[28期] 这次,我们不谈风月,只谈你我

本文通过《士兵突击》中的情节探讨了在无人监管环境下个人坚持的重要性,并将其与职场中的挑战相联系,鼓励大家保持初心,不受消极环境的影响。

今天张总监在开会时提及了《士兵突击》中那条镶着五角星的石子路,我想就此略谈一二。
看第一遍的时候其实并没有特别注意那条路,认为那就是导演为了衬托他人的颓废与三多的执着而安排的剧情,直到后来看了《肖申克的救赎》,也开始慢慢体会那条路所代表的东西——institutionalization,体制化。
隐隐风沙路,茫茫戈壁滩。我想三连五班那几个兵曾经也是怀着梦想参军的,未必就没有像三多般执着过坚守过,比如修了半条路的王团长,比如一直在琢磨写小说的李梦。但是在那样的环境中呆上几个月,当他们发现他们所坚持的东西在现实中没有任何的依托时,便忽然觉得自己坚守的只是一种空虚的存在。所以他们不修路了,不写小说了,把所谓的希望压在箱底,或打牌,或打毛衣,终日虚度。只有三多从这里走了出去,是因为他修的路吗?是,也不是。
一条路并不能代表多大的成就,能让其他人觉得你的锄头用得有多么的娴熟,但是它象征着你的一种坚持,一种不随时间地点的改变而消失的坚持,而这种坚持正是我们绝大多数人所缺少并急需的。
很多人论及《士》都会想到那六个字:“不抛弃不放弃”,对那部电视剧最深的印象也是三多身上的坚持。而我以为,此坚持非彼坚持。三多的坚持不仅仅是超越自我,如体能锻炼,每天坚持就能达到某种效果。而是在无人监督的时候下的一种坚守。那条路,你不修也没人会去说你,你也可以天天打牌,你也可以在训练的时候把背包收拾得轻一些,今天轻半斤,明天少八两。但长此以往,作为一个兵没有过硬的身体素质,作为一个群没有良好的团队氛围,兵将不兵,连将不连。
三多凭着一股傻劲从那里走出来了,同时也引发了剩下几人的思考,使他们重新规划,有了新的方向,这可以说是一种拯救,一种灵魂的救赎,帮助他们摆脱了正在将他们带入死胡同的原有体制。
君子慎独,独处的时候是最能体现一个人的本性的时候,因为这个时候没人监督你,是心理上的一种绝对放肆。你不用装给自己看,因为自己是什么情况自己心里最清楚。世人无数,又有几人敢说自己人前人后都一样呢?
不知道会不会有同事会问我现在为什么要说这些与“战地”无关的话题,体制这个东西就连写日志的我也没具体搞清楚到底长什么样味道好不好吃,但是我觉得各位心里应该有这样一个印象,待日后慢慢咀嚼慢慢消化。
一个人到了一个新的坏境后会兴奋,继而会比平时有更多的斗志,就如现在的我们,可以将很多的心思花在学习上,更何况我们都是携着目标带着梦想“远道而来”,初始会很努力。但是一个月两个月之后,当你适应了这个新的环境,当你掌握了管理上的一些漏洞,扪心自问,你还会像今天这样坚持么?当你宿舍有人开始放弃,硬盘里开始出现游戏,你会始终坚持自己的梦想还是被一时的诱惑所牵引?千万不要给自己找借口说今天的工作完成了可以玩一会,说我敲代码敲累了玩一会再敲,说别人都能玩我为什么不能玩,说我就玩十分钟……你今天只玩十分钟,明天就可能玩二十分钟,后天就可能半个小时。无需多日,就会将玩变成一种理所当然,心灵慢慢地被体制所吞噬,身体被渐渐沸腾的热水煮透,对事物的主动权被剥夺,对时间的支配权拱手相让,将自己的生命托管。
同事们,半月已过,从短期目标来看,我们仍需坚持四月。四月之后,无论成绩如何,若那时有一份名单上列坚持者并以此榜封神,会有你吗?
这次,我们不谈风月,只谈你我,不要理会不太相关的东西。今日中关,明日天下,各位弟兄,拒绝浮躁,记得坚持!
已近凌晨三点,LAMP环境搭建error不断,就此搁笔吧。
最后奉上一问,与君共勉:“世界在进步,你呢?”

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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