为什么你至今还是小职员?

网摘美文,值得深思,同意的顶起。

花1分钟想一想,曾经最想做的事情是什么,然后每天去做这件事,7年后,你会发现你已经可以靠这件事出去混饭吃了。

一时心血来潮报了个口译班,其中有一位老师大概30岁,长得很漂亮,打扮也很时尚,口译功夫了得,每次都来去匆匆,中午就花5分钟的时间泡一碗面吃。后来才知道,她大学学的是历史,她的本职工作是一家公司的公关部经理,儿子已经5岁,她每天要上班、做家务、带孩子。与我们不同的是,她拥有人事部二级口译证书,每个月都有天南海北的会议翻译任务,还兼任这家口译中心的导师。

打开她的博客,已经更新了500多页,有2000多个帖子,全部都是每天她自己做口译练习的文章,平均每天两篇长的一篇短的,她坚持做这件事已经快10年了,非专业出身的她因为爱好英语而一直努力。

我对她表示钦佩,她说,10年前,她曾经看到一份调查报告,一个人如果要掌握一项技能,成为专家,需要不间断地练习10000个小时。当时她算了一笔账,如果每天练习5个小时,每年300天的话,那么需要7年的时间,一个人才能掌握这项技能。

她说,幸运的是,我知道自己想掌握什么技能,我只需要立马投入干起来就行了,我没有5个小时的时间,我每天只能学习3个小时,现在已经快10年了,我觉得自己差不多已经掌握了这个技能吧。六六在微博中也提到过这个理论,她说自己就是经过7年的努力写作,才成为一名作家,披头士乐队在成名前已经举办过1200场音乐会,比尔·盖茨在发家之前已经做了7年的程序员。

可是为什么你做了10年公务员还只是一名小职员?为什么在家里做了7年的饭,没变成特级大厨,反而发现婚姻到了7年之痒呢?

那是因为,你没有投入精力和热情来练习一项技能。每天上班只是看报纸上网应付各种琐碎任务,大家干吗你干吗,每天做饭只是为了让家庭正常运转,并不用专业的眼光看待这件事。

不要再哀叹大学毕业之后专业就丢了,如果从初中开始算起,12年的学校教育,就算每天学习一门技能2小时,一年300天,你也只有7200小时,还有2800小时的缺口,就算你毕业后每天坚持练习1小时,你需要10年。

为什么理工科的人更容易成功?只要他们毕业后专业对口,还是做的那点事,那么他们就等于1天8小时都在练习,这2800小时,只需要1年多就填补了。可我们很多人,尤其是女人,工作的内容并不是在练习技能,大部分是琐碎的人和事,实际上,是在荒废。

也许你会说,我是平凡人,我不想成为什么人,只想安安分分过日子。那只是你的错觉,时间在流逝,你每天重复重复再重复的那些行为,就是在塑造你,你不想成为什么人,可是你注定会成为什么人。

每天5个小时,如果你是用来看韩剧、网页、聊天,那么7年后,你会变成一个生活的旁观者,你最擅长的就是如数家珍地说起别人的成功和失败,自己身上找不到任何可说的东西。

花1分钟想一想,曾经最想做的事情是什么,然后每天去做这件事,7年后,你会发现你已经可以靠这件事出去混饭吃了。

哪怕你喜欢逛街呢,你规定自己每天逛街3小时试试?可能一开始你觉得很高兴,每天如此,你会发现无聊,再坚持下去,你就开始琢磨了,我逛街还能发现点什么,还能搞出点什么花样?坚持下去,7年之后,你可能会成为时尚达人、形象设计专家、街拍摄影师、服装买手……

生命中的下一个7年,下一个10000小时,你打算怎样度过?


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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