再聊加班这事,罪魁祸首在自己

本文深入探讨加班现象,分析主动加班与被动加班的区别,指出拖延、效率低下及事项推进能力弱是导致被动加班的主要原因,并提出改善建议。


01

关于加班这个话题,不同的视角去思考,能得出不同的结论 。

计划写成「上中下」系列 ,这是第二篇 。



02

上一篇,

从自驱的角度,得出结论:加班是一个成长的好机会 。

俗称:「主动加班」 。

再聊加班这事,加班也能出奇迹 。


主动加班,好事 。

你看,老徐每天主动“加班”,深夜12点写文章,而且心情还不错 。



03

今天这篇文章,从「被动加班」的角度,得出一些结论,阐述一些IDO老徐 的观点 。


此文核心观点:

1. 很多时候,加班是由于上班打酱油、拖延症,喜欢把事情留着下班搞,看起来很认真、很努力的样子 。

2. 以及工作效率低,他人半天搞定的事,你要一天半;结果就是只能每天加班到半夜了 。3. 事项推进能力太弱,上游并不知道你今天急着要,下班才交给你,那你只能加班完成今天的工作了 。

这些都属于通用软技能 。


文 /IDO老徐,来源isTester.com ,转载附上此段 。

04

对于拖延症,喜欢把事情留到下班干,上班摸鱼的,这样的日子混不了几年的;不信?去试试老徐曾经简历面试系列的文章建议,出去面试几家公司,看看能不能拿到满意的Offer ,多半是很难找到的工作的 。


昨天说到,市场供需失调,大批同质求职者,与企业所需的岗位脱轨,一批从业者出去后,重新找工作难,企业招人同样难 。



05

对于工作效率低的,要么没有认真对待此份工作,态度不端正 。

能力不够的情况下,还不知道去恶补知识。上班还有时间玩微信、聊天,看无关的内容 。


如果是我,肯定会通读所有的现存文档、分析历史所有Bug、玩熟透公的现有业务(有句话叫:能力不够,勤奋来补,态度来补;类似观点,之前文章有,去翻翻)。


一份普通岗位,工作所需的技能就那么点,就算完全零基础的,多花点时间,用熟每天工作需要的技能,也要不了几天。 


所以,按IDO老徐之前写的试用期通关的建议,很少会出现效率低的情况 。


文 /IDO老徐,来源isTester.com ,转载附上此段 。

06

对于事项推进能力弱的 。


记住IDO老徐给大家的建议:

1)所有需要他人配合的工作,给一个截止交付时间(关于时间,得留点缓冲时间);

说人话就是,如果你希望明天晚上收到一份xx文档,你给上游写文档同学的时间是,最晚明天中午必须给你 。


2)对于一项复杂的项目,涉及到几十人,甚至上百人配合的;最好要用上一些辅助工具 。

如项目管理工具,关注整个项目所有任务完成比例,以及延期风险 。以及项目全盘图 。


3)定规矩,按规矩协同办事;

通常情况,比较坑的是,上游压缩测试时间,下班了才提测。

明天就得发版,今晚只能加班测试了 。


靠谱的做法是,下班后提交的版本,一律第二天测试;如果上线时间定死了,改不了;报告客观注明风险 & 建议 。



07

先写到这吧 。

对于此篇的三种被动加班,都是不提倡,而且不应该的 。


趁最近有时间,多写一些原创内容。

说不定啥时候忙,加班,就没时间写了 。


公号「简尚」是IDO老徐利用工作之余维护的 。

纯原创,更新时间不定,佛系更新 。

如有文章更新,就慢慢看,如发现没更新,坐等即可,有时间就会上来更新的 。

文 /IDO老徐,来源isTester.com ,转载附上此段 。


End 。


先聊这些,期望每篇文章,都多少有那么点用 。

自己的时间自己做主 ,成为主动加班者、主动成长者 。


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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