驴的职业生涯【转】

职场晋升指南:从驴到千里马的转变

 

      白龙马随唐僧西天取经归来,名动天下,被誉为“天下第一名马”。白龙马想念家乡,找驴,羊,牛等儿时伙伴玩,驴迫不及待询问成功秘诀,白龙马说:努力工作!

这时,驴,委屈得嚎啕大哭:为什么自己这样努力工作却一无所获?

      白龙马说:“我去取经时大家也没闲着,甚至比我还忙还累。我走一步,你也走一步,只不过我目标明确,十万八千里我走了个来回,而你在磨房自己的小圈圈原地踏步。”
驴愕然:什么是目标?...

  像驴一样勤奋,工作却原地踏步;像驴一样劳累,得到的却是皮鞭,这是很多职场人真实的体验和感受。其实,摆脱驴的命运,变身职场千里马得到赏识并重用,并不是没可能。读读下面的文字,或许我们能从中找到突破口。

  你是否只做一样工作?

  寓言一:动物们要举行一场联谊会,领导秘书狐狸对驴说:“你的嗓门高,来曲独唱吧。”驴说:“我不去,我唱得很难听。”狐狸说:“那你去试试做主持人吧。”驴说:“我不去,我形象不好。”狐狸说:“那你干什么?”驴说:“我只拉磨。”狐狸说:“好,你就去拉磨吧。”

  在职场,不能像驴一样只知埋头拉磨,除了本职工作,公司里的其他事情都应该尝试着主动去做。如果什么事都不去关心,什么情况都以本职工作为挡箭牌推托,久而久之,你就只能原地踏步。

  你是否只耕耘不收获?

  寓言二:老虎下山视察,看到其他动物都在玩,而只有驴在拉磨。老虎顿时赞不绝口:“有这样勤奋的员工,是我们动物王国的幸事!”秘书狐狸对老虎说:“驴很勤奋没错,但是,磨上已经没有东西了,他还在拉磨,这不是制造假象吗?”老虎一看,果真如此,不禁摇头叹息。

  驴子的勤劳毋庸置疑,没有功劳也有苦劳的结果,虽然让人不便指责,却让人叹息,在职场,你忙碌与否并不重要,老板看重的是你把工作做好了没有。与其劳而无功地超负荷工作,不如抽时间静下来思考如何提高效率,增加效益。

  你有合作的胸襟?

  寓言三:驴发现墙头上有一簇青草,非常眼馋,可又够不到。这时,它发现墙角有把梯子,但驴怕搬来梯子后,需要羊帮忙扶梯子,青草要被羊分吃,便干叫了几声放弃了。

  驴吃不到青草,不是它智力不行,而是它没有合作的胸襟。个人的才智、力量终究有限,要想有一番作为,需要合作伙伴。在与人合作之前,你就要有与人分享成果的准备。因为合作既包括工作,也包括分享。

  你是保值品?

  寓言四:年终大会上,驴又没被评上“劳模”。驴委屈地向秘书狐狸申诉:“为什么我最勤劳、最辛苦,却年年评不上先进?”狐狸笑着说:“是啊,你拉磨的本领无人能及,可是,我们已经改用机器拉磨了。”

  时代在前进,公司在发展,如果固步自封,迟早会被淘汰。在公司,文会以为做个保值品其实并不难,只要你关注市场的发展方向,关心企业的需求,学习新的技能,那么,你不但是一个保值品,还是一个增值品!

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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