IT人的成长与修养----经营你自己

本文对比了深圳与内地销售人员的态度差异,强调员工应树立为自己负责的职业观念。文章提出员工需为自己的行为负责,设定个人发展目标,有效管理时间。并指出,无论是自用之人还是被用之人,都必须学会经营自己。
  去内地某大型企业做销售培训,总感觉到他们和深圳的学员有明显差别。差在哪里呢?仔细一想,其实差在观念上。
  深圳企业的销售代表一个个如狼似虎,讲师说:“有个问题请问大家,……”,话音刚落,下面就有学员站起来谈观点,非常善于表现自己,一点也不怯场;内地的销售代表却要等讲师再三地鼓励,直到点名,才无可奈何地站起来发言。发言的水平高低先不讲,首先在态度上就有了明显的区别。谁不知道这是表现自己才干的好机会?都知道!为什么会有这样的不同呢?还是一个观念问题,很多内地的销售代表,把销售当做给“公司”做事,而不是给自己做事。

  给别人做事,态度是都不可能积极,也永远都做不好,除非是佛陀。只有给自己做事,才有不竭的动力。靠企业养员工生老病死的好日子,已经永远过去了。员工要树立不靠天,不靠地,唯一靠得住的是自己的观念,换句话说就是要经营你自己。不信你生个大病试试?老板平常慈眉善目,现在马上变脸,恨不得你马上离开。

  著名策划大师王志纲对人才进行了分类,一类人是自用之人,一类人是被用之人。所谓自用之人是自己了解自己,可以发挥潜力,做老板,开创一番事业的人。所谓被用之人是靠别人,发挥他的能力和专长,也就是职业经理人和专家。但无论是什么人,如果连自己都经营不好,不在乎自己,不会展示自己,就连上帝也不能帮你,何况老板?就真是没用之人了。

  作为员工,在经营自己的思路指导下,要树立下列观念:

  我要为自己的行为负责,无论行为的结果是什么,是苦还是甜,都要自己独自承担,同时要为自己争取负责的机会,因为负责是能力和职位提升的捷径。

  我要树立明确的目标,设想今后要成为某方面的专家,并不断寻找机会,不断努力去达到这个目标。

  我要管理好自己的时间,时间是我最宝贵的财富,浪费时间是对自己不负责任的表现,是可耻的行为。

  在公司,老板经常强调的是为公司负责。站在老板的角度上,这个观点是对的,因为老板是公司的真正主人,员工在公司工作,老板要求员工为公司负责也是合理的。但作为员工,首先要树立为自己负责的观念,如果连为自己负责都做不到,就不可能为公司负责。盲目地为公司负责的人是愚忠,不可能有好结果的。他们把一些的希望都寄托在老板身上,希望越大失望也越大,公司和员工都是最危险的。

  其实公司也没有需要你负多大的责任,公司是老板的,老板手下有经理,他们是真正为公司负责人的人。而你只是个小小的职员,尽到你职位的本分就可以了,如果不为自己多考虑一点,就没有什么人为你考虑,那你也就没有什么希望了。

  成长道路是痛苦的,蝴蝶在蛹的时候,也是丑陋和痛苦的,但一旦冲破了蛹的束缚,就将化为美丽的蝴蝶,得到真正身心的自由。在成长的道路上,每个人的出发点都不同,你没有办法选择你的父母,但是可以选择朋友,更可以选择成为什么样的人。

  经营你自己,为你自己负责,为你自己奋斗,因为这才是真正的成功!

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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