根本不需要给自己找一个老板——You Weren’t Meant to Have a Boss

本文探讨了创业精神与个人潜能释放的关系。作者认为,在创业过程中人们能够更好地发挥自己的创新能力,与大公司环境相比,小团队更有利于激发个人潜能。以程序员为例,长期在大公司工作可能使他们失去创新的动力,而创业则能让他们恢复活力。
就好像动物园里的狮子不是真的狮子一样。只有处于创业阶段的人才是真能称得上是真正的人。跑一圈出一身汗的感觉,要比窝在沙发吃垃圾零食痛快。


刚毕业的学生总以为在一个大一些的企业里,可以学到很多东西,而事实并非如此,就好比动物的种群不能超过一定数目一样,如果工作团队成员超过了10人以上将会无法把控,8人的团队才属于理想状态。


现在一般大公司也会刻意划分组织,由很多横向小组构成,但是依然无法让人潜力发挥出来。


尤其是程序员这个行业,你所写的每一行代码都具有创新性,在大公司很容易沦落成码农,只是负责固定模块代码的编写调试维护,长此以往,就丧失了创新的能力,阻止你的大脑思考一些创新问题。


Y Combinator的创始人Paul Graham见识过很多从公司里跳槽出来创业的,发现他们就好像从动物园放归到了大自然,几周后就恢复了活力,更像一个“人”一样活着,头脑更灵活,更有自信。


原文链接:www.paulgraham.com/boss.html
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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