13个坏习惯让IT工作者中过劳

  你的工作是不是总也做不完?是不是经常加班?有时候这一切很可能是由坏习惯造成的……

  1.QQ、MSN、Gtalk,一个都不少。

  由于聊天对象与聊天内容的不可控制性,使用即时通讯软件是降低工作效率的罪魁祸首。有调查显示,使用即时通讯软件,工作效率会降低20%.

  2.“总想多看一点点”——忘记上网的目的。

  本想查找工作资料,结果在网页上发现《哈利波特7》出来了;再点进去,又在网页底端看到自己喜欢的明星跟某某又传出了绯闻……点着点着,就忘记自己要上网做什么了。

  3.长期不擦拭电脑屏幕和鼠标。

  电脑屏幕已经糊了厚厚的一层灰尘,每次都要瞪大眼睛去看,费力去猜屏幕污点下面的字是什么;鼠标点起来已经非常费力了,反应也迟钝得像八十岁的老汉。这些都间接地影响了工作效率。

  4.长期不清理电脑系统。

  防火墙的防御力是有限的。长期不清理电脑系统的后果就是,内存被一些潜藏的垃圾程序给占用了,直接影响了电脑的运行速度。电脑运行慢了,也就降低了工作效率。

  5.长期不整理办公桌胡文件。

  办公桌胡文件杂乱的后果就是,想找东西的时候却找不到。以前,有调查公司专门对美国200家大公司职员做了调查,发现公司职员每年都要把6周时间浪费在寻找乱放的东西上面。

  6.长期不整理电子邮件胡通讯录。

  想给客户发个邮件,却记不得E-mail地址,于是在电子邮箱中一通乱找,却发现自己的邮箱早已被垃圾邮件搞得汪洋一片。想搜什么都变得很困难。再返回一堆堆名片中去找,就又陷入了第5个坏习惯。

  7.不适时保存文件。

  尽管现在电脑的性能越来越高,死机现象越来越少,可是,意外地碰掉电脑插头、程序操作不当从而造成电脑关机、死机,总是不可避免的,如果不适时保存文件,那么文件就很可能会丢失,前功尽弃。

  8.“不磨刀误了砍柴工”。

  工作之前,不做充分的计划、准备。行动之后,才发现要么是工具准备得不充分,只得停下工作再去找文件、资料;要么工作做到一半,才发现偏离了预定的方向,只得重新开始,前功尽弃。

  9.梦想电脑有“三头六臂”。

  在同一时间,一个网页打不开,一个程序在等待,为了节约时间,就只好再打开其他网页。结果同一时间,十几个窗口同时打开着,电脑就变得“老态龙钟”,一动不动。什么都干不成。

  10.不会充分利用等待时间。

  打开一个软件,电脑迟迟没有反应,于是坐在电脑旁干等;打开一个网页,迟迟显示不出来,又打开新的网页,又是一阵干等;要打印文件,发现打印机里排着队的文件有好多,只好继续等待……一天的工作中,光是耗在电脑上的等待时间就很可观,如果不充分利用这些等待间隙的话,那自己的工作时间只好额外延长了。

  11.“耻于下问”。

  现在,电脑出现的病症越来越离奇。不是每个人都是电脑高手。身为IT圈中人,似乎像别人请教就显得自己太不专业了。于是就上网查找解决方案。结果,在垃圾信息的汪洋大海中奋力拼搏,折腾半天,才化解问题,浪费了工作的宝贵时间。如果问问身边人,可能几秒钟就解决问题了。

  12.过分崇拜科技。

  IT人很容易就会陷入科技崇拜。如果有新软件、新系统发布,IT人一定是最早尝试的。不管自己的电脑能不能撑起Vista,一定要给电脑装上。电脑负荷不了,只好不断罢工。工作也会因之延误。

  13.长期端坐于电脑前面。


  一坐就是半天。工作并不会因为你的马不停蹄而加速。相反,如果总是沉浸在工作中,不适时休息,容易造成大脑的疲倦,反而降低了工作效率。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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