HP大中华区总裁孙振耀退休十五天后九大感言-----三、什么是好工作

本文探讨了职业选择中的常见误区,如盲目追求外企光环、过分看重他人评价等,并强调了理解自我需求的重要性。

当初微软有个唐骏,很多大学里的年轻人觉得这才是他们向往的职业生涯,我在清华bbs里发的帖子被这些学子们所不屑,那个时候学生们只想出国或者去外企,不过如今看来,我还是对的,唐骏去了盛大,陈天桥创立的盛大,一家民营公司。一个高学历的海归在500强的公司里拿高薪水,这大约是很多年轻人的梦想,问题是,每年毕业的大学生都在做这个梦,好的职位却只有500个。

  人都是要面子的,也是喜欢攀比的,即使在工作上也喜欢攀比,不管那是不是自己想要的。大家认为外企公司很好,可是好在哪里呢?好吧,他们在比较好的写字楼,这是你想要的么?他们出差住比较好的酒店,这是你想要的么?别人会羡慕一份外企公司的工作,这是你想要的么?那一切都是给别人看的,你干吗要活得那么辛苦给别人看?另一方面,他们薪水福利一般,并没有特别了不起,他们的晋升机会比较少,很难做到很高阶的主管,他们虽然厌恶常常加班,却不敢不加班,因为“你不干有得是人干”,大部分情况下会找个台湾人香港人新加坡人来管你,而这些人又往往有些莫名其妙的优越感。你想清楚了么?500强一定好么?找工作究竟是考虑你想要什么,还是考虑别人想看什么?

  我的大学同学们大多数都到美国了,甚至毕业这么多年了,还有人最近到国外去了。出国真的有那么好么?我的大学同学们,大多数还是在博士、博士后、访问学者地挣扎着,至今只有一个正经在一个美国大学里拿到个正式的教职。国内的教授很难当么?我有几个表亲也去了国外了,他们的父母独自在国内,没有人照顾,有好几次人在家里昏倒都没人知道,出国,真的这么光彩么?就像有人说的“很多事情就像看A片,看的人觉得很爽,做的人未必。”

  人总想找到那个最好的,可是,什么是最好的?你觉得是最好的那个,是因为你的确了解,还是因为别人说他是最好的?即使他对于别人是最好的,对于你也一定是最好的么?

  对于自己想要什么,自己要最清楚,别人的意见并不是那么重要。很多人总是常常被别人的意见所影响,亲戚的意见,朋友的意见,同事的意见……问题是,你究竟是要过谁的一生?人的一生不是父母一生的续集,也不是儿女一生的前传,更不是朋友一生的外篇,只有你自己对自己的一生负责,别人无法也负不起这个责任。自己做的决定,至少到最后,自己没什么可后悔。对于大多数正常智力的人来说,所做的决定没有大的对错,无论怎么样的选择,都是可以尝试的。比如你没有考自己上的那个学校,没有入现在这个行业,这辈子就过不下去了?就会很失败?不见得。

  我想,好工作,应该是适合你的工作,具体点说,应该是能给你带来你想要的东西的工作,你或许应该以此来衡量你的工作究竟好不好,而不是拿公司的大小,规模,外企还是国企,是不是有名,是不是上市公司来衡量。小公司,未必不是好公司,赚钱多的工作,也未必是好工作。你还是要先弄清楚你想要什么,如果你不清楚你想要什么,你就永远也不会找到好工作,因为你永远只看到你得不到的东西,你得到的,都是你不想要的。

  可能,最好的,已经在你的身边,只是,你还没有学会珍惜。人们总是盯着得不到的东西,而忽视了那些已经得到的东西。

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,重点融合了色彩与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与数据处理能力的工具,在图像分析与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与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与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与形态变化,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,局部二值模式与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。 系统的人机交互界面基于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、特征抽取与分类判断。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、图像处理技术与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与实际应用相结合,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,为学习与掌握基于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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