也说说“小地方来的”

梁宁讲过一个段子,大致如下:
某日,她和一个朋友从北京去上海公干,俩人兴致勃勃约着一同尝试磁悬浮。下来后打车,俩人兴奋不已地在出租车上议论个不休。稍顷,笃笃定定开着车的司机发话了:“小地方来的吧?”
梁宁这家伙学这个段子活灵活现,让我一听就忘不了,以至于多次转述给他人听。这次,被planeboy和lucy巧妙地用到年会的主持词里面了。 后来,泰稳约了开源的一拨人见面,我们问Peter是哪里的人,他答是湖北孝感地区云梦人,然后自己加了一句:“我老家是个小地方。” 我和planeboy对视一笑。
有很多人讨论某些事情的时候,习惯用地域来看问题。我呢,向来相信绝对中孕育着相对,万物都有例外,但确实有些东西是带规律性的,这个不可否认。

中国的教育资源是不平衡的,农村、偏远地区的孩子受教育的程度明显不如城市的孩子。尤其大城市的孩子,从小接触的信息多,接触的新鲜事物多,所以相对来说,头脑接受的刺激比较多。农村的孩子,相对来说,人际关系也相对简单和封闭,不像城里的孩子有那么多的机会和其他人打交道,尤其在和异性打交道方面,城里的孩子肯定也更有经验一些。这些客观因素,导致的结果,往往是在需要更多的灵活性的工作方面,农村孩子一般在起步阶段都会落后于城里孩子。即使是接受了很好的大学教育的农村孩子,也还是会在起步阶段,因为幼时和少年时代接受的教育和城里的孩子不同,因而视野容易受限,会算小帐,但大局观比较弱。性格方面,农村孩子也因从小要吃更多的苦,所以性格更加固执一些,不容易调整自己的观念,做事容易偏封闭,偏保守,偏自以为是。

但要注意,我以上列举的事实中,都没有忘记一个时间方面的前提,即工作的起步阶段。
真正做到行业的优秀水准的人,就没有所谓来自农村还是来自城市的区别了。因为城里的孩子也容易因为从小具备一些先天的优势,因此缺乏农村孩子的那种吃苦耐劳的精神。也许起步阶段能领先,但未必能坚持到最后。
真正能帮助人最终走向成功的,是一个人的反省能力。无论来自农村还是来自城里,只要真正具备了反省的能力,就会在遇到挫折的时候,及时调整自己的观念,因而不会一再重蹈覆辙。而不具备反省能力的人,无论起点高还是低,无论来自农村还是城里,都不容易获得成功。
一个固执己见的人,即使勤奋,也会因为做事的方向不对而南辕北辙,自以为付出了不少努力,但实际上得不到多少肯定。一个固守着自己的性格弱点,不愿意真正做一些虚心的思考,不愿意采取一些突破的行动的人,很难得到一个积极开放的团队的认可。
前面提到的Peter,他现在不会为他来自一个“小地方”而自卑,反而能坦然告诉别人,这是因为他内心有很强的自信。每次见到他,我都会被他的开朗豁达感染,他在东软工作过,现在又来到了北京,而且深入到开源社区中,得到了很多开源组织的帮助和支持,因此内心对开源组织充满了感恩,愿意通过自己的努力,帮助更多在校的青年,无论来自农村还是来自城里的,都树立起更为踏实的自信。
我很欣赏的另一个作者xiaxin,他来自大城市上海,但内心朴实的他,从来不炫耀自己,是一个很低调的人,但所有接触过他的人,都很佩服他厚道的为人和出众的能力。而现在的他,想的更多的依然是如何能帮助更多的人。他从来不会高调去说“我一定要成为如何如何的人”这样的话,但他做的事情让很多人都服气。
我最佩服的朋友中,来自小地方和大地方的确实没有明显的数量上的区别,他们,让我认识到:真正的优秀、杰出与地域无关,与出身无关,客观条件决定了一个人的起步阶段,但决定不了一个人的一生。人的命运很大程度上是由自己的态度决定的。而决定自己的态度的,是自己的性格。性格谦逊朴实的人,一定凡事乐于反省,而不喜欢抱怨客观,不喜欢把责任推到别人身上,会秉持真正的“有则改之,无则加勉”的精神来对待批评。反之则心中容易有比较多的杂念,内心不能保持单纯,做事就难以专注和持久。
本研究聚焦于运用人工智能方法,特别是高斯过程回归与随机森林算法,对锂离子电池的健康状态进行预测分析。数据处理作为模型构建的基础环节,其质量直接影响最终预测结果的准确性。在此过程中,我们借助数值计算平台完成数据清洗、转换及特征构建等一系列操作。 数据预处理涵盖缺失值填补、异常点识别以及数据格式统一等步骤。通过调用相应函数,可读取原始数据集,检测并处理缺失信息,常用填补策略包括均值或中位数替代。针对异常值的判别,多采用基于统计分布的阈值方法,相关工具提供了便捷的实现途径。 特征工程旨在从原始变量中提取更具代表性的指标,以增强模型表达能力。对于电池健康预测问题,常涉及电压、电流与温度等监测参数,这些变量往往需经过标准化调整以消除量纲影响。此外,通过构造时序统计特征如滑动窗口均值,能够进一步丰富输入信息。 高斯过程回归作为一种概率型非参数模型,不仅能够输出预测值,还可提供相应的置信区间估计。该算法适用于样本规模有限且具有非线性特征的问题,因此在电池这类复杂系统的状态评估中表现良好。相关函数可用于模型拟合与预测。 随机森林通过集成多棵决策树来提升泛化性能,有效降低过拟合风险。训练过程中,每棵树独立学习数据特征;预测阶段则通过集体决策机制输出最终结果。相应的工具包支持该模型的快速构建与应用。 在数据科学领域,另一类常用编程环境同样提供丰富的数据处理与机器学习资源,包括高效的数据结构库、数值计算模块以及集成了多种算法的建模工具。两种平台可协同工作,例如将前者完成的计算结果导入后者进行深入分析与可视化。 整体而言,电池健康状态预测的典型流程包含数据载入、预处理、特征提取、模型训练、验证测试及最终状态评估等步骤。深入掌握这一完整链条及相关技术工具,不仅有助于优化电池管理系统,也为其他复杂设备的智能运维提供了方法参考。 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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