工作的一些心得

作为一个程序员,工作时间长了,慢慢的,就会明白,人分两种,一种是技术型,一种是“技术型”。为什么后面的那个加个引号呢?大家都懂。不管是因为天资还是因为生活琐事造成的精力不足,这都是不可避免的分化。就像学生时代,努力型和天生学霸的鸿沟是永远都不可逾越的。

作为前者,其实很轻松,一路打怪,什么bug壁垒都可以轻松攻破,或者说经过钻研去攻克。只要他愿意,进阶路线已经为他量身定制好,初级工程师->高级工程师->小组技术带头人->架构师->cto->业界大牛。简单,低调,有内涵。

作为后者,虽然其实挺羡慕前者的生活方式,因为毕竟it人大多数还是喜欢单纯的生活,不喜欢什么产品或者销售的那些勾心斗角。但是基于一些条件所限,往往并不能如意。

于是,分出了两条人生路线,其一,做一个兢兢业业安分守己的码农,从这家公司到那家公司,日复一日年复一年,今年用java明年用h5,你也不要来过分的要求我,我只想安安静静的敲敲代码过过日子,国外敲代码的45十岁多的是,为什么我大中华不行呢?其二,基于上述的路线太理想化,现实中总是没法做那个安静的美男子,于是,一些程序员的进阶路线就不得不去拼那条转管理的路线了,甚至是转岗去做售前售后或者产品。不过可能更现实的就是做个技术管理型人。

人活着有很多条路,虽然现在的人唯金钱论英雄,但是我们内心深处应该还是要保留一块净土的,即使没人认同。平时接触的挺多人都觉得管理是个好事情,中国人固有思维,管别人嘛,总比被人管好。毋庸讳言我自己也有类似的想法,but,凡事有得必有失,有些损失是必须心里掂量的,因为生活不止诗和远方,还有柴米油盐。当然我指的是基层管理者,高阶的咱没机会去体会。。

1.没时间写整串代码了,是整串。。对,更多的可能是修补代码,解一些bug。写代码的人不喜欢被打扰,而你必须面对产品、客户、实施甚至各种看起来不搭噶的人的打搅,这种情况下,要写大量代码是需要很大毅力的,大多数人应该做不到。

2.由于么时间写代码,必然的,慢慢的技术就会老化,就会生疏,某天如果公司倒闭了,或者这个职位不需要了,码农们可以相对轻松的找到新的工作,而你。。。都懂的。

3.一般基层的技术管理都是团队中人产生的,而不是外来的,除非这块是空的或者技术力量领导很不放心,所以如果你暂时没希望成为高阶的领导者,那是极其危险的。因为你只懂这个团队,你也没办法像技术大牛一样用技术碾压别人,换个地方就很尴尬。这也是大多数这种类型的技术管理面对的最大焦虑,无时无刻。

4.性格,不是每个人都适合做管理,管理是个跟人打交道的事情,说的难听点,是个不产生直接价值的东西,他的价值体现在让别人更好的产生价值。所以有些性格的人是不适合这个职位的,因为心理会扭曲甚至恶心到自己。这又何必,当个安静的码农更舒服。

5.心态,管理和高工资并不挂钩,也许作为技术管理,你在你的team中是工资最高的那个,但是,这和你的管理身份无关,即使你不是,你也应该是最高的。而除此之外,很多技术路线的人理应拿到比你多的薪水。其次,如果你成为了一个管理角色,你就得时刻准备处理一些事情,周末,晚上,这些名词不是你不待命的理由,看似自由的时间,其实很多时候别人在睡觉你在处理突发问题,这也会挺累。

在这些年的兜兜转转中,年纪慢慢变大,好像有些事情也能慢慢的看淡,也能慢慢理解。管理这个学问看似简单其实很多注意点。

1.管理最终是要产生什么?现在的公司讲究扁平化,目的是为了提高效率,减少中间环节的消耗。管理人员这个人,本身其实是在消耗公司资源的,自己做的却是看起来不产生价值的一些工作。那么既然他存在,他的那份价值就应该由他做的那份事情中产生。管理做的好不好,不在于你自己协调了多少事情,解决了多少问题。而在于在你的统筹下,团队整体解决了多少问题,效率提高了多少。换句话说,如果团队整体产生的价值完全已经能覆盖你的管理成本,那么即使你每天在睡觉对公司来说也是值得的。所以像cpu一样合理分配每个人的时间片和处理时间点才是最重要的工作。

但是这个过程是挺难量化的,那么我们最好每天记录自己做了哪些事情,回过头来看看哪些事情是可以调整的做更合理,让整个团队效率更好。

2.学会淡定从容,人和人性格是不一样的,惰性也是不一样的,这个人你不盯着他干活没事,那个人你就必须隔三差五盯着。这个人你可以直接跟他说我需要你做什么,那个人却得跟他说我需要你帮我做什么。一味高压,制造一种你能指挥人家的假象是没有意义的,我们都是独立的人格,彼此本身就应该互相尊重,但是为了工作目标,我们又不得不去挑战别人的人格。所以这就需要讲究方法,刚柔并济,方能成就和谐。

3.坚持该坚持的原则,你可以上班看小说,你可以准时下班,但是,你必须不让我背锅,或者说背无畏的锅。管理人员向来是背锅的,这没问题。但是,可以避免的锅我不背,该甩锅的时候就应该甩锅,该严肃对待一件事情的时候就该严肃,让团队众人知道自己也是不可或缺的一部分,自己的疏忽会导致大家的成果毁于一旦。

4.适当的跟进新技术,扩大自己的知识面。我们大多数人的知识可能比较窄,都是基于过去的积累,但是作为管理人员,你肯定或多或少会触及不是你熟悉的领域,那么,能多学习就多学习,不求学精,但求学个皮毛,由皮毛而慢慢进步,能懂多少是多少。更要虚心向同事求教,毕竟很多东西他们比你精通的多,不用觉得丢脸。

5.保持严谨,其实这是所有人都应该做到的,但是作为管理人员更应该重视,因为你的一个疏忽可能会导致团队的工作变废。

6.不要存侥幸心理,该核实的工作就去成员那核实,该开的强调会就去开,人心不同不要因此而产生损失。

7.多和上司沟通,主动的,了解他在想什么,不光是因为中国的人情世故,其实也是因为这样能保证上下一心不走偏,毕竟大家都是同个公司,都是为了一个目标。

哎,脑抽,写了这么多,吃饭去了,浪费一早上时间。

【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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