每周四十小时,你有多少是在为自己干活?

本文探讨了如何通过日常工作实现个人能力的提升与职业发展。强调不应仅仅满足于完成任务,而应利用工作机会学习新技能、拓展知识领域,实现自我价值的增长。

努力工作为什么?普通人不外乎希望加薪、升职,过的更好。
但是,要想达到这个目标,靠什么?
普通人当然要靠提升自己的能力和经验。
可是,你是不是已经发现,工作最踏实的,却未必取得最好的结果?

所以,我想跟大家一起思考这个问题:每周五天,每天八小时,你有几个小时在为自己干活
当然,我这里说的为自己干活,说的绝对不是干与工作无关的私活

如果你今天重复着和昨天一样的工作,那么你很称职,你在为老板工作
做的时间长了,老板念你没有功劳还有苦劳,也许会应你的要求涨一点工资,
而如果你不提,那么对不起,您就是那最容易被遗忘的角落。

如果你每天很空闲,于是偷偷的在工作的时候洗劫了别人的菜地,还买卖了几个奴隶,
虽然你成功且开心的赚了几千万虚拟币,但千万不要得意,因为你正在为某个娱乐网站免费打工。
他的老板,不会考虑你的加薪请求,而你的老板,也许正在考虑是不是还要发给你下个月的薪水。

如果你的工作太忙,忙的没有了思考的时间,加班似乎变成了常态,
这时候却最应该想想:结束以后,除了加班费,我还可以留下什么?

如果对每天做的事充满了抵触,将抱怨挂在嘴边却有没有改进的建议和行动,那么无疑是在浪费自己的生命。


我所说的为自己干活,是借势的一种,借工作之力来实现自我增值,而不是将自己湮没在无休止的重复劳动中。
重复昨天的自己,那么你就是在为别人干活,
每天有所调整,尝试新的方式,使用新的技术,接触新的领域,那么你就是在为自己干活。

我把工作中的点滴心得和思考,记录于此,也算是为我自己工作了。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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