由大学生当掏粪工谈到的人才浪费

五名大学生在三百多名应聘者中脱颖而出,成为掏粪工。这一事件引发了社会广泛讨论,涉及基层锻炼的价值、人力资源合理配置及教育投资回报等问题。

今天开车时,听到的一则新闻令人无语了,有点骇人听闻。五名大学生从300多名应聘者中脱颖而出,已经通过了5个月的掏粪工作的试用期。并且还在媒体上广为报道,而且还举行什么隆重的拜师仪式。这不是炒作吗?试问,有哪个单位,有员工过了试用期,还专门举办隆重的拜师仪式,请来记者报道,真是滑天下之大稽。后来回来,在网上查了一下,真是热点新闻啊。。。。http://news.cnnb.com.cn/system/2010/03/03/006438125.shtml

1.到基层锻炼,五十多年前,有一个劳动模范风靡全国,他叫时传祥。他的工作就是被个别人所不齿的掏粪工。但他兢兢业业、踏踏实实地在建设新中国的长征途中任劳任怨,在掏粪工这一最普通的岗位上辛辛苦苦的劳动着,正是他的这种执着而又“一不怕苦、二不怕死”的艰苦劳动,为首都的环卫事业做出

了突出的贡献,因而被评为全国劳动模范。当时的国家刘少奇亲切的握住他的手说:“你掏大粪是为人民服务,我当国家也是为人民服务,我们只是分工不同,没有高低贵贱之分”。是啊,只要是为国家为人民服务,不管从事什么工作,都是在做贡献,都是祖国所需要的。 时代发生了变迁,如今国家每年的教育投入大了,对于大学生也是年年扩招,但也不是招来让大学生去做掏粪工这样的工作,在这样的一个不需要知识只需要技能的职位上,估计大学生学到的知识也跟着粪便一起没有了。这五名大学生的吃苦精神值得我们佩服,他们去当掏粪工,他们没有丢下自己的人格,就像其中一位大学生说的那样,凭劳动吃饭不丢人,但他们对于自身的知识的浪费确实令人扼腕。然而,为了能够通过曲线救国获得一份铁饭碗(事业编制)是否值得。其实,他们为了留在城市里工作,为什么不能够到确实需要人才的地方去呢??

2.用人是否需要量体裁衣 稍微有脑子的人都可以想象一下,掏粪这样的工作,不认识字的人文盲经过6个月的培训也可以做的很好的,而用人单位却将寒窗苦读十几年的大学生用在这个岗位上,并许以将来可以进入管理层。姑且不说,他们将来能不能进入管理层,就论这个3年,他们的青春和知识基本上是浪费在这掏粪的为人民服务的工作上了。也许只有招聘了大学生、硕士生,才可以显示出这个单位“人才济济”吧?高深的数理化和办公自动化在这里有用武之地吗?这样浪费人力资源的乱折腾,说到底,对于这样的换汤不换药的工作找一个说辞罢了。这不由让人联想到某政府机关秘书的头衔就有20多个之多,开车的、财务的,全是秘书头衔。

3.是否会催长社会中的“读书无用论” 像这样的对于人才的不合理的应用,是不是让人想起来一句话:“学好数理化,不如有个好爸爸”。试想,又有几个领导干部,会把自己的子女送到这样的岗位上呢?曾经记得同学聚会时,有印象那些家庭背景好的同学,现在基本上都在政府部门中担任要职,而且物质生活的非常的好,对于我们这些曾经艰苦努力,奋发读书的寒门学子来说,多少心中觉得些许不公,这也许便是当今中国社会不争的事实。然而,对于寒门学子来说,如果不奋发努力读书,也许连这份掏粪的工作都没有机会去获得。

现在的大学生找工作难,就业难,是这些大学生不够优秀吗?还是其它更法人深省的原因,这就不得而知了。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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