你努力工作会让老板感动吗?

二哥,你好呀,我想咨询你一个问题,困扰我很久了。我刚参加工作,每天早出晚归的,但我不明白为什么老板一直对我不感冒,仿佛看不到我的努力似的,是他有问题还是我有问题呢?

以上是读者小卢最近私信我的问题。其实这个问题蛮好回答的,努力工作,尤其是通过加班这种努力完全无法让老板感动。

为什么呢?因为当下的环境下大家都在加班啊,你可能比别人早到一会或者晚到一会,但这对老板来说,无所谓。假如说公司只有你一个人加班,那我敢肯定,老板会对你一见倾心的。

我在美国时,在和 IBM、CISCO 等几个大公司领导讨论问题时谈到,IT 是什么?他们说,IT 就是才员、才员、再才元(请原谅我故意写错几个错别字,因为这词敏感)。以电子流来替代人工的操作,以降低运作成本,增强企业竞争力。

上面这段话你听完是不是感觉心里拔凉拔凉的?当然,这句话不是我说的,而是菊厂老大说的。

菊厂不知道是什么的话,建议问搜索引擎。总之,老板看待员工的眼光是冷酷的:在电子流没有替代人工之前,他所能做到的就是,让员工变成工具人。

之前在苏州一家日企的时候,跳槽过来一位同事,我回洛阳后还曾一起做过私活。他是从菊厂过去的,说那里加班非常严重,他扛不住了,所以才到日企工作的,因为他觉得这里相对轻松一点。

我在的这家日企总体给我印象还是非常不错的,项目工期紧张的时候确实加班挺厉害的;但如果不那么紧张的时候,基本上大家都是准时下班,几乎没有人主动加班的。

当然了,绩效的评分和加班时长是有挂钩的,但更多的评分权力掌握在上级领导那里,我所经历的领导都是蛮可观的,如果你能够解决掉疑难杂症,基本上评分都不会差——除非你搞过一些严重的 bug。

可一旦遇到提倡加班、拼命的老板,那就另说了。因为大家看起来都是很努力的样子,做不完的需求,改不完的 bug,加不完的班,那么你的努力在老板的眼里,就会显得显的一文不值了。

就好像,小时候,生活质量差,你觉得吃一点好东西就觉得是在吃山珍海味。比如说我小时候最喜欢的就是火腿肠、奶粉、葡萄干,现在生活质量提高了,买买买,永远也买不回来小时候吃的那种味道了。

我一直怀疑,是不是现在的食品做工有问题;但其实不是的,是我的胃随着生活品质的提升,变得越来越挑剔了。

老板也是一样,一开始没人加班,遇到一两个拼命加班的,他一定觉得这就是他要寻找的人才。于是,升职加薪。然后,别的员工因此主动(被动)地也加了班,老板这时候就傻眼了,究竟该为谁感动呢?

一定是那些既能拼(狼性)又能干事(修福报)的人。

以前,只需要提高单位时间里的工作效率就行了,可现在完全不同了,那些定点上下班的员工几乎就是另类(闲鱼),哪怕你工作已经完成了。

前天我经过小区门口的时候,还听见领班的师傅在那愤愤不平,他说,“我给你说啊,老黄,那他花一个小时讲的那些东西,我不用五分钟,就能讲明明白白。”

从他那句话当中,我就能听得出来,领导办事效率低啊,搞得他做下属的,硬生生多站了 55 分钟!想着师傅的那些话,想着师傅站在那里左耳朵进右耳朵出的画面,我就觉得挺难过的。

我认识一个朋友,他们公司流行的制度你猜怎么着,没有加班工资。但如果你加班多的话,那么绩效奖就会多。

这种制度下,你努力工作会让老板感动吗?

来,换一个角度来看待一下这个问题。我,在目前的公司,几乎从不加班,反而经常迟到早退,我给老板说得很明白,我讨厌加班,有事我干事,没事我就忙别的,比如读书写作啥的。

由于老板付给我的工资不高,所以他就没有强制要求我加班的勇气。

有人说,这样依赖员工的公司一定不成气候。我只能说,这样想的人真的是得了妄想症。

你生下来,就从来不是为一个公司活着的,除非你是老板;你是为自己活着的,工作只是你谋生的一种方法。划重点了,一种。

把该完成的工作完成,然后就滚回家好好地生活。不要把工作当成是生活的全部,除非你不需要生活。

之前说过,很多人以为我是在全职写作,这个真不是的。我是在把工作收拾妥当后才开始写作的,否则,真饿死了。我写作不为别的,就是为了增加除了工作之外的生存能力。

在老板眼里,我从来都不是一个努力工作的好员工,我也不会这么做。因为要让老板需要你,你不仅工作要干的漂亮,还得有些其他方面的优秀品质。

否则,一旦公司来一个和你同等价位的员工,能力和你差不多,甚至还比你强,那么你的地位就尴尬了。

不要试图去感动老板,你应该做的,是让自己变得更强,而不是更努力

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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