21年的程序员们,超过四十岁的都去干什么了,能干到四十吗?

中年程序员的经验谈:21个惨痛教训 全文共3091字,预计学习时长10分钟 图源:unsplash 1999年4月7日,一个菜鸟正式迈入了编程行业,21年过去了,笔者的变化也不仅仅是从年轻程序猿成为了中年程序猿。在软件行业这一鱼龙混杂之地整整经历了21年的兴衰沉浮后,能够在此分享自己的经验之谈,对笔者而言,也是一个重要时刻。 虽然常说失败是成就不凡的必经之路,屡屡碰壁是成功的必备特征,但若真想踏上康庄... 阅读详情

前言

现在IT行业在中国很热门,以其自由+高薪吸引了很多年轻人,但是我们知道整天坐着不动对着电脑编程,时间长了身体或多或少都会有些小毛病,那么这个行业到底是个年轻饭呢还是可以长久发展的?

一千个人就有一千个哈姆雷特,众说纷纭,可是自己能不能做,却是只有自己知道,人到中年身不由己咯~,~

读万卷书,听百家言,或许能在这乱像下捕获一丝生机,本文收录了三位大佬的见解和看法,供君一览。

@ZOMI

真实戳中我的心扉!别问!千万别问!

背景:41岁头发花白,只在公司里面当个小组长(下面只有2个毕业生),还得每天亲自打代码。很害怕丢了工作,没什么技能谋生只能回家带小孩,带小孩啊。。。

先正面回答你这个问题,在我公司,有100来号程序员,只有4个40岁左右:一个女的已经退居二线当领导的助手每天整理一下SVN和公司需求文档和代码需求;一个男的比我还挫,组长都当不上;一个是老板的亲属,能力是有,没什么管理潜力,安安稳稳地当个小组组长;再加一个悲剧的我!

那其他人都去干嘛呢?其他人的回答都是肤浅的,砸门说点现实的,我的同学群,有一个朋友问了一技术上的问题。其他人一拥而上说不搞技术好多年了,你问怎么!!种龙眼!!还有好几个人能够回答你。这不搞笑么?转管理的其实很少(不到5%),继续当程序员的也很少(不到5%),当设计的、拼了很久公务员的、做保安的(对你没看错的中年危机)、靠老婆养的、自己开店做小本生意的,早年买房靠收租(这个最多10%),各行各业都有。悲剧真的是像我这种还在当老程序员的。

上面的回答都好正能量,我真佩服你们,在这里也说说实话,前几天不小心听到其他组的同事议论说,“这几个雷打不动的老家伙还在,我们怎么上位?”,看着就是想要处心积累的搞掉我这个老人家啦,还害怕,要知道,上年纪了,别说加班加不动,加得动,下面小孩刚上小学还得回去辅导作业,家里父母也上70多了还要照顾。哪里有时间给我加班?想要学习新的语言哪里有时间?

别告诉我东西看了十几年手到擒来,那是厉害的你,不是一般人。。。最近人工智能很火我跟不上啦,做个ERP系统弄个流程还可以,什么算法,什么数学,我辅导小孩都觉得小学数学太逆天,你让我看微积分?开什么玩笑?真的,年轻要多拼,别弄到40岁了像我这样,还在当一个普通程序员。

现在最害怕的是什么?加班啊,不加班老板知道了要揍我,一把年纪不好找工作,只能加班啊。回家被老婆奚落说赚那么少钱,还要加班,不用管小孩啦!不用管父母啦!于是压力就接踵而来了。。。老板说什么,不管对与错!执行!不管做不做得出来!执行!20年的职场经验告诉我,执行老板的决定是最重要的!

总结一句就是:年轻要多拼,无论在哪一行,要混得有头右面,不管想不想当高管,手头任务是把自己的技术练到家再去想下一步。毕竟一天有8个小时都在做编程,10000个小时天才轮。10年后你可以成功的。

二:@大浩船长
 

每个程序员心中都有个架构师或者CTO的梦,但是最后大部分人可能都做起了和技术毫无关系的谋生。

我是06年毕业于某理工科学校计算机系的,那时候计算机系算是学校的大系,有十二三个班的样子。而在上大学之前,做为一心挤独木桥的农村孩子,我只会在计算机上看看小电影,连普通的剪切粘贴都不太会,只是听说学计算机以后不愁就业才选择了这个,也谈不上多大的兴趣。大一的时候为了练习盲打和编程,还专门在校外租了一台电脑,大二的时候家里凑钱给买了电脑,然后大半时间忙着游戏去了,真正用来学习编程的时间寥寥无几。怎么说了,我这种情况在当时我们系里相当的普遍,而我们班当时30几号人,除了2个因为玩游戏没有顺利毕业外,现在还在程序员一线奋斗的人不超过五指之数。

由于本身对技术没有多大的热情,完全凭着工作兢兢业业的态度,积累了一些行业经验,代码能力也还算过得去。记得我最焦虑的时候是在大概13年,那时我30出头,刚结婚,还带着个小团队。当时在公司里面做的业务,算是公司里面新兴的业务,但在行业里面已经是一片红海,竞争激烈。在这样的环境下带团队真的压力很大,领导恨不得你做的东西在性能上遥遥领先,又只有那几把枪。经常是哪里出故障就哪里有我的身影,兄弟们加班加点的时候我绝对是最后一个走的。为了不影响开发进度,一些杂七杂八的我都尽量揽下来,导致事情干了一大堆,真正沉下心来写代码的时间和心情几乎被压榨干了。几年下来人都瘦了一圈,老婆说整天看不到我人,真的很心酸。

人到中年的时候,真的不是一个人了,工作的压力,家庭的压力,身体的压力,精力完全不够用。带了几年小团队了以后,发现技术没有半点增长,那时候人就很着急,担心哪天突然业务被撤销了,上不上下不下的,实在是没有心情再去找个写代码的工作从头再来了。

那段时间我趁五一十一的时候学了很多杂项,甚至包括心理咨询,职业规划等等,可以看出我的转行之心是何等的强烈。在学职业规划的时候老师讲到一个概念,叫顶端优势。形象一点说,假设一片森林就是一个行业,每颗树就是行业里面不同的公司或者职位。森林里的一只小猴子,他爬到树顶以后,就可以在树顶跳来跳去,或者在原来的基础上跳到更高的基础上。但是如果换一个新的森林,他必须再从地面爬起。我觉得非常有道理。

再后来,我就在原行业跳槽到一家新公司,做起了需求沟通管理这种不需要写代码,但能长期行业积累的工作,到现在。虽然也很辛苦,但好歹可以谋生,也不奢求能做一辈子。可能迟早,我会回家开个小店,不求大富大贵,只求能坐等女儿放学回家给她做顿好吃的,这对现在的我来说,也是种奢望。

三:@姚东
 

我上大学的时候,同学们流行学编程,其中有些是真爱,有些是跟风,那时写程序是种时尚就像现在大学流行玩王者荣耀或吃鸡一样。

我的同学里能写几句代码的大约有30多人,占了同系同年级的20%左右。

其中8-10个人毕业以后从事软件开发,就是当了程序员。

20年过去了,如今还坚持写代码当程序员的只有2-3个人了。

其他人,有的转管理了还是在IT业,有的赚到足够的钱退休了,有的转去其它行业了,销售、投资、做小生意的都有。

任何行业的技术岗位都差不多,年轻时入行,20多年后还在坚持做技术的总是少数人,即使是医生律师这种专业性强的,能干二十年的都不多。何况程序员从总体上看,专业性并不强,入门的门槛比较低,聪明点几个月就能上手做项目。

无论从事什么职业,都会对身体有影响,都会有些小毛病,当程序员并不会更严重,起码当程序员对皮肤好,没有风吹日晒雨淋。

整天坐着不动不是程序员的职业要求,而是你个人选择或者偏好,这个工作很自由你随时可以起来活动,上班时间出去溜达一小时也没人管你。

随着年龄增长,有些人被淘汰,有些人发现了更好选择,留下来的总是少数人,什么职业不是这样呢?因为年轻时可选择的岗位少,年龄大了选择就多了。比如,刚大学毕业的时候管理岗位基本是没有的,总工程师,主任医师,架构师这种高级技术岗位也是没有的。

而竞争淘汰更是存在于大多数行业,比如 销售按业绩末位淘汰很多都是明文写在公司制度里的,比程序员的淘汰残酷多了。

选择一个行业,主要看自己在这个行业里有没有优势,这个行业是不是有发展潜力,而不是看行业本身有多少小毛病。

我选择做程序员是因为,一是我喜欢编程,二是我聪明学习能力强,在这个行业有竞争优势,三我看好IT行业的前景。

至于一些问题可以想办法克服,比如身体问题,每周两次健身就能解决,每周4个小时而已。

如果有人说每周4个小时时间都没有,以我从事程序员20多年接触过上千程序员的经验来看,纯粹胡扯,他就是懒,他有的是时间看片,打游戏,和不可描述。

总结

我说说我自己的一些看法,现在的互联网,给人最大的错觉就是,这里的世界与现实的很不相同。

你说玩游戏玩物丧志,结果一大票高玩985降临。

你说程序员40干不动,知乎告诉你40才是代码事业刚起步,可以干到离开人世。

知乎这类帖子中的,喜欢冒出头表达意愿的往往是那些少数冒尖的小概率者。

那么问题来了,大概率者哪去了?

正像那句老话,有的人只是嘴里说苦,而有的人是苦得开不了口吧。

任何回答都要分析别人有什么条件,自己有什么条件。

别人的条件,自己达不到,谈什么都是空。只有自己努力提升才是王道,前段日子说的是程序员三十五岁门槛,现在又问程序员四十岁该是什么样子?

说到底就是一群无技术,不想努力的无病呻吟罢了。

在这里给大家提供一个关于Android进阶学习的笔记,以及相关的知识例如:NDK,Fltter开发。。。

项目地址:【Github】

 无论你是初级还是高级开发者,你要坚信一点:没有人会无缘无故地劝退你,除非他不想让你来

关于不想让你来:可能有两个方面

其一:行业确实不景气,劝你不要浪费时间和精力,处于好心

其二:行业可以做,只是你的加入会对那些安于现状的程序员造成很大的冲击,所以为了避免打破这种相对安逸的生活,他们选择了劝退你。

我个人是倾向于第二点的,从各个角度来看,互联网开发行业相对于其他行业来说的话其实是很不错的一个选择。

程序员报复原公司编代码给自己转账21万元 被判刑了 近日,经浙江杭州检察提起公诉,法院以盗窃罪、妨害公务罪判处马某有期徒刑四年二个月,并处罚金。 据报道,马某今年31岁,本科学历,是一名程序员。2018年8月,他入职了杭州一家网络科技有限公司,担任软件技术专家,负责平台系统的开发和维护。 2020年1月,马某被公司辞退,因为对公司赔偿金额不满意,马某萌生了报复“老东家”的念头。 马某掌握着公司系统的源代码,包括公司的微信商户号的密钥和数字密码。便利用原公司密钥和数字密码编写了一段能够给自己微信账户转账的代码,并设置成定时运行。 从转账截图可以看到,这段代码 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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爱编程 556

2020年9月程序员工资统计,平均14469元

目录平均工资主要城市工资Java程序员按职能 统一回复,我9月1日爬的数据,当然是9月的程序员工资了。总不能说是8月的吧。 平均工资 2020年9月全国招收程序员352733人。2020年9月全国程序员平均工资14469元,工资中位数12500元,其中95%的人的工资介于5250元到35000元。 主要城市工资 排名 city 平均工资 最低工资 中位数 最高工资 招聘人数 百分比 1 北京 19346 7000 17500 45000 28398 8.88% 2 上海 17722 7

juwikuang的专栏 2万+

在中国,程序员能干一辈子吗?

在中国,程序员能干一辈子吗?

mukewangguanfang的博客 2627

2021年4月程序员工资统计,平均14596元。南京程序员收入挤进一线。

2021年4月全国招收程序员456577人。2021年4月全国程序员平均工资14596元,工资中位数12500元,其中96%的人的工资介于2500元到65000元。 城市 排名 city 平均工资 最低工资 中位数 最高工资 招聘人数 百分比 1 北京 18166 5250 16000 45000 38742 9.36% 2 上海 17470 5250 16500 44165 75834 18.32% 3 深圳 16943 5250 15500 45000 64389 15.55%

juwikuang的专栏 3万+

女扮男装去当程序员?2021年了,求编剧尊重一下观众的智商!

去年在待拍剧里看到“程序员那么可爱”这个剧名时,我还觉得挺可爱,有一丢丢期待,心想难道终于有编剧导演将关注度放在了程序员这个总被忽略的群体上了吗? 等到这部剧播出,我强忍着看了2集不到之后,心里就是忏悔,竟然对如此侮辱观众智商侮辱程序员的一部剧有过期待! 这部剧,是祝绪丹和邢昭林主演的,祝绪丹,就是《三生三世十里桃花》里的素锦,邢昭林,就是曾演过《双世宠妃》的低配版杨洋,当然了,我原本对演员并无太大意见,但是看了这部剧,我心里就是愤怒,这种剧本,编剧敢写,投资人敢拍,你们居然也真的敢演! 这部剧到

m0_46163918的博客 5753

华为21级程序员月薪27万,你怎么看?

最近,一名 HR 在某招聘网站上发布了一个内容。该公司表示在招聘简历中找到华为高管的简历,简历的级别为 21,月薪为 27 万,这确实令人惊讶。 华为的等级,估计很多人都不清楚。华为的等级从低到高,数字越高,等级越大,一般的应届生进入的是 13,正常的发展速度是 3 年升一级,如果有特殊或重大的贡献,可能在很短的时间内升几级,这是可能的。21 级是华为的一个非常高的水平,相当于二级部门的领...

一只苟延残喘的卑微蝼蚁 1772

四十条测试你是不是合格的程序员

四十条测试你是否合格的PHP程序员,不官方,也不权威,但很给力。超过三条就不合格了。超过五条就得好好反省下自己的不足了。2011我来了~ 1. 不会利用如phpDoc这样的工具来恰当地注释你的代码   2. 对优秀的集成开发环境如 EclipsePHP EPP 或 Zend Studio PDT视而不见   3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse

u013349916的专栏 598
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