一位老程序员十年的职场感悟

本文分享了程序员成长的关键步骤,强调规划职业道路的重要性,避免技术沉迷,培养综合能力,拓展社交圈,拓宽知识面,适时转型,克服心理弱点,为未来做准备,学会推销自己,勇于尝试。旨在帮助程序员实现职业发展,提高个人竞争力。

当程序员也是十余年了,不算有出息,环顾四周,也没有看见几个有出息的!回顾程序员生涯,感慨万千,愿意讲几句掏心窝子的话,也算给咱们师弟师妹们提个醒,希望他们比咱们强!

[1]好好规划自己的路,不要跟着感觉走!根据个人的理想决策安排,绝大部分人并不指望成为什么院士或教授,而是希望活得滋润一些,爽一些。那么,就需要慎重安排自己的轨迹。从哪个行业入手,逐渐对该行业深入了解,不要频繁跳槽,特别是不要为了一点工资而转移阵地,从长远看,这点钱根本不算什么,当你对一个行业有那么几年的体会,以后钱根本不是问题。频繁地动荡不是上策,最后你对哪个行业都没有摸透,永远是新手!

[2]可以做技术,切不可沉湎于技术。千万不可一门心思钻研技术!给自己很大压力,如果你的心思全部放在这上面,那么注定你将成为孔乙己一类的人物!适可而止为之,因为技术只不过是你今后前途的支柱之一,而且还不是最大的支柱,除非你只愿意到老还是个程序员!

[3]不要去做技术高手,只去做综合素质高手!在企业里混,我们时常瞧不起某人,说他"什么都不懂,凭啥拿那么多钱,凭啥升官!"这是普遍的典型的程序员的迂腐之言。8051很牛吗?人家能上去必然有他的本事,而且是你没有的本事。你想想,老板搞经营那么多年,难道见识不如你这个新兵?人家或许善于管理,善于领会老板意图,善于部门协调等等。因此务必培养自己多方面的能力,包括管理,亲和力,察言观色能力,攻关能力等,要成为综合素质的高手,则前途无量,否则只能躲在角落写代码!技术以外的技能才是更重要的本事!!从古到今,美国日本,一律如此!

[4]多交社会三教九流的朋友!不要只和程序员交往,认为有共同语言,其实更重要的是和其他类人物交往,如果你希望有朝一日当老板或高层管理,那么你整日面对的就是这些人。了解他们的经历,思维习惯,爱好,学习他们处理问题的模式,了解社会各个角落的现象和问题,这是以后发展的巨大的本钱,没有这些以后就会笨手笨脚,跌跌撞撞,遇到重重困难,交不少学费,成功的概率大大降低!

[5]知识涉猎不一定专,但一定要广!多看看其他方面的书,金融,财会,进出口,税务,法律等等,为以后做一些积累,以后的用处会更大!会少交许多学费!!

[6]抓住时机向技术管理或市场销售方面的转变!要想有前途就不能一直搞开发,适当时候要转变为管理或销售,前途会更大,以前搞技术也没有白搞,以后还用得着。搞管理可以培养自己的领导能力,搞销售可以培养自己的市场概念和思维,同时为自己以后发展积累庞大的人脉!应该说这才是前途的真正支柱!!!

[7]逐渐克服自己的心里弱点和性格缺陷!多疑,敏感,天真(贬义,并不可爱),犹豫不决,胆怯,多虑,脸皮太薄,心不够黑,教条式思维。。。这些程序员普遍存在的性格弱点必须改变!很难吗?只在床上想一想当然不可能,去帮朋友守一个月地摊,包准有效果,去实践,而不要只想!不克服这些缺点,一切不可能,甚至连项目经理都当不好--尽管你可能技术不错!

[8]工作的同时要为以后做准备!建立自己的工作环境!及早为自己配置一个工作环境,装备电脑,开发手机等,业余可以接点活,一方面接触市场,培养市场感觉,同时也积累资金,更重要的是准备自己的产品,咱搞技术的没有钱,只有技术,技术的代表不是学历和证书,而是产品,拿出象样的产品,就可技术转让或与人合作搞企业!先把东西准备好,等待机会,否则,有了机会也抓不住!

[9]要学会善于推销自己!不仅要能干,还要能说,能写,善于利用一切机会推销自己,树立自己的品牌形象,很必要!要创造条件让别人了解自己,不然老板怎么知道你能干?外面的投资人怎么相信你?提早把自己推销出去,机会自然会来找你!搞个个人主页是个好注意!!特别是培养自己在行业的名气,有了名气,高薪机会自不在话下,更重要的是有合作的机会...

[10]该出手时便出手!永远不可能有100%把握!!!条件差不多就要大胆去干,去闯出自己的事业,不要犹豫,不要彷徨,干了不一定成功,但至少为下一次冲击积累了经验,不干永远没出息,而且要干成必然要经历失败。不经历风雨,怎么见彩虹,没有人能随随便便成功!



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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