写在开工之前--我的2010

作者回顾了2010年的职业生涯和个人成长,特别是在新加坡参与PeopleSoft Financial ERP项目的经验,以及回到成都的家庭生活。展望2011年,他计划进一步提升英语能力、专业技能,并增加陪伴家人的时间。

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  今天是2011年正月初四,明天是这边新年后第一个工作日,按照中国传统的说法,新年后的第一天活我们称之为“开工”。对于很多做生意的人来讲,开工有着非常重要的意义,通常会选一个黄道吉日以图一个好的兆头,因为开工第一天,代表了一个新的开始,新的起点,承载着诸多的希冀与期待。而对于我而言,开工第一天,也只是静下心来,回顾这往逝的2010,有那些是值得珍惜的,有那些是需要注意的;展望这全新的2011,又有那些是我所期待的,是我所需付出努力的。

 

  对于我而言,2010是一个意义非凡的一年。感谢上苍,在历经诸多彷徨与失意之后,2010给了我一个崭新的画卷,如果满分是100分的话,我想我可以给自己打85分。偶尔翻看去年年底写的日志《我的2009》,当时的落寞心情映然纸上,现在看来也感谢当时的落寞经历,正是有了那段日子的经历与思考,才使我2010年来新加坡的时候,更加的努力,更加的珍惜。

 

还记得去年上半年在新加坡的时候,写过一篇日志《谁是你的那只熊》,之所以对这篇日志记忆很深刻,那也是因为联想到了自己工作上的机遇。我想正是因为有了2009的彷徨与煎熬,才铸就了2010的努力与坚持。去年正月初八刚到新加坡的时候,毫无财务背景的我们面对PeopleSoft Financial ERP显得是一脸的茫然,当时是我们,没有Functional Spec,也没有Brief,天天对着PeopleBook,很长一段时间了都还不明白Voucher,Ledger,Journal是何物,所幸的是一段时间之后便有了起色。还记得正月刚到新加坡的时候,第一个月几乎每个周末都在办公室加班,尽管很累,心却坦然。感谢2009那段痛苦的日子,让我学会了容忍,学会了珍惜,学会了以更成熟的心态的面对工作中遇到的问题。

 

在新加坡的半年悄然而逝,8月份回成都后,成都的组织结构已经大变样了,我们开始忙着招聘,培训,也终于有时间可以和家人在一起了。在成都的日子总是惬意的,陪老婆逛街,和儿子做游戏,一起出游,一起买房,但2个月后,我又踏上了新加坡这块土地。第二次来新加坡,做的是一个新的项目,不过同样也是财务ERP,很庆幸有上半年DBS 项目的积累,很快就获得了公司领导的认可,终于也有机会可以承担更多的责任。

 

一年之计终于春,回首看《我的2009》,里面列出了2010的几个计划:

  2010年对我而言,是一个非常关键的一年,因为这一年将会决定我今后的职业生涯,我会朝着目标,以100%的努力前行。2010年我会

1、投入更多的精力提升英语口语交流水平。

2、瞅准时机朝非研发方向过渡,实现成功转型

3、瞅准时机把房子买了

我想当我在2011年的元旦写我的2010的时候,我会认真审视我究竟做到了哪几点。

 

今天当我写我的2010的时候,重新审视自己2010年的点点滴滴,发现自己还有很多需要提高,需要努力的地方。展望新的2011年,希望能在如下的几个方面努力。

1. 投入更多的精力提升英文的单词和发音,写作以及口语交流水平。

2. 投入更多的精力提升PeopleSoft 财务ERP方面的业务知识,在工作上致力于担当更多的责任。

3. 2011年一定要抽更多的时间陪老婆儿子,家和万事兴,家庭幸福比什么都重要。

 

2011年,期待一个全新的开始,美好的未来。

愿所有我爱的人,以及爱我的人,在兔年都能做自己想做的事,过自己想过的日子。

posted on 2011-02-07 00:48 胡刚的菜园 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/darcyhu/archive/2011/02/07/1949589.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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