创业,离别

今天2016年8月19号,我结束了为期657天的上海创业旅程,但今后无论在什么环境从事什么岗位,我的创业心态不会变。这次的离别没有来时的兴奋与激动,也没有不解和埋怨,一切都显得那么平静,宛如无风的湖面。也许是我该反思的都反思过了,也许是经过了阅历而让自己有所成长。依稀记得上一次因离职而呈现出悲情满面的场景,凄凄惨惨戚戚地写下了离别书以慰藉我视如珍贵的友情,现在看来当初略显稚嫩,但一切都是真实情感的表露,也许是我因为多情,有道是“多情自古伤离别”;而如今,没有了这种眷恋之意,经历了创业的风风雨雨,让我的生活变得略显粗糙和沧桑,不过能遇到一对不多的朋友,为真正梦想无私付出的人,还是挺值得敬佩的。

如果说上一次的选择创业是主动选择,听从内心的声音,而这次选择夹杂着些许被动与无奈,当然也有理智思考后的坚定抉择,经过了长达一个多月的思考之后,我越发的明白了自己是一个什么样的人,当前应该干什么事情。原来没有我想想那么不可或缺,在别人眼中只是一个工具,但是这个工具又不是那么好使,时常还容易夹手;做一个工具没问题,但是首先要让自己成为一个好用安全的工具,其次,让自己成为一个智能工具,这才是正确的道路,而不是不断的把这个工具换到不同的新地方,让没见过这个工具的人觉得,哇哦,还有这么好用的工具。其实这个世界上很多事情你都是无法左右的,我们唯有改变我们自己,自主的寻求方向尽可能的让自己少走弯路,而不是依赖别人给你指明方向;太依赖别人的承诺就像把自己的性命托付给屠夫一样愚蠢,别人哪会关你的前途与生死,也许在他们看来,决定今天吃什么的苦恼比你的事情更让他们惦记于心。

值得庆幸的是,我在相对年轻的时候经历了创业公司的浮浮沉沉,让我体会到了在上一家公司看不到的事情,以前以为的理所当然变成需要你付出极大成本去获取,以前以为的唯一原来还处在那么多的不一样,视野开阔了,思路拓宽了,也许这就是成长,有着就值了。生命中没有如果..就..., 有的是对过去错误的反思和对今后正确方向的把握。我庆幸的是能在还算可以接受的成本下进行了试错,往往很多人一次的试错可能需要N多年的补偿。

看了阮一峰老师写的“你的命运不是一头骡子”,觉得套在自己过去的一年工作生活中显得“格外合适”,原来,我是一个类似于驼灯柱上山的骡子。

选择离别 ,为不做骡子一样的工具而奋斗。

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内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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