有一种冲动:世界那么大

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“世界那么大,我想去看看” 类似这样的冲动,谁没有过呢?

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在我职业生涯中的前三次离职,不能说都是这样的冲动引发的,但肯定其中有它的因素。前三次离职,都不是因为有了更好的工作诱惑,而是裸辞,每次裸辞中间都产生了一次职业生涯的短暂停顿。

在这样的停顿间隙中,虽然没能环游世界,但也确实换了不少地方到处看看,但最后的结果却发现,这并没有解决引发这种冲动的焦虑。到处看完了,最后又回到了原点。之后,又找了一份工作,连续干了快八年了,八年中难免也会产生类似的冲动,但却再没付诸过行动。我开始知道,“到处看看” 依然不能解决真正的问题。

这里面真正的问题根源是什么?为什么会有辞职,想要到处去看看的冲动?其实是因为这份工作与相对应的职业生涯,并不能很好满足真正的自我。

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我怀疑这种行动的吸引力根源在于,它代表了一种逃避。

如果明天你辞职了,立刻你就可以摆脱一部分让你不满意的现实,比如:老板的斥责,工作的责任等等。你可以立刻走出这个局限的工作现实世界,逃离当前的生活,甚至去一个没人认识你的地方,重新开始。

是的,上面描述的这些冲动,我都曾已付诸过行动,但最终我发现逃跑其实是个谎言。 辞掉一份工作相当容易,成功率百分百,然而追随所谓的激情或内心则要虚无缥缈的多。你可以从一个城市到另一个城市,开始一份新的工作,建立新的人际关系,但慢慢又会发现现实开始让人不那么满意了,又会有新的冲动产生。

改变了工作与生活的背景,但真正的你并没有任何变化。你以为改变了生活的背景就能从根本上改变自己,但实际上改变自己比改变环境困难得多。我承认,环境的变化有时是有用的,它就像一种催化剂,能加速你自己的改变。

把期望寄托于外部背景的变化,而非自身,并不能触发你想要的变化,即使有催化剂的存在。

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裸辞三次,再换了一次城市之后,我才慢慢明了,无论我在哪里工作,生活在哪里,我还是我,有着同样的好恶,最终这些所有关于自我的特征,都将在新的环境下重新织就新的现实之茧,再次将我困于其中。

然后给我们一个错觉般的谬误:以为破茧而出的方法便是辞职,再次换一个环境。

而这里真正需要付出的努力是发现真正的自我,客观而又仔细的观察自己,到底真正的自我与当前的这份工作是否匹配?否则我干嘛会有一种离职的冲动,又要去外部世界里到处寻找(看看)什么呢?

走上程序员道路的我,曾经多次询问过自己这个问题。如今,我得到的答案是,程序员的职业生涯是匹配真正的我的,但匹配的并不是程序工作本身,比如:编程,写代码,解决技术难题。真正吸引和匹配的地方在于其中的创造性,它是在用技术去创造一些东西,顺便解决了一些问题,也创造了价值,编程仅是它的手段而已。

而我们知道,一份工作中有它和你真正的自我匹配的核心部分,也有很多不匹配甚至让你讨厌的部分,这就是为什么对同样一份工作,你会同时存在喜欢和厌恶的情绪所在。

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“世界那么大,我想去看看” 的冲动过后,若要真得选择行动,希望你是在发现和认清真正的自我之后。

以前听朋友讲过一个他的同学,曾在腾讯工作的程序员。有一天,他终于选择了辞职,走上了喜欢的跳舞这行,这感觉就不是一种冲动的离开并去寻找什么,而是一种深思熟虑后的转身。一种在发现和认清真正的自我与当前职业路径不匹配后的转身,这在很多人看来会是一种冲动,但实际是一种理性。

任何选择的背后,都付出过代价,也许是经济的,也许是情感的。

...

过去冲动地做出过很多选择,而未来希望能做出更多关于真正的 “我” 的选择。


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转载于:https://www.cnblogs.com/mindwind/p/10016927.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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