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“你们在工作,我却在玩,你们可知道我心里玩的悲哀。”

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责任感,每个人都有。
第一次工作的时候,开始也是很有干劲,有很多想法和主意,技术不高,效率低,就自己加班到晚上1、2点,把工作做完。可最后发现根本就是人轻言微,就学会了每天只做安排自己做的事情,没有激情和动力。最后和公司的结果是不愉快的,我的心里还是偷偷的很感激公司,虽然这个感激估计一辈子都只能藏在心里。

每个人都需要一点认同的。
公司给了他们足够的认同感和发挥空间吗?有及时的鼓励和培养吗?公司不招聘新人,怎么实现长远的人才发展和储备计划?能制定一个多一点包容,不吝啬肯定的新人培养计划吗。

时间自然流逝
我是80初的人,我们这一代人,很多独生子女,是在社会生活条件逐步好起来的情况下长大的,社会的巨大的变革给了我们特殊的社会体念,社会价值观的混乱给了我们复杂的思想,对社会生活的怀疑和不信任,极度的敏感,孤单和无助,个人的独立特行,强烈的渴望成功,不安现状,极容易一挫即折……太多了,我不知道怎么形容,我们是矛盾的一代。60,70年代的人,成长经历万般不同,我们其实和你们一样,无论过去现在的评价怎么样,我们不会比你们差。时间终在流逝,今天的职场新人,终究是成为社会的主力。不求理解,只想表达。

“你们在工作,我却在玩,你们可知道我心里玩的悲哀。”
================
ps:由这个帖子和很多新人话题引发的一点感触,本来回复在后边,可终究觉得和原贴不符,所以单独发。
http://www.iteye.com/topic/66468
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评论
24 楼 JeffreyHsu 2007-07-10  
晕,原来是楼主自己跑题,那当我没说
23 楼 JeffreyHsu 2007-07-10  
请尊重别人,不要在这样严肃的帖子里自说自话讨论你们自己的问题。
22 楼 anike 2007-04-29  
关键是对工作感兴趣吧,如果对工作只是厌烦的话,建议早点换工作,不然对自己和公司都是一种损失的
找到自己真正感兴趣的东西,那么迎接你的将是一片新的天地
21 楼 wzgme 2007-04-24  
新人对环境的陌生必然会有不适应。玩,也可以说成混,没有什么方向。开始劲头还不错,可是几个月后就越来越不行了。特别有的人内心本来就是不甘心的混的玩的,可是到公司后环境或是其他什么影响,变得消极,这就是矛盾的悲哀。有人会思变,频繁跳槽也许有这么个因素。

怎么保持持续的上进心,也是很值得考虑。
20 楼 liuzhaochang1314 2007-04-22  
寄'玩'于工作,无悲哀可言.....
19 楼 baibai326 2007-04-18  
玩出新元素了……
18 楼 leonardleonard 2007-04-12  
恩,做好自己的工作,踏实就ok了。
17 楼 geszJava 2007-04-12  
不要说大话,脚踏实地点.
16 楼 solospider 2007-04-11  
唉,没什么可悲哀的
现在的大环境比他们60,70得好得多,互联网这么开放,这么多开源项目,我们很快就能吸收新的思想技术,我们没有理由做得不好。
15 楼 wzgme 2007-04-06  

要想有创新,还是得上升到数学物理模型上啊,可惜自己都不好。

最近几天一直为一个反演的大作业发愁,程序编来看去,该正确了啊,可就是迭代不出正确结果
14 楼 wzgme 2007-04-05  
有数学表达式吗?

非线性概率反演,很复杂的公式,我看着就头痛。
13 楼 抛出异常的爱 2007-04-02  
不爽就走人
总会有个公司认可你,
而且你也会爽的....

不过我一般是到了才发现会有另外的不爽

PS:上帝不玩骰子,
混沌之类的东西
要用电脑作出来
还有很长 的一段路要走.

至少要有数学模型才可以....
12 楼 花花公子 2007-04-02  
感觉预测比较准确的就是马尔可夫链了,毕竟是从昨天的天气推今天,蝴蝶效应还体现不出来。
11 楼 wzgme 2007-04-02  
hurricane1026 写道
wzgme 写道
大概的说,你不是在做交通控制吗?建立城市交通模型来预测实际运行,就是正演绎;用实际的交通通行数据来计算影响交通的参数就是反演绎。实际测量数据和求的参数间有线性也有非线性关系。

线性反演解决的很好了,经典的如最小平方法,广义逆法等。

非线性反演最常规是把非线性变成线性。
完全非线性反演我知道的有:
遗传和退火算法都是基于概率的启发式的蒙特卡罗全空间算法。
神经网络(BP,自组织等)和混沌理论则是另外的完全非线性反演。

日常生活基本是在反演,而科学理论模型则在正演。

其实我自己也没什么好的想法,问一下的目的就是看看大家有什么想法没。对于遗传和退火,还有蚁群,不知道自然界中还有多少供学习模仿的。






神经网络,蚁群已经被师兄们玩过来了。。。。效果也不好。遗传算法也算是老兵了。退火好像有人研究了。不过没有怎么应用,现在我们用SVM(support vector machine),但是从我个人的角度看效果也就一般般。(我不是主要研究这个的。。。旁观而已)就是跟着国际流行炒概念而已了。我的师弟们已经开始研究粒子群算法了。(我不知道是什么东西)
我目前做的系统很有意思,基本上不依赖于模型,完全假定交通是不可知的。然后依赖于大量的检测器来预测交通。老外的paper里面对这种方法作的simulation效果很不错。。。。。
你说的算法里面就遗传和神经元我会点。对了,还有混屯,我们有几个人在研究类似的东西,,也是忽悠居多。。。。离应用不知道还有多远。。。


依据检测器来预测交通,这就是反演绎的范围啊。
上边的算法,只是列出我知道的,应用都很广泛了。而且目前应用很多至少是2种同时相互补充。
我就琢磨,这些算法的来源模型,是基于概率的,是模拟了自然界的某种规律(物理的,生物的),那么从这个层面,我们能有什么创新。目前我也仅仅在思考中,没有什么突破。

ps:懒的开新贴,那就跑题吧。
10 楼 wzgme 2007-04-02  
大概的说,你不是在做交通控制吗?建立城市交通模型来预测实际运行,就是正演绎;用实际的交通通行数据来计算影响交通的参数就是反演绎。实际测量数据和求的参数间有线性也有非线性关系。

线性反演解决的很好了,经典的如最小平方法,广义逆法等。

非线性反演最常规是把非线性变成线性。
完全非线性反演我知道的有:
遗传和退火算法都是基于概率的启发式的蒙特卡罗全空间算法。
神经网络(BP,自组织等)和混沌理论则是另外的完全非线性反演。

日常生活基本是在反演,而科学理论模型则在正演。

其实我自己也没什么好的想法,问一下的目的就是看看大家有什么想法没。对于遗传和退火,还有蚁群,不知道自然界中还有多少供学习模仿的。




9 楼 Godlikeme 2007-04-01  
不知道是不是又是 一变异的神经网络。
8 楼 wzgme 2007-04-01  
to:hurricane1026

这本是写的回复,前边内容都是针对该贴(http://www.iteye.com/topic/66468)的,那个公司是特指。
不过由于最后自己对80代人的一点想法,所以独立出来。

我现在发觉自己的表达真的不行,其实该贴后边有together和MyJavaRoad写的,正是我也想表达的意思。

关于个人努力的问题,不用讨论,那是一定的。
所以只是想讨论公司本身。

ps:最近做非线性反演,有兴趣讨论一下某些新鲜的算法吗
7 楼 iceboundrock 2007-04-01  
如果能玩儿就是工作,把工作当玩儿,那效率和激情自然就有了,哈哈。
其实我现在就是差不多的状态,拿着工资做自己感兴趣的咚咚,公司和我是双赢。
6 楼 dovecat 2007-03-30  
知道有不足,那就勉力改进,玩久了就会玩了,慢慢玩.
呵呵~coder的工作本来就是玩.
玩多了,别人就自然知道你会玩了,还怕不被认同吗?
看看naruto(火影忍者),当励志的看.
玩~确实是个境界
5 楼 hiwzg 2007-03-30  
看到id和我有三个字一样,近来逛逛。看来也是80后人 乐观一点,有远见一些,很多人本来就很少会去注意和赞美其他人,除非你真的做到了最好:)
so,seize the chance.

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