程序,又要开发新程序,时间一下只就到年尾了,其实主要还是能力不行,刚接触没多久,又没有人带,开发流程也不规范,差点就要流产了,然后这年和女朋友领证了,也很烦心,差点就分手了,这些就不提了。


2013年,公司招了个新人,也算是做过一些东西的,动手能力也比较强,最主要是自己喜欢动手,接触的东西也很多,然后我们两个就开始做搭档了,然后软件也差不多成型, 这一年也是发生了很多事,先是家里的店出问题了(老爸老妈开的玩具店),卖了点打bb弹的枪,老妈还被拘留了几天,然后就到我的大婚,大婚前奶奶又病危,总之就是很多事很多事,也没什么心思工作了,这一年就这样过了,工作上面的事也没什么映象了。


2014年,这是悲剧的一年。。。。。。,我也不知道这年是怎么过的,反正除了伤心,难过,也没有其他什么了,春节的时候去看表弟,他问了一句:过得还好吧?感伤一下子就涌上心头。


2015年,我做了一个决定,离职,其实做这个决定,真的很难,自己已经习惯了这种生活,整整5年,都没有尝试去改变这种生活,期间也有同学劝我离职一起创业的,但是当时的我觉得,我离不开这种生活。也是时候该担当起家庭的责任了。


这是在我最后一天上班的时候写的,感觉这5年算是虚度了,完全没有怎么成长,看着自己写的文字,完全不像一个码农写出来的东西,积累真的太少了,从今天开始改变,加油吧!
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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