忠实履行职责,热忱完成工作,坚持必胜信念,成就辉煌人生——《西点军校的经典法则》

本文分享了《西点军校的经典法则》的读后感,强调了责任和意志的重要性。责任要求我们忠实履行职责,热爱本职工作,并关注每一个细节;意志则让我们在面对困难时保持坚持不懈的精神。

忠实履行职责,热忱完成工作,坚持必胜信念,成就辉煌人生

                    ——《西点军校的经典法则》读后感

 

读完《西点军校的经典法则》这本书,给我启发最深的是责任和意志,我感到在这十三种典型品格中,责任和意志是西点理念的精髓。

 

古人说:天地生人,有一人当有一人之业;人生在世,生一日当尽一日之勤。作为这个社会或者一个集体中的一分子,任何人都不可能脱离责任而独自生存。

 

进入一个企业,在这个企业中担任了某个岗位的工作,也就同时承担了这个岗位应有的责任,也许这份责任对这个企业来说极其重要,也许微不足道,但它们都是实现企业共同目标的组成部分,就象一部机器的零部件,共同促成了机器的完美运转,缺一不可,这就要求我们必须忠实地履行自己的职责,不断充实自己,提高个人战斗力,同时也要加强团队合作,提高企业的整体竞争力。


   
如何忠实地履行自己的职责?


   
首先要正确地对待自己承担的责任。责任是我们每个人份内应该去做的事,这是任何人都无法逃避的。正确地对待责任,不逃避、不推卸、不消极地应付,而是以积极的态度去看待它,把自己的人生目标同企业的发展结合起来,乐于为企业承担责任,既可实现自己的人生目标又为企业做出了应有的贡献;其次要热爱自己的本职工作。在人生的某个阶段中,也许我们选择的工作并不称心如意,但我们应该全力以赴,全身心地去热爱它,做好它。如果认为自己所做的工作无足轻重,就放弃努力,则是完全错误的认识,因为任何一项伟大的事业,都是由无数平凡的小事构成;第三要从一点一滴的小事做起。工作中无小事,积少成多,积水成渊,“滴水穿石”。如果在工作中只注重抓了主要环节,而忽视了一些小事、细节,必定会导致整项工作的失败,可以说,抓住了工作中的小事、细节,就是抓住了机遇,成功正是蕴藏在这些点滴小事中。


   
做为公司研发部的一员,我深知自己的责任。任何一个细微的错误,一个细节的忽略,比如一个英文字母的错误就能导致整个系统不能使用,如果已经发布出去,还可能给我们的客户带来不可估量的经济损失,所以我必须严谨认真、精益求精、决不放过任何一个小小的细节,深刻理解“千里之堤毁于蚁穴”的哲理,同时这个岗位要求员工必须有耐心、激情和钻研精神,否则每天面对着那些乏味的字母就足以让你的神经疲劳。

 

如果说责任是西点理念的灵魂,那么意志就是西点理念的血液,没有血液的灵魂如同行尸走肉,而没有灵魂的血液决不会“沸腾”,最终也是凝固、腐化。

 

“敬业为魂”、“永不放弃”、“战胜逆境”、“克服恐惧”、“实现目标”、“全力以赴”、“终生拼搏”这都是西点人最典型的品格要求,历届西点人所做出的成就、所完成的艰巨任务也证明了西点人顽强的意志和坚忍的品质。企业或个人都不可能一帆风顺,困难、挫折、风险以及当今社会激烈的竞争都要求企业的每个员工都具有:团结向上、坚韧不拔、永不言弃、全力以赴的顽强意志。

 

从不推卸责任无私奉献的精神,这些词汇在西点比在政界和商界得到了更多的尊敬。西点的神话维持了200多年,但是正如鲁斯少校所说,人是不完美的。将不完美的人训练成近乎完美的人是一个永恒的挑战,而西点军校在这个挑战面前表现尤其突出。

从这本书中可以归纳出“责任”、“荣誉”、 “意志”、“勇气”、“热忱”、“服从”、“信念”、“尊重”、“忠诚 ”、“自发”、“团队”、“正直”和“竞争”这13种西点人最典型的品格。成功之树需要我们用完善的品德去浇灌才能收获果实。有时不是我们缺乏成功的机会,而是我们没有强迫自己去修炼自身的品格来把握这些机会。

愿以西点的品格来塑造一个全新的你我,一个朝气勃勃的企业,迎接未来,迎接挑战。

 

董金伟 于2007614日 上海

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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