好奇心、求知欲、追求完美、解决实际问题 - IT人必要的职业素养

本文强调了IT行业的挑战性及所需的职业心态,包括好奇心、求知欲、追求完美及解决问题的能力。作者认为缺乏这些特质很难取得成功。

让我提醒一下各位准备进入IT行业,或者在IT行业但是还没有真正融入的朋友,IT这个领域,不管你做什么,都很有挑战,需要你的热情和勇气,这里没有金饭碗、铁饭碗,如果你入这行纯粹为了更轻松的工作或者更高的收入,我只能说我个人极其不看好你的这个动机。没有合适的心态和必要的职业素养,你很难成功或者满足。

首先需要好奇心,从计算机如何工作,到某个软件系统或框架是如何实现的,到具体业务领域为什么会有某项特定的需求,都需要我们的好奇心,没有好奇心,就没有兴趣,没有兴趣,做出来的东西就必然缺少灵魂。如果你连基本的好奇心都没有了,我劝你还是早点关注一下其他更能够引起你好奇和感兴趣的行业,否则要么你很失败,要么会做得很辛苦。

有了好奇心,接下来一定要有强烈的求知欲望,要有知甚解的精神。IT业是一个瞬息万变的行业,当下如日中天的技术,到了明天、下周、下个月、明年,可能就回无人问津,对于和你的知识面,和你的公司所涉猎的行业相关的技术知识、领域知识需要我们不断学习,不断充实自己,这个环节很难有什么捷径,如果有,也是通过一定的广度和深度来逐步达到举一反三的目的。曾经接触过不少“不求甚解”的朋友,表面上他们能够应付相当的工作和压力,但是很难让他们理解和掌握更深层次的东西。如果你观察他们足够长的时间,你会发现他们为了掌握不断变化或者不断发展的技术、框架、平台,或者适应某些看似极度不稳定的用户需求,由于没找到谱,其实也很累。

有了必要的好奇心,也有足够的动力去学习新事物之后,我们需要有追求完美的工作态度。拿软件开发来说,我们产出的是软件,从某种意义上讲,是我们的孩子,应该给予足够的关爱和呵护,谁不希望自己的孩子是天下最棒的?说到底软件这个东西从无到有,灵活性相当大,能够做到怎样优秀的程度,很多时候取决于我们自己。

最后是解决实际问题。追求完美没有错,但是需要有个度,需要有的放矢,需要有一个更加全局的指导方针,那就是解决实际问题。不论你做的东西采用多么先进的技术,你用了多么业界认可的管理方法,假如最后一些基本的客户需求无法达成,也是白搭。这是典型的“学院派”作风,我们在不断追求完美的同时,时刻都不能忘记我们存在的目的:解决实际问题。



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大胃 2006-12-26 23:39 发表评论
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稳定性。; 适合群: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、科研员及工程技术员。; 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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