薪资的马太效应

转载于:薪资的马太效应

马太效应,一种强者愈强、弱者愈弱的现象,广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学领域。

圣经《新约·马太福音》里有一则寓言:“凡有的,还要加倍给他,叫他多余;没有的,连他所有的也要夺过来”。这个说的就是马太效应。

很残酷很现实,职场同样有马太效应。我们经常能看见:有的人工作没几年就突飞猛进,晋升涨薪都嗷嗷快,而有的人辛勤工作10多年搞不好还在入职的岗位兜兜转转,薪资也不见增长。

这两类人有什么区别?抛开进入职场的起点,比如学校背景、能力差距,再抛开人的运势(这玩意还真特么重要),只谈个人选择和努力,我们究竟要做些什么,才能踩着风口疯狂成长呢?

我有几点建议,分享给大家:

1.抛弃等靠要的思想

前一段时间周公子很牛逼,不少读者很羡慕周公子哦,纷纷私信留言让我聊一聊在周公子满地跑的今天,如何超过他们?

讲真周公子算个p啊,三线城市几套房产而已,加起来还不到1000万,说实话哪怕是北上广深的码农只要是敢拚敢闯的,积累的财富都不会比周公子差多少。

但这里面的核心是要主动,要自信,要抛弃等靠要的思想。

很多人骨子里有一种等靠要的思想,比如自己不努力就怪父母的支持少,导致起点低,摆烂就有了理由。再比如职场得过且过,不思进取当一天和尚撞一天钟,天天幻想领导莫名其妙就信任提拔自己,实现不了就怼天怼地。

抛弃等靠要意味着关键时刻该举手就要举手,毛遂自荐很重要,很多时候公司业务在发展期出现了一个机会,你看着机会想做等老板看上去你,因为你自以为很优秀,这是扯犊子的想法。老板也是人,也会受各种影响,谁积极谁主动机会就给谁。

抛弃等靠要还意味着工作尽量不要给自己设边界,尽量在工作中展现自己,进而拿到更多机会,当然如果是在功劳和分配严重不均等,甚至做得多背锅越多的地方,这点就pass吧。

2.抓住核心项目机会

在职场要想高速成长,要想快速晋升,抓住好项目是最佳途径之一。这里举一个小栗子:大概是两年前,洋哥刚开始弄星球,有一个球友彼时是一家二线互联网公司的技术总监,他拿到了阿里P8的Offer,电话咨询我该不该跳槽。

他的关键点在于:手上正在进行一个关键项目,完成大概还需要半年。这个项目属于一旦攻克就能在业内建立一定知名度,但阿里给他的总包超过当前薪资的两倍,他实在扛不住诱惑。

我就问了一点:如果半年后搞定这个项目,一战成名,你是否有可能拿到阿里P9级别的Offer,进而就能跨越一个层级。

他思考良久,给了我肯定的答复。听到这,我直接给建议了:这种情况要忍住目前薪资的诱惑,静下心来攻克这个项目,这样相当于半年走完了其他人3-5年的职场经历,这还要什么自行车?想都不用想。

跟他聊完后我就忘记这件事了,结果大半年后,这哥们找我约饭,说已经拿到阿里P9 offer。

这就是核心项目能给职场人带来的赋能,也是我经常强调的一点:职场不要只追求高薪资,更要追求改变命运的机会,职场命运的转折点大多和一个关键项目有关,抓住它就完成了职场的起飞。

有人会问:如何争取核心项目的机会?很简单,参见第一点建议:主动争取!

3.积极做好向上沟通

这是很多打工人欠缺的地方,包括我自己。这类人总认为:反正干好自己的事情,老板一定能看见的。

很遗憾老板是真看不见的,至少很难全面的看见,首先老板也是人,是人就有局限性。其次老板的事情一定比你更多,压根不可能天天去关注你的工作。

所以如果你不太会做向上沟通和汇报大概率会吃亏,轻则成为老黄牛般的存在,重则还可能活都是你干,功劳都不是你的,锅还全部由你来背。

但是怪谁呢?向上沟通本身就是职场人需要争取的一块阵地,你放弃阵地,打仗自然会输。

做好向上沟通,和老板加强链接和联系,进而赢得信任和资源,再进一步做出更好的成绩和结果,正循环就建立了。

以上三点真正做好了,相信大家一定能成为职场马太效应的赢家,获得成长的加速度。

当你在高速成长,你会发现:薪资、级别、资源、人脉等各种美好的事物都会被你吸引过去。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
### 推荐系统中的马太效应及其原因 推荐系统中的马太效应是指某些热门物品更容易被推荐,而冷门物品则更难获得曝光的现象。这种现象源于推荐算法倾向于优先展示那些已经被广泛接受或高评分的物品,从而进一步加剧其受欢迎程度[^1]。例如,在教育领域中,资源分配可能向表现优异的学生倾斜,而在推荐系统中,则表现为流量集中于少数头部内容。 具体来说,这一效应的原因可以归纳为以下几个方面: - **数据偏差**:历史交互记录通常集中在少量流行物品上,这些物品因此拥有更多的正反馈号,使得它们在后续推荐过程中占据优势位置[^2]。 - **用户行为模式**:大多数用户的偏好会趋向于主流趋势,导致他们更多点击已知的或者广受好评的内容,形成一种自我强化循环。 - **算法机制局限性**:许多传统推荐技术如基于协同过滤的方法容易放大已有偏见,因为它们依赖相似性和共现关系来进行预测[^3]。 ### 应对马太效应的解决方案 为了缓解推荐系统中的马太效应,可以从多个角度出发设计改进措施: #### 数据层面调整 通过对原始数据集施加特定处理手段减少不平衡状况的影响: ```python def rebalance_data(interactions, threshold=0.8): """ 对交互矩阵重新平衡以减轻马太效应 参数: interactions (pd.DataFrame): 用户-项目交互表 threshold (float): 截断百分位数 返回: pd.DataFrame: 平衡后的交互表 """ popular_items = interactions['item_id'].value_counts().quantile(threshold) filtered_interactions = interactions[interactions.groupby('item_id')['user_id'].transform('count') <= popular_items] return filtered_interactions ``` 上述代码片段展示了如何通过截取高频次项目的部分样本实现一定程度的数据再均衡操作[^4]。 #### 模型架构优化 引入先进的多模态召回框架或多目标联合训练策略有助于提升长尾商品发现概率的同时保持整体性能稳定。比如采用预训练模型提取特征后再经由知识蒸馏过程构建轻量化子网用于实际部署环境当中。 另外还可以探索如下几种思路来改善现状: - 结合上下文息动态调节候选池构成比例; - 利用多样性指标约束最终输出结果集合特性; - 设计专门针对新上线产品快速融入现有生态链路的支持模块等功能扩展方向均值得深入研究探讨。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

机载软件与适航

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值