人件札记:管理者要学会不加班

前言:虽然我只经历了两家公司,目前创业的是属于第三家,虽然现在刚处于创业的起始阶段,还没有加班的经历,周末也都双休,但是前两者都经历过大量的加班,尤其是在日企工作的时候,加班不仅仅是为了工作任务,更会让领导认为你是一个负责任的好员工,升职加薪都靠这个。

能量守恒

能量既不会凭空产生,也不会凭空消失,只能从一个物体传递给另一个物体,而且能量的形式也可以互相转换。

这是我们当初所学的能量守恒定律,似乎我们的管理者也在照搬这个定律,他们认为,无休止的加班可以换来更好的工作效率,他们用各种手段欺骗,甚至为我们洗脑,认为员工拼命的加班才是对公司的负责任,才是对自己的负责任。

生活

高强度的工作使我们忽略了我们的家庭,昨天晚上我到9点才回到家,不过我还不错,老婆已经为我做好了饭,我匆忙的吃完饭,然后还得把刚买来的小米路由器给安装好,因为家里已经断网好几天了,没网的日子各种的不舒服。

有的人崇尚“工作就是工作,生活就是生活”,我更偏向于在工作和生活中穿梭,两者互惠互利,当你习惯把工作中的好习惯带入到生活,而把工作中的好习惯融入到工作当中,自然就是鱼和熊掌兼得。

加班从来都是一种谎言

经历了太多的加班体验,其痛苦,自然一言难尽。有的管理者在预算项目周期时,压根不考虑任何风险,他们始终认为项目会一马平川的进行下去,员工为了交付工作,加班加点都是自食其果。更有甚者,有的管理者马虎的把周末也算在正常的工作周期内,我就亲眼目睹过,那群被迫的程序员的苦逼之态。

还有,管理者认为员工不辞辛劳的加班才是一种上进心,只要看到员工下班后还没有走,就觉得皆大欢喜,就觉得这个员工是可塑之才。还有更可怕的,那些加班的员工特别看不起不加班的同仁,认为他们无所事事。

不过,话说回来,国内的软件行业貌似一派繁荣,却隐藏着甚至凸显这千奇百怪的问题,尤其是像洛阳这种三四线城市,其软件产业根本就不受到政府的重视,那些有能力的开发者都选择北上广打拼,对软件不发达的城市都要嫌弃得不得了,当然这也是被大环境所决定的。

那么加班会带来多少危害呢,加班让人没有其他的生活,就不得不找到机会就抛开工作,并且对上班产生厌倦,久而久之,员工都选择了离开。

总结:加班的危害很大,所以作为管理者,我们要学会不让员工加班,学会更合理的安排工作进度,让大家不只是工作的更快,而是工作的更好。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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