软件行业乱弹

1.
为什么不说it业,因为it这个行业太广泛,但是没有那个行业比软件业的现状更令人的沮丧的了,这个行业是一个买办,掮客吃肉,开发者喝汤的行业。
国内软件公司的生存环境完全是非常特殊的生态:基本没有自身的根基,往往一个项目开始,随着一个项目结束,即便发展起来,也可能由于回款不及时而垮掉,或者被激烈的行业竞争搞的毫无利润可言,更惨的是直接出局。
发展比较好的公司往往会有深厚的背景,或者在前期特殊环境得以发展,从而开始受到政府支持和重视。
如果一个软件公司想凭借技术力量发展壮大的话,根本是小概率事件。
这里根本没法子说外企,人家控制着全国大多数有点水平的人,赚着国有大企业的真金白银,用无法企及的技术壁垒和第一流的营销忽悠着厂商、信息主任和我们这些开发者。
缺钱缺人缺领袖,没才没德没义气。切勿对号入座。
2.
开源是理想主义的产物,被现实主义利用,是拿来主义的最好注解,不过你和老板说:这都是现成的,开发方便又快捷的时候,注定你的收入直线而下,开源这个时候开始无情的报复你了,方便快捷、稳定强大是老板梦寐以求的,对你来说就是噩梦,任何事情没有失去就不会珍惜,对谁都是一样的。
没有困难也要制作困难,有了轮子为什么不能制造轮子。
开源项目使开发人员变成公文文书作者的时候,对行业是一种损害。
你可以为开源奉献,也可以从开源项目中获取帮助,不要忘了,这也是一种能力,也应获得报酬。
3.
南怀瑾师傅有个笑话:
[quote]当年在我们乡下,有一位年龄和我不相上下的邻居,他也在乡下先生教书时读过书。二十多年后,我们在台湾碰到,真有“视见翻疑梦,相悲各问年”的感觉。他是知道我,我几乎认不出他了!我问他在这里做什么,他说:“作生意,比较顺利,发点小财,现在要开一家大饭店。老婆在家乡,但在此地又娶了一个老婆,家里不知道。知道你也来了,真高兴得不得了。你知道我家底细,我要写信,不敢找别人,你就帮帮我吧!”我说:“你不是也读过书吗?他说:“啊哟,你还不知道我是怎么一块料吗?当年读了一两年书,斗大的字会认得几个。现在都还给先生了。”老乡,又是童年小朋友,我当然义不容辞每次代他写信。这种秘书很难做,要设法写乡下人看得懂的话,还要合于方言。

有一次,他有急事跑来找我,我正在忙,他就站着急催,要我快动笔写信。我说:“你怎么这样不通情理,你不是看到我正在忙吗?你急就自已写吧!”他说:“我拿起笔,就好像扛一根杠子一样,你用钢笔画几下就对了,很轻松。”我听他这样讲,就说:“你知道我代你写一封信,要花多少代价吗?”他听我这样一说,眼睛瞪大了,就说:“咦!你不过花一两张纸,手动动就好了,何必说得这样难听。”我说:“你真不懂,你想想看,从我妈妈十月怀胎,生了我,几年吃奶,把我带大,后来再加二十多年的辛苦读书,不说学费,饭钱要多少?到了现在,才能为你作秘书,写一封信,你想,这一路算来,成本多大吗?”他听我这样一说,楞住了,想了一阵,笑着说:“你说得也对,同时骂我也骂得惨,不管怎样说,还是快代我写封信吧!”[/quote]
软件蓝领,软件工人,其实怎么叫都无所谓。
如果价值没有人认可,却因为是软件蓝领这样的名称被人轻视,那才是大大的问题。
在调参软件中,通道异常波动通常表现为参数值在短时间内剧烈变化,导致系统运行不稳定,甚至引发控制失效或性能下降。解决此类问题需要从多个角度进行排查与优化,包括硬件输入稳定性、软件滤波算法、参数更新机制、系统同步机制等。以下是一些关键的解决方法和优化策略: ### 1. 输入信号滤波与去噪处理 在传感器或外部设备输入的通道信号中,噪声是导致参数波动的主要原因之一。可以通过硬件滤波电路或软件滤波算法(如滑动平均、卡尔曼滤波、低通滤波)来减少噪声干扰。例如,滑动平均法可对连续的 N 个采样值取平均,从而平滑数据波动: ```python def moving_average(values, window_size=5): return sum(values[-window_size:]) / window_size ``` 此外,对于突发性异常值,可采用中值滤波(Median Filter)来剔除极端异常值[^3]。 ### 2. 参数更新频率与同步机制优化 在多通道调参系统中,不同通道的更新频率不一致可能导致时序错位,从而引发异常波动。应统一通道采样频率,并在关键路径上采用同步机制(如互斥锁、信号量、事件触发)确保数据一致性。例如,在多线程系统中使用锁机制防止并发写冲突: ```python import threading lock = threading.Lock() def update_parameter(param, value): with lock: param.value = value ``` ### 3. 自适应调节策略与平滑插值 在自动调节系统中,直接跳变参数值容易导致系统震荡。可采用插值法(如线性插值、指数衰减)实现参数的渐进式调整,从而避免突变。例如: ```python def smooth_update(current, target, step=0.1): return current + step * (target - current) ``` 结合反馈机制,系统可根据当前误差动态调整步长,实现更稳定的调节过程[^1]。 ### 4. 异常检测与自适应阈值机制 设置动态阈值来识别异常波动,并在检测到异常时触发保护机制。例如,当某通道的波动幅度超过历史标准差的 3 倍时,系统可自动进入“冻结”状态并记录日志进行分析: ```python def detect_anomaly(values, threshold=3): mean = sum(values) / len(values) std = (sum((x - mean) ** 2 for x in values) / len(values)) ** 0.5 return any(abs(x - mean) > threshold * std for x in values) ``` 此类机制可有效防止因传感器故障或通信干扰导致的失控现象[^3]。 ### 5. 系统监控与日志追踪 在调参软件中集成实时监控模块,对每个通道的输入、输出、中间状态进行记录,并提供可视化工具进行分析。通过追踪异常发生前后的状态变化,有助于快速定位问题根源。例如,使用时间序列图展示通道值的变化趋势,辅助工程师进行问题诊断[^1]。 ### 6. 参数校正与标准化 在多通道系统中,不同通道的输入范围或单位可能存在差异,导致处理逻辑混乱。应进行参数标准化处理,将所有通道值映射到统一区间(如 [0,1] 或 [-1,1]),并进行必要的校正(如颜色校正矩阵、增益补偿)以消除系统性偏差[^2]。 ### 7. 负载均衡与资源调度优化 在高并发或多任务环境下,通道异常波动可能源于资源竞争或调度延迟。采用负载均衡策略和弹性伸缩机制,动态分配计算资源,避免因资源不足导致的数据处理延迟或丢失。例如,根据通道负载自动分配线程池资源,确保关键通道优先处理。 ---
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