你是家养的还是野生的?

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最新出版的《新世纪周刊》里有一篇刘戈的文章:《你是家养的还是野生的》,用草原狼将看门狗吃掉的故事,提醒职场人士要尽量保持身上的野性,尽量延缓生存能力退化的时间,甚至有时候要有意识地给自己寻找一种野生状态。

文章中写道:

“被豢养着,真好啊。有定时定量的吃喝,有可以遮风挡雨的笼子住,有主人的宠爱,还可以向看客展露一下威武的身姿。但可悲的是,他们面对的不仅仅是自由的丧失,还有野性和能力的退化。

但喜欢被豢养却是我们的本能。求职的时候,大部分人会尽量选择声望高、体量大、福利待遇好的机构。和动物不同的是,人类在大多数情况下会按照经济学的原理来权衡利弊,这被称作理性,在现代社会,我们在理性的指导下生存。所以我们要找到让我们足够安全的雇主,这样,进入某种形式的牢笼就成了大多数人不可避免的选择。”

作者对那些过分沉醉于好单位的人提出了警示:“在找到一份令人艳羡的好工作以后,我们会突然发现,原来自己很牛啊。我们会把自己服务机构的地位和影响力当作自己的能力,会把自己职位赋予的权利当作自己的能力。在一家行业里数一数二的公司里工作,轻易地签下一个大单不是你的能力,在一个著名的新闻机构里,采访到一位要害人物不是你的能力。在和外界交往的过程中,你受到的热烈款待,对你的肉麻恭维其实都来自于你服务的机构和你的职位”。

文章最后的一段话让人印象深刻:

“真正的自信,不是面对困难有着必胜的勇气,而是在任何时候都从容得不惧失去”

回想自己半年来离开职场从事自由职业的历程,再看这篇文章感受特别深。以前担任公司的管理者,很多具体的小事都有下属完成,基本上不用亲自操作。但现在就必须亲力亲为、认真仔细地将每个细节做好,律师是非常琐碎、非常注重细节的职业,程序性强、有大量的文书、案头工作需要一丝不苟地完成,否则就可能影响案件的正常处理。在开拓案源、具体办案的过程中,对自己的体力、耐心、专业素质都是极大的考验。半年了,虽然有了一些较稳定的案源,但距离自己原先预定的目标还有不小的差距,说明还有许多工作要做得更细,还需要更积极、大胆地开拓。

无论是家养的还是野生的,保持必要的野性、锻炼提高能力与素质都是生存发展的必由之路。

 

最后,用一段寓言文章与大家分享:

纯粹的鱼

在江河里生存的鱼儿自由自在,

可能会挨饿,也可能会遇到天敌和风浪......

但它不受空间控制----

好比自由职业者,随时牌有赔有赚的风险之中,但很自由,不受控制。

 

在池塘或鱼缸里的鱼,不会挨饿,定时会有人来喂食;

但活动空间有限----

好比抱紧“铁饭碗”一族,定时会发工资,不会饿死,但得守规矩。

 

每个人的正常定位选择均跑不出此二者,

要么浪际江湖,求得个自在;要么身陷府衙,求取功名;

只是这中间的路走不得--所谓“天上掉馅饼”---

鱼儿在江河中畅游,忽见天上垂下鱼食,

不吃白不吃,于是一口咬下去。。。。。。

被钓上来的后果,只有死路一条!

此多指“暴富“、”横财“或”外财”

因此,不为“鱼饵”所诱,是唯一避祸的方法。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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