高效能IT人士不二法门,实现35岁退休

本文分享了一些IT人士实现35岁左右退休的经验。通过借鉴高效能人士的行为模式,如及时求助、避免深入细节和减少责任承担等策略,有助于达成提前退休的目标。

高效能IT人士不二法门,实现35岁退休

工作十年,观察了很多高效能人士的工作习惯,这些人基本都实现了35岁左右脱离I苦海,有些甚至能直接退休。总结了一些他们好的特质,分享给大家。

不懂就问,刻不容缓

只要遇到问题就去问其他人,千万不要试图浪费时间去尝试自己解决。如果自己要去解决一个问题,你还得查各种资料,做实验,每次解决一个问题都要走好几条弯路,太浪费时间了。为何不直接让别人去做这些事,尤其是让那些喜欢钻研的人去做,这样他也开心了,你也节约了大量的时间,一举两得,一石二鸟。

我朋友和我说,前几年刚工作时,有位同事特别喜欢问问题,只要有报错就会来问他,报错信息都不愿意看一下。我朋友在排查时,他就走开去看新闻啥的,关注各种国际大事,开拓视野。过两个小时回来,我朋友和他说问题解决了,他和我朋友说张柏芝离婚了,他再也不相信爱情了。现在我朋友还在苦哈哈的加班,这位同学已经退休多年了。

知其然就行,何须知其所以然

凡事知个大概,知道有这么个东西,有这么个接口,会用就行;甚至有些知道有就行,连知其然都不需要。知道java有几种基本类型有什么用,写代码就是一个int走天下,知道int有几个字节又有什么用。那些面试官就是矫情,专门问这种冷门生僻的点。看源码多累啊,直接上网搜个demo拷到工程里,能跑起来不就行了。出了问题自有他人处理,不必杞人忧天。

小孩子才问为什么,一个成熟的男人应该看淡因果,放弃对“为什么”的执念。你要时刻提醒自己,不是不知道,时候未到,时候一到,必定知道。

少担责

责任越大,事情越多,事情越多,做错的次数也会变多。多做多错,不做不错。工作中一定要想办法选那些容易的,没有任何挑战的工作。

一旦出了问题,先指着其他人说,都是他的问题,然后再去想其他说辞。为什么考试没考好,是因为别人做错了,所以你抄错了。如果你抄的那个人努力学习,何愁考试成绩不好。

如果项目的sql执行慢,马上找数据库厂商来排查。ftp上有几个文件不见了,联系ftp厂商来查,ftp厂商一看用了哪家的硬盘,就找硬盘厂商来查。然后业务团队、FTP厂商团队、硬盘团队、富士康代工团队等,拉个50人的微信群,先不要讨论怎么排查和解决这个问题,那都是次要的,首先就是先定责,这是原则问题。你想想,责任不明,贸然出手不就是不打自招,自己把这个错误担下了吗。这个问题先讨论三天,不过分吧。

我有个朋友,有一次和友商一起在客户现场联调,有点问题。于是我朋友就说我来查一下这个问题。结果回来的路上,他的领导责怪他,小王,你今天怎么回事。友商没动,你为啥要去查这个问题。你是一个研发,你的工作职责就是在我们出问题时,说成是友商的问题。

最后,用数据来支撑结论

用数据说话,从各种维度、各种角度来统计已有的数据,如果数据和你预想的结论不一致,那一定是数据错了,得想办法去优化这些数据,那些不好的数据都是噪点,都是客观原因造成的,应该删掉。

团队的效率不好衡量,那就再加一百个数据项,需求规模、业务复杂度、技术复杂度、客户、汇报次数、时长、成员婚姻状况。缺陷原因先弄百八十个选项,测试出bug的时候,必须先思考一分钟,选择哪一个缺陷原因才最最精确的。这样的话以后别人质疑你们团队七月份质量不高,你就说,根据我们的缺陷归因分析,那是因为七月份平均气温过高,我们团队座位靠南面,阳光太盛,导致心浮气躁,如果我们团队把工位搬到北面,质量一定是最高的。

图灵曾说过:效率三分靠做,七分靠分析。因此我们应该每天花三分之一的时间来做事,三分之二的时间用来瞎扯淡,说错了,用来讨论。这个项目是从别的团队交接给我的,这个缺陷不能算我们团队;原团队代码没写好,所以我们质量和效率不高。

我们要报着严谨认真的态度,把所有不好的数据都算到别人头上,这样我们的效率是不是就高了。

后记

以上案例均是听我朋友说的,如有雷同,纯属巧合。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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