老子不愿意

长假,有空翻翻搁了好些天的《读库》,顺手点开老六的博客,看看该生最近又在倡导啥。于是,看到了这篇文章,嗯哼。

痛快。

最近,海峡那边一个合作伙伴频频联系,甚至提出想把武汉博文的所有原创图书的繁体版都给出了,好些话显然是过誉之词,对我们团队的专业能力有着不切实际的高估,但有一点我感到可能是对方的心里话:说大陆这几年技术写作人才辈出,对台湾电脑出版业有很多的刺激和启发,这一点显然不是我们团队独有的功劳,而是这个领域里所有有识之士共同努力的结果。

老六提到的话题,其实是如何在短期利益面前,舍弃让自己打心眼里不喜欢的那些出版物,即便有钱赚,甚至能赚不少钱。

常常对编辑说,做策划,做出版,爱憎务必分明,取舍才会有度。如果作者不是一个能让你充满热情地去投入的人,你不是满腔热情地欣赏他的创作,你就别指望能做好一本书。看起来是在做书,其实是在接近人。做一本好书,意味着需要编辑无限地去接近一个作者,尽可能去体会他的所有想法,这个过程怎可能因为书一出来就嘎然而止?一本好书的标准是可以无限提升的,与作者的交流也就没有止境。

9年前,我在华工社,做一个年产值过千万的项目,每周都要陪一帮酒囊饭袋吃饭,说一些言不由衷的鬼话。当提成落入袋中时,不快乐反而开始增加。这个时候,我也开始做侯捷的《深入浅出MFC》(第二版)。和侯老师交流了1000多封邮件后,这本书成为全国优秀畅销书,畅销至今,关键是得到很多读者的热情鼓励,这让我很快乐很快乐。。我在这件事上看到了自己工作的价值,而且一样能挣钱,就开始谋划离开华工社,离开那个带给我利益,却不能带给我快乐的项目,决定走出版《深入浅出MFC》这样的好书的出版路。

说起来容易,做起来却少不了缠绵,毕竟那个项目是能生钱的,且我前面付出了不少辛苦。我怕自己因舍不下这个项目而不能狠心辞职,硬着心肠叫一个眼红这个项目已久的同事接手,同事眉开眼笑,我以为对方会拱手相谢,没想到对方接手不到两周,就过河拆桥,对还没离开的我视而不见,我难免心里不爽。但,我已经没有退路,纵是不爽,纵是不甘,也只能认了。而仅仅脱手这个项目半年,我就快乐了很多,当我快乐的时候,我在心里大力挺了自己一把——横,老子不愿意,就能把到手的钱放给别人去挣,自己脱手不干,你们几个能做到?!

出来做武汉博文,两眼一抹黑,除了手里有点作者资源,啥也不会——不会招人,不会管人,租办公室都感到头大,那时节,常常摇晃得厉害。我当时读舒婷的散文集,她有篇散文的标题就是“你摇晃不摇晃”,这篇文章我看了又看。

一度,我们也跟风去搞教材,出了几本不痛不痒的教材,我发现,那种熟悉的不快乐的感觉又回来了,我没兴趣和写这等教材的作者敷衍,其中还有一个是我大学的校友,我硬是没兴趣请他到楼上办公室坐一坐,最终回绝了这本他承诺包销5000册的教材。还是选择了做店面书,虽然的确艰苦。

有位在团队做市场的同事,跳槽到了京城一家出版社,在北京见到我,带点怜悯也带点炫耀地对我说:周老师,我们这里做教材,重印率很高的,不像在您那儿,半年都不重印。我很高兴他不用跟着我受苦了。

有位长期给我们做兼职技术顾问的朋友说:周老师,别人都吃肉喝汤,剩下骨头给你们啃。言语间,很是同情我们。

有个作者了解了出版的利润后,同情地说:周老师,你们一本书才赚那么点儿钱,我们做行业软件的利润可高多了。这种话我听了也就笑笑,暗想,这老兄在书中很赞一本本好书带给他的无限帮助,但现实中他不免还是用钱多钱少来衡量别人的工作价值。他不知道,我们其实不自怜钱少,也不羡慕他钱多。

就这样,坚持了6年。用“苦苦的”来形容,太悲情了,没那么惨。用“傻傻的”来形容,要靠谱一些。这里面,有那么一点点倔犟,有那么一点点“老子不愿意”的固执,因为我们不止一次拒绝出版一些看起来能赚钱的书,只因为看不上一些作者。

而我们由衷欣赏的作者,无论对方是否已和其他出版社签约,我们都会设法与他们成为朋友,因为对优秀作者的欣赏无国界,更无“社界”。我们不相信在互联网时代,还有哪个作者只能被一家出版社绑定,会只效忠于某个编辑、某个出版团队,我们相信,优秀的作者,他们的心一定是开放的,乐意选择与出版质量更高、服务质量更高的团队合作。我们相信,只有坚持朝着更高的标准努力,才有可能把握住与优秀作者合作的机缘。

最近,有作者朋友向我抱怨,他们想换个出版团队合作,比如和我们合作,但受到了原出版团队的种种掣肘,暂时无法自由选择,他们也许想说一句“老子不愿意”,但,看起来还没那么容易。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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