学习速度变慢?或许应该跳槽

文章探讨了在职场中,当学习速度放缓时,跳槽可能是提高个人成长与技能发展的关键时机。它强调了知识增速对保持竞争力的重要性,以及激情与有意义的工作如何促进长期学习。文章还详细介绍了在不同阶段应关注的学习类型,并讨论了如何评估自己的学习速度。最后,通过案例分析了在谷歌和Ooyala的经历,展示了学习速度进入平台期后离职的可能性。
通常情况下,碰到以下情况,你就应该考虑跳槽了:薪水不公;受到压制,不受重视;不认同公司的基本战略或经营方式,而且无力改变;与主管或同事关系不好;无法融入公司文化。这些情况都不难发现,而且一旦出现,足以成为跳槽的充分理由。

  但是,当你在现在的岗位上的学习速度放缓,开始进入平台期时,也应该考虑离职。

  虽然这种情况并不容易发现,但却有可能影响到更多的人。进入一个新的团队或公司,可以为你提供全新的机会,从而展开一条不同的学习曲线,加快学习速度。

  关注学习速度对所有人都很重要,对年轻的职场人士尤其如此。学习是对未来的一项自我投资。这是一种复合效应——知识能带来更多的知识,更多的知识则会加速获取知识的速度。正因如此,多数人在大学时的学习速度才快于高中时期,高中则快于初中,以此类推。在理想情况下,大学毕业后,你的学习速度应该更快。

  Palantir联合创始人史蒂芬•科翰(Stephen Cohen)领会了这种复合效应的重要性,并且对大学毕业生为何应当加盟创业公司而非老牌企业进行了如下阐述:

  “如果你22岁从斯坦福毕业,谷歌招了你,你将会朝九晚五地工作。薪水不错,工作轻松。但你的学习速度却很慢。当你意识到学习的复合效应时,或许为时已晚,你可能已经蒙受了巨大的损失。他们并没有给你一生中最佳的机会。于是,可怕的事情发生了:有朝一日,你会发现自己失去了竞争力。你不再是最好的员工,无法与新员工和睦相处。”

  创业公司或许不适合所有人,但所有人都应该关注知识增速。

  对公司使命或者自己的工作怀有激情,是保持学习速度的关键因素。激情和有意义的工作激励人们长期学习,让你始终处于“流体”状态。所谓“流体”状态,指的是你热衷于自己所做的事情,注意不到时间的流逝。流体属性越强,人就越快乐。要长期保持这种状态并非易事,除非你对自己所做的事情怀有坚定的信仰,并且享受其中。如果你真心热爱自己的事业,想不进步都难。

  要评估自己的学习速度,首先需要确定工作中的多种学习类型:

  ——针对工作职能的技术学习。例如,对软件工程师而言,这可能包括学习新的编程语言,熟悉新的工具,设计新系统的能力等。提升技能可以加强个人贡献。

  ——优化技能。通常情况下,你能够通过数千件事情来产生价值。但要找出效率最高的活动,用最少的精力产生最大的价值,通常都很困难。不过,这或许也是你在职场中学到的最有价值的一课。

  ——执行。学习如何准时开发出优秀的产品和服务。

  ——管理技能。组织增速越快,你升职的周期也就越短。升职后,便有机会指导和管理他人,塑造公司文化和价值,从而影响团队的发展方向。

  ——团队领导技能。与单打独斗相比,要充分发挥团队效率,需要借助不同的技巧。如何制定目标?如何有效协调?如何降低沟通成本?如何加强团队凝聚力?

  在职业生涯的各个阶段,上述技能的价值也不尽相同,因此需要寻找能够发展相应技能的机会。所有技能几乎都不仅限于当前的职位,你可以继续在下一个职位中应用这些技能。

  要在职场取得成功,还有一种非常重要的学习,但却很难转移到其他公司。这种学习称作制度学习,具体内容是如何在特定流程中充分发挥作用、如何在路线图中突出自己认为重要的项目、如何为自己的团队争取更多资源等。这类技能多数都限于特定的组织结构和流程,因此与其他类型的学习相比,价值要低得多。

  当你第一次加盟一家公司时,学习曲线通常都会非常陡峭。你沉浸在新技术、新产品和新团队中,有机会学到很多东西。例如,我刚毕业时,在谷歌工作的前6个月受益良多。谷歌的GoogleEDU培训项目发挥了很大的作用。我学到了很多编程技巧和行业最前沿的编程风格,我还阅读了大量文档,参与了谷歌的开发。

  学习速度放缓可能是因为组织问题,也可能是因为团队增速无法与产品的复杂性相匹配。如果是第二个原因,要转换项目或从事新的事业就会比较困难。

  在谷歌时,我之所以意识到预警信号,是发现很多项目要么没有明确的发布路径,要么依赖于不透明的审核程序,这都导致我看不清方向,无力控制。要学习开发优秀的产品,首先必须确保产品能够发布,并迅速获得必要的反馈。未来的前景令我不满,于是,我离开了。留下来,我肯定还能学到一些东西,但学习速度已经无法与刚加盟时相提并论。

  当我意识到自己的学习速度进入平台期后,我也毅然决然地离开了Ooyala。我加盟该公司时,学会了如何开发和销售企业产品,学会了复杂的flash视频和分析,以及工程预测和团队组织。当我离开时,我明白我可以到一家规模更小,但增速更快的公司学到更多东西。在Ooyala工作了一段时间后,我发现,与消费产品相比,我对企业产品没有激情,也没有继续开发的动力。

  在Quora工作了两年后,我欣喜地发现自己仍然能够继续学习新东西,而且这款产品本身也是专注于学习的。

  当我大三在微软实习时,好友向我转述了他从别人那里获得的忠告:至少每过两年,都要重新审视一下自己的职业现状。即使你对自己的工作非常满意,这种方式也可以帮助你寻找自己真正喜欢的工作,并从工作中学习新的东西,而不只是安于现状。


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仪器的光谱辐射信息、观测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信息,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信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信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!
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