2015应该如何应自己的短板

  2014年底来到现在的这家公司,同事和领导还都很好相处,与之前的公司的官僚主义截然相反(当然在这说自己的上家公司的坏话有些不太光明磊落,我只是想阐述事实罢了)。来罗列一下我自己的短板:

1、可能对于IT的一些技术我都有所了解(JS、Html+Css、Jquery、Ajax、Wpf、.net)等,但不精通;

2、文档的编写能力,例如:需求文档、开发文档、使用说明文档 这是我的又一软肋

3、与同事、直接领导的相处之道

 

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  以前总是觉得自己懂得多就行,置于精不精通都无所谓了,但经过这么长的时间工作后才发现,自己必须有长处才可以,现在不是水桶的容量取决于木桶的短板了,当今是自己的成就和高度取决于自己的长板,不管是个人和公司现在都是强强联合。所以现在的互联网时代“木桶原理”已经不适合。

 

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  再就是人与人之间的沟通能力

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ITyueguangyang/p/4286297.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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