每周四十小时,你有多少是在为自己干活?

本文探讨了职场人士如何通过日常工作中实现个人价值最大化的方法。强调不应仅仅满足于完成任务,而应着眼于个人成长和发展,利用现有资源提升自我能力。

努力工作为什么?普通人不外乎希望加薪、升职,过的更好。
但是,要想达到这个目标,靠什么?
普通人当然要靠提升自己的能力和经验。
可是,你是不是已经发现,工作最踏实的,却未必取得最好的结果?

所以,我想跟大家一起思考这个问题:每周五天,每天八小时,你有几个小时在为自己干活
当然,我这里说的为自己干活,说的绝对不是干与工作无关的私活

如果你今天重复着和昨天一样的工作,那么你很称职,你在为老板工作
做的时间长了,老板念你没有功劳还有苦劳,也许会应你的要求涨一点工资,
而如果你不提,那么对不起,您就是那最容易被遗忘的角落。

如果你每天很空闲,于是偷偷的在工作的时候洗劫了别人的菜地,还买卖了几个奴隶,
虽然你成功且开心的赚了几千万虚拟币,但千万不要得意,因为你正在为某个娱乐网站免费打工。
他的老板,不会考虑你的加薪请求,而你的老板,也许正在考虑是不是还要发给你下个月的薪水。

如果你的工作太忙,忙的没有了思考的时间,加班似乎变成了常态,
这时候却最应该想想:结束以后,除了加班费,我还可以留下什么?

如果对每天做的事充满了抵触,将抱怨挂在嘴边却有没有改进的建议和行动,那么无疑是在浪费自己的生命。


我所说的为自己干活,是借势的一种,借工作之力来实现自我增值,而不是将自己湮没在无休止的重复劳动中。
重复昨天的自己,那么你就是在为别人干活,
每天有所调整,尝试新的方式,使用新的技术,接触新的领域,那么你就是在为自己干活。

我把工作中的点滴心得和思考,记录于此,也算是为我自己工作了。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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