加班能体现编程的热情吗?

每当有关于热情的文章出现,有些人总会在下面评论说,他们没有时间去做业余项目,每天的工作就超过8小时了。这让我很困扰,为什么不加班要被定义为没有热情。热情是一种情感。它意味着你会思索你正在做的工作,它意味着你关心它们。

热情不是二进制。有些人就是比其他人拥有更多的热情。那些下班后依然会熬夜在GitHub上奋战的家伙可能就是比你更有热情,但是,这并不意味着你 就不能用自己的方式展示热情。在我看来,如果你读到涉及职业生涯热情的文章,然后精心评论,那么你的热情就已经超出了平均水平。

没有热情的人甚至都不会找这些文章。并且,即便是去找了,他们也不会对此发表任何评论。他们从来没有在stack overflow解答过他人提出的问题,也不会阅读博客文章以便与时俱进,更加不会去阅读hacker news、重构代码、聆听编程播客,总之任何能表现出他们关心他们正在做的工作的事情,通通不会涉及。

你不一定要有自己的业余项目或者在编程上投入额外的时间。只要关心你所做的事情以及做事方式就可以了。你应该将工作做好。你应该积极学习如何更好地 规划职业生涯。你也应该在工作中学习(在合理范围内)。在工作中学习一小时,然后节约之后需要花费的八小时努力,才是对自己负责的行为。

不要成为那种精神萎靡,得过且过的人。这种人,成天希望自己可以不必学任何东西,混日子就成。甚至更糟的是,有的还会认为老子天下第一已经完全没有 必要学习了。他们搞不好还会阻止别人的用功,破坏他人的努力。工作有没有做好不在他的关心范围之内,因为从他的角度来看,他仍然要工作8小时。只要你不是 上面我所说的那种人,那么就值得先给自己点个赞。

在完成8小时的工作之后就可以将时间放到孩子和爱人身上了,不必觉得愧疚。这是我们应该的生活。只要确保你在工作的时候不是用混的就行。你真心没有必要在下班后继续工作以展示你的热情。


作者:小峰

来源:51CTO

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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