2007想起的那些事儿

转眼工作一年多,如今再回到校园,看着这些激情万丈的学子,似乎还能找回当年的那种感觉,一年多而已,何必这么感慨!前段时间出差去新疆,在祖国的边远小城碰到了中学时代的好友,一点都没有久违重逢的感觉,但是细数了一下,97年初中毕业已经整整十年了,所以如果十年后再次回到大学校园,不知是不是还能体会得到大学的那种简单与疯狂。

有时和同事们一起开玩笑说自己是硕士后——“硕士毕业之后”,现在身边的同事大多都是本科、硕士,甚至还有博士,感觉现在自己头上的硕士光环再也找不到中学时代对硕士的那种向往与崇拜,只是给自己增加了一些从学校到社会过渡的机会,现在硕士、博士给老板打工不都是如此么,从大学到硕士研究生,到现在参加工作,总结一条基本原则,“选对方向、稳重实干”,不管社会环境怎样,就业形势如何,绝对不会阻挡你前进的步伐!

走过的2007

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[*]单位选择
不论是企事业单位还是公司,关键在于顶头上司,单位如何真不是最重要的,鱼与熊掌若能兼得当然最好。目前接触的不少事业单位的客户都属于郁闷一族,加班加点没准,出了问题在于自己,有了成绩是领导指点的方向,饭碗是有保障,但天天端着饭碗和影响自己食欲的人吃饭,对人格魅力是一个极大的挑战。反过来公司也有这样的情况,所以会有不少人从事业单位出来,也有N多人梦想着能进去,绝对不是老一辈革命家所认为的“唯铁饭碗论”,围城!其实适合自己就是对的。07年的地球才自转了几天我就从中科院转入公司,这是我的决定。

[*]出差
出差最容易让父辈的人理解为公干,出差可以让自己的口袋宽裕一点,可以拓宽视野,出差可以让自己专注于一件事情,偶尔觉得很自由,偶尔也会有点累,这一年,自己在空中呆了不少日子,跑遍了西北、北方、东北90%省份,加上中部、西南的少数城市,在毕业之前自己还没有坐过飞机,现在积累的登机牌已经厚厚一叠。年轻的时候,这种感觉挺不错,累也值得,最重要的是“行万里路,读万卷书”!

[*]认同感
不论做什么事情,认同感是大家都需要的,天天和电脑打交道的程序员更需要得到他人的认可和鼓励,否则守着一点工资天天加班,哪有不想着跳槽的,如何维持并提升团队的凝聚力和战斗力是一门学问。作为技术工程师,我们要么成为顶尖技术高手,要么成为行业应用专家!

[*]技术积累
最后是技术,技术是技术人员的基石,我们都需要以此作为工作的开端,技术不断积累的同时寻找自己前进的方向,有人成为了技术精英,多数人成为了技术骨干(骨子里干活),除此之外,我们还可以放宽自己的视野,成为产品咨询专家、解决方案专家、销售、管理者,甚至与本行技术没有直接联系的行业,这些因人而异,但在自己年轻的时候可以多些思考。今年自己在客户现场收获不少,更重要的是在公司良好的技术团队中拥有不断前进的激情,今后的主要工作,是系统和解决方案设计,还有自己感兴趣的技术点。[/list]
新的一年,继续努力!
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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