长时间工作才应该开除吧

中午和任职 DBA 的朋友聊天,他说:"老板老是要我把工作时间填长一点,让整个部门的工作时间比较好看,所以本来做 1 个小时的事要写 3 个小时。但我回答说若这件事情需要 3 个小时才做得完,我就该被开除了。"
 
唉,审核考绩者不具备专业能力,就会如此。在 IT 职场里,重视的是技术专精程度,很难量化。若是程序开发或许还可以程序代码的量来衡量,但一样会有迷失,因为好的程序设计师可能一行就解决,但能力差写了一堆程序代码还加上许多bug。而 DBA 和网管人员的工作时间填满,更代表系统状况不断,这不代表该人员努力工作,而是能力不足。
 
好的 IT 人员在职场中,由其是系统管理人员,就个人认为所花的时间比例由多到少应该如下:
  • 充实自我(占绝大多数时间)
  • 规划正确的系统
  • 操作与设定系统
  • 处理突发状况
 
若知识与技术足够规划出好的系统,正确地设定与操作,则系统上线后,突发状况少。就算发生意外状况,系统人员也能立刻解决,并避免再次发生。所以他的工作时间应该被自我充实占满。反过来,无知导致错误的设计与实践,让系统错误百出,再以无知去因应,这下可填满工作时数了。他也不会有精力和热诚去充实知识。
 
因此 IT 人员的绩效占比应以技术、热诚、合作能力为高,以达成项目、解决问题的效率与质量评分。主管的责任是激励下属求知的热诚,找到好的项目让员工发挥。而不是数字的看门狗。仅会狂吠数字的量,而嗅不出背后的质。
  
无知主管看不懂系统设计的优劣,无法分辨解决问题能力的高下,所拟定的绩效制度仅是期待员工疲于奔命,消磨员工求知的热诚与精力才是系统的乱源。


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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仪器的光谱辐射信息、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!
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