价值输出和个人成长的矛盾现实

本文探讨了年轻工程师在从校园到职场转变过程中常见的误区,并提出了如何平衡个人成长与公司价值输出的观点。强调个人发展需主动争取,同时建议调整心态,与公司目标保持一致。

  最近和很多同事都做了沟通,发现年轻的工程师都有一些思想上的误区,还没有完全从学校的状态转化成工作状态,这样比较不利于在工作中取得成就和认可。

  当然,以下观点也只代表一家之言,也不保证100%正确,只是一个老工程师的一点点经验,也许在一些高大上的企业完全不适用。(有这种公司赶紧告诉我)

  首先,必须认识到,公司不是学校,学校是付钱取得成长,而公司是雇佣关系,公司花钱买价值输出,所以干好本职工作是应该的,而个人成长是附加收获。好的公司得到的附加价值会高,但是没有一家公司会只看重个人成长,而不关心价值输出。换句话说,只有个人成长,对公司没有价值输出,同样得不到公司的认可,也不会得到晋升机会。

  然后,再说个人成长,快速的成长需要资源和机会,但是资源和机会是有限的,如何分配这些资源和机会是有迹可循的,那就是先证明自己,然后才能获得信任和支持,也就意味着更多的资源投入。这也就是成功叠加现象,越成功的人,机会越多,成功的次数也更多,直接变成良性循环。

  最后再说的直白一点,个人的发展,是自己挣来的,而不是等着别人推着你去成长,好的公司会有完善的培训机制和分享机会,但是更重要的是自己在实际工作中争取到的机会,听别人的总不如自己实践过的。并且,更不是根据自己的喜好,从领导那里要来的。要经常想一想,好机会为什么给你不给别人。人人都想要好机会,竞争无处不在,天真的认为会落在自己头上是不切实际的。

 

  很多人认为成长速度和成长空间为衡量一份工作最重要的指标,从个人角度看,这没有错,天经地义应该这样,因为我们最终追求的都是自我实现。但是,从公司角度看,这确实是不符合公司利益的。如何调和这两者之间的矛盾呢?

  第一,接受残酷的现实。

  第二,调整自己的心态和规划。

  第三,找领导沟通自己的诉求,尽量向一起靠。

  只有目标一致,形成合力,才能获得充分的资源和支持,才能兼顾价值输出和个人成长。满怀怨气和情绪,是会减缓公司的发展,但是更多的是在放弃自己自身的发展。如果实在无法调整形成一致,那还不如长痛不如短痛,尽快更换一个match的工作环境。

  另外,再说点职场的默认规则:

  第一,没有人是不可取代的,缺了谁地球照转。(努力让自己的不可替代性提高,但是不要真以为自己就真的不可替代了。)

  第二,付出和收获相对守恒。(公司就没有绝对公平的事情,但是相对的,10分付出,7分收获是肯定的,3分付出,10分收获是绝对不可能的。)

  第三,以部门的目标为自己的目标,才能得到更多的支持。(你自己也不会在和自己理念目标不符合的事情上进行投资,何况是公司。)

转载于:https://www.cnblogs.com/billyxp/p/3831154.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应用价值。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)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应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的校学生、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系统中实现工程化应用;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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