2013年度总结及2014计划

本文作者回顾了2013年的职业生涯,从软件开发到运维实施,总结了一系列宝贵的工作经验和人生哲理,并展望了2014年的生活与职业规划。

(一)2013年度总结

2013年是工作性质很繁杂的一年,即做了半年的软件开发工作,也做了半年的运维实施工作,我收获了很多

1.      对人对事要有足够的耐心,在客户现场运维实施半年,耐心是必不可少的,你有耐心就会有好的态度和好的表现,这样总是会给自己提分的。

2.      仔细的听,好的倾听非常重要,理解了别人的想法之后再说明自己的想法,你给别人的是一种尊重,给自己一些逻辑思考时间,让自己的判断更加准确。

3.      即便在客户现场,你也要敢于大胆的尝试,有尝试就会有风险,但是我们要降低风险,例如打补丁、变动数据先做好备份,这样即便失败了我们还是有重来的机会,我们也会从中知道失败的原因等等,所以要胆大、心细、稳、准、狠。

4.      考虑问题的眼光不能局限在技术实现上,可以说基本上客户提出来的任何问题都可以用技术来实现,但是局限在技术上就不会有很好的效果,我们要尽量提升自己的思考眼光和范围,想一下客户当初提出这种需求是怎么想的,他为什么会有这种需求,这种需求能给他带来怎样的便利以及良好的用户体验,每当我们做到进一步的思考,我们都会有提高。

5.      在客户现场的压力还是蛮大的,事情非常杂乱,哪里有问题你都要跑过去解决一下,这样你就会内心很繁杂,心乱则行乱,办事效率低不说,思路不清晰你会感觉每天过的浑浑噩噩,要有一个良好的逻辑思维,一堆事情摆在我的面前,我不是神,我单单靠大脑来记住那么多事是不可能的,但是我有纸笔,记录下来每一件事,记录下来之后我们按照事情的轻重缓急来个事情做一个优先级,这样客户的边际等待永远处于理想状态,还有做一件事情,不要忙于下手,你要想一下发生这种问题的可能原因是什么,要有目的性的进行调试,这样很高效。

6.      语言的表达方式,周边形形色色的人,不同的人说不通的话,但是在面对朋友是,要把你最真实的一面表现出来。

7.      现场运维先摆脱依赖心理,每次心想这个问题解决不了就找老大来解决,那样内心总是心存侥幸,让自己的思考能力达不到极限,得不到良好的思考锻炼,自己永远不可能提升,自己主动独立解决问题才是进步的关键,所以面对问题要有自信,不要刚看到这个问题就说自己不行,面对任何事情要先告知自己我行,非常喜欢一句话:“尽吾智而不能至可以无悔矣”。

8.      你先在从事的任何工作,都会是你以后工作的铺垫,但是长时间干这份工作对个人的生涯成长有没有好处,需要自己定位衡量,总之在其位谋好政。

(二)2014工作及生活展望

Ø  生活:

1.      坚持清晨拉伸运动,为美好的一天做好热身

2.      保持积极向上的心态,人生没有完美,悲观、沮丧解决不了问题,寻找解决问题和降低问题损失的办法。

3.      待人处事给人阳光的一面,至少给人相对舒服的感觉

4.      充分利用好自己的业余时间,让自己的时间变得更有价值,可以关注经济、政治新闻,让自己对当前实事有个了解。

5.      今日事今日毕,不要对任何事情做拖延,拖延的事情越多,感觉内心越疲惫与空虚,所以不要让这种感觉围绕着你,那样很痛苦。

6.      清晨脑海中要有一个相对清晰的构思,至少知道你的一天将怎样开始,会有什么工作。

7.      关心自己父母,不要出现“子欲养而母不待”的惨剧,现在就把你最好的关心及爱给他们。

8.      控制自己的脾气,不要把负面情绪带到你的亲人和要好的朋友那里,你可以倾诉,但是不可以烦扰别人。

9.      周末没事多出去透透气,朋友聚聚,感受一下大海、阳关,多多贴近美好的自然。

10.  继续阅读,保持购书阅读的好习惯,让自己始终有精神食粮。

11.  2014年找时间和朋友登顶华山,继续五岳的足迹

12.  游览大连的各色景点。

Ø  工作:

1.      在开发工作上,不断提升自己的技术,主要是动手实践,多上技术网站论坛,多看当前技术杂志。

2.      选取一种web轻量级框架来和朋友搭建一个主题站点。

3.      继续英文学习之路,词汇量、口语、阅读,向外企大型企业迈进。

4.      深入学习Oracle,为考取DBA做准备。

5.      将理财作为工作之一,让自己的每一分钱花的物有所值。

6.      多和工作中的大牛前辈沟通,学习,学习他们处理问题的思想,及职业规划。

7.      抓好基础,j2se基础,servlet,jsp,深入了解机制。

 

最后,希望在2014年找到我的伴侣:在没有遇到你,我为和你相遇努力奋斗,当我遇见你,我为遇见你加倍努力奋斗。

 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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