【拼凑】如果拼命就能成功的话,那些过劳死的码农和跳楼的农民工早他妈身家亿万了。

relup 2011-06-08 09:36:35
有些闷怒,说出来,让大家都不开心...

  让我来讲述一个朋友曾经跟我说过的故事。这个故事是关于一个天才程序员的,姑且叫他John吧。

  John是一个百万程序员当中才出现一个的超级明星。他理解和编写代码的能力高超,工作效率是其他任何人的20倍。
有一天,公司拿到了一项短交期的大项目。客户提供了一本厚得让所有人沮丧的规格说明书。
John出手相助,他把说明书带回家,此后三天没有人有关于他的消息。

他回来上班的时候,样子十分憔悴,但他看懂了整本说明书并完成了项目的基本框架。
除了一小部分不可能完成之外,说明书的其余部分,甚至连客户自己也不甚了解的需求,John也完成了。

真让人吃惊!

  当我第一次听说这个故事时,感受颇深,我问了第一个问题“那john现在何处?”我朋友回答——“他死了,生活太艰难了!”或许用编程过劳死来形容更加合适。这个故事令人意外的是——John才30岁而已。

  程序员从分享死亡竞赛故事来获得反常的快乐。甚至当我们带着厌恶的情绪去这样做的时候,这种厌恶也带着一丝得意,以此怂恿同事去做得“更好”。但这有点像那些穿着短裤的家伙,他们的短裤短到你都看得到他们的内裤;也有点像一些把抽烟当时尚的人,他们和他们的朋友觉得这很酷,其他人却觉得愚蠢。

一小说里看到“如果拼命就能成功的话,那些过劳死的码农和跳楼的农民工早他妈身家亿万了。”

那有同学肯定会想到:不拼命,肯定就没成功的机会。
真的就是那么简单吗?
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lvhongfen 2011-06-09
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[Quote=引用 12 楼 xianshengf 的回复:]
拼的不仅仅是技术
[/Quote]

顶……
xianshengf 2011-06-09
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拼的不仅仅是技术
借我那把枪吧 2011-06-09
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淡定。
pengbojiutian 2011-06-09
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什么是成功呢?
lida2003 2011-06-09
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有价值的事情,才值得去做。拼命是否值得。仁者见仁,智者见智了。
lml926it 2011-06-09
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走自己的路,别人的路用来借鉴,并不是用来跟着走的
朱超ZhuChao.Tech 2011-06-09
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[Quote=引用楼主 relup 的回复:]
有些闷怒,说出来,让大家都不开心...

  让我来讲述一个朋友曾经跟我说过的故事。这个故事是关于一个天才程序员的,姑且叫他John吧。

  John是一个百万程序员当中才出现一个的超级明星。他理解和编写代码的能力高超,工作效率是其他任何人的20倍。
有一天,公司拿到了一项短交期的大项目。客户提供了一本厚得让所有人沮丧的规格说明书。
John出手相助,他把说明书带回家,此后三天没有人……
[/Quote]

你只要做一个 JOHN 这样人的 1/10就行了。

skyler2008 2011-06-09
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目标 + 时机 + 资源 + 技巧 + 努力 = 成功
努力 != 拼命
threeswordmin9 2011-06-08
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[Quote=引用 4 楼 freshman_fantom_ywj 的回复:]
偏激了。。。
[/Quote]
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偏激了。。。
Jeelon 2011-06-08
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年轻的时候就要拼 ...
奥雷连诺 2011-06-08
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[Quote=引用楼主 relup 的回复:]
那有同学肯定会想到:不拼命,肯定就没成功的机会。
真的就是那么简单吗?
[/Quote]
valen_gosu 2011-06-08
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拼命是没用的,有方向的拼命才能称的上努力。
都是程序员,丁磊,马化腾,史玉柱为什么就那么强?
国外的我就不列举了。
方向+拼命才是获得成功的唯一可能途径。
内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统中的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题中的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。

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