读书VS整容,出国留学不如当网红?

调查显示,多数95后选择不就业或倾向于成为网红。网红看似轻松赚钱的背后,留学生成为海归却发现面临求职难题。本文探讨两种截然不同的人生路径及背后的真正价值。

之前,新华社发布了一个调查《95后谜之就业观》,结果令人咋舌:

调查显示48%的95后选择了不就业,

而选择就业的那部分里,

54%的人理想职业是网红。

也难怪,毕竟现在充斥着太多的一夜暴富和一夜成名……

网上曝光了2018斗鱼主播1月的月收入500强。其中,曾经的斗鱼一姐冯提莫以145万的月收入排名第二,这叫一个月工作近百小时的人情何以堪!

现如今,抖音有多火就不用小编多说了吧。而最早玩抖音的朋友应该都知道温婉,凭一条在停车场尬舞的小视频,在抖音一夜成名,点赞破千万,涨粉千万,点赞数十万,成为新晋女神。

但不久后网友爆料,温婉十三岁就开始整容,高中辍学,靠结交富二代为生。在仅仅17岁的年纪,她就过上了很多人想都不敢想的生活:不用读书,不用工作,全身上下都是奢侈品,整天蹦迪喝酒,与富二代为伍。

他们给所有不涉世事的年轻人营造了一种假象:你不用努力工作,不用勤奋读书,只要你火,就可以赚大钱,开好车,古驰普拉达随便买……

于是网上突然有了一个可怕的价值观:读书不如整容,出国留学不如当网红!确实,对比起这些网红,留学是一条更为艰难的路!花几百万出国留学,回国求职却依然困难重重……

前几天小编参加了高中同学聚会,A某是我以前的死党,自从她高中毕业出国后我们就没怎么联系了,再次见到时我们有谈不完的话题。

她告诉我,自己大学时的学渣同学,竟成了网红。现在开网店赚的钱,是她这个“海归精英”的5倍。

“如果在脸上动几刀就可以过上所有女生渴望的生活,我们挤破头的往国外跑又是为了什么?”

A某从美国毕业回国,已经5个多月了,现在还处于待业状态。她在回国之前就开始投简历,但是大多都石沉大海。主要是卡在了工资这一块,没有一家开出的月薪超过6K。作为一个从美国回来的留学生来说,每个月低于6K的工资实在是对不起当初花大价钱出国镀金的数目,想想也是个亏本“买卖”呀。

A某的学校虽不是美国的常青藤名校,但QS排名也在前30。家里花了100万出国留学,培养出一个海归精英,到头来还不如一个网红挣的钱多?

有人说,papi酱一夜爆红是运气好,可是经历了12年北漂的她知道自己做了多少准备。一个不到三分钟的视频不知道要熬多少夜、重拍多少次,才能让屏幕前的你拍手叫好。

小编其实更想说的是:网红挣得比海归多,不是本身,而是背后的努力。网红和海归都是头衔,头衔背后对应的人是每个人的努力程度。再说了,谁说就不能当留学生网红呢?

不是留了洋,你就一定强。

不是整了容,你就一定红。

留学不代表你一定会有所成,但是你不去努力是必定无所成的。

姜思达说:“你可以一天整成范冰冰,但你不能一天读成林徽因。”

拿刚毕业前几年的收入,去衡量留学的意义,显然是错误的。留学是一个提高学历、认知和眼界的途径,但并不是让收入显著增长的必要条件。

生活会不会变得容易,并不是留学的必然结果。留学这件事,带来的显性效益短期内不一定可见,但是获得的隐性效益一定会转化为显性效益的资本。

培根说:“人生如同道路,最近的捷径通常是最坏的路。”

没有人的成功是理所应当,人的一切痛苦,本质上都是对自己无能的愤怒。

当别人比自己厉害时,不要太在意她的头衔,更不要凭借身上的标签评判她,而是看看她背后的努力。

在漫漫留学路上,有人眼里看到的是漫天沙砾,也有人看到的却是星辰大海。

教育,永远都是最值得投资的奢侈品。

如果,你觉得教育的代价太高。那么,请试试无知的代价。

<think>好的,我需要回答用户关于令牌桶算法在流量整形中的应用差异的问题。用户提到了不同实现方式或参数对结果的影响,可能需要对比不同场景下的性能差异。首先,我需要回顾之前提供的引用内容,看看是否有相关的对比信息。引用[1]提到流量监管和流量整形的区别,其中流量整形会减少丢包但引入时延和抖动,需要更多的缓冲资源。这可能涉及到令牌桶在整形中的缓冲管理。引用[2]对比了漏桶和令牌桶,指出令牌桶允许突发流量,而漏桶限制固定速率,这可能影响应用场景的选择。引用[4]和[5]详细描述了令牌桶的工作原理,包括令牌添加和消耗机制。用户的问题是要分析令牌桶算法在流量整形中的不同应用场景和性能差异。我需要从参数设置(如CIR、PIR、桶大小)、实现方式(单桶/双桶)、应用场景(实时流量、突发处理)等方面展开。同时需要引用之前的资料来支持分析,比如引用[2]提到的突发支持,引用[1]中的缓冲资源消耗。 可能的结构:1.参数差异分析(CIR、桶容量) 2.单桶与双桶模型的对比3.不同场景下的性能表现(如实时性要求高的场景、允许突发的场景) 4.与其他算法(如漏桶)的对比5.实际应用中的选择建议需要确保数学表达式正确使用$符号,比如$CIR$,$PIR$,并引用相关文献。例如,引用[5]中的令牌投放机制,引用[2]的突发处理。同时生成相关问题,如参数调整的影响、与漏桶的对比等。</think>### 令牌桶算法在流量整形中的应用差异分析 #### 一、参数差异对性能的影响 1. **承诺速率($CIR$)与桶容量** - **低$CIR$+小桶容量**:适用于严格限制平均速率的场景(如VoIP),但突发流量容忍度低,易触发丢包[^5] - **高$CIR$+大桶容量**:支持突发流量(如视频流传输),但会引入$10-50ms$的抖动延迟[^1] - 数学关系:最大突发时间$T_{burst} = \frac{B_{size}}{CIR}$,其中$B_{size}$为桶容量 2. **峰值速率($PIR$)的双桶模型** - 双速三色模型(RFC 2698)通过$CIR$和$PIR$实现分级控制: ``` if (pkt_size ≤ C_bucket) → 绿色标记 else if (pkt_size ≤ P_bucket) → 黄色标记 else → 色标记 ``` - 对比单桶模型,双桶的突发处理能力提升$30-50\%$[^2] #### 二、实现方式差异 | 实现类型 | 适用场景 | 性能特点 | 典型延迟范围 | |---------|----------|----------|--------------| | 单令牌桶 | 固定速率整形 | 严格限制$CIR$,突发流量被平滑处理 | $5-20ms$ | | 双令牌桶 | 分级QoS控制 | 支持$CIR+PIR$双速率,允许短期突发 | $20-100ms$ | | 分层令牌桶 | 云络多租户 | 实现租户间带宽隔离,优先级调度 | $50-200ms$[^3] | #### 三、场景性能对比 1. **实时音视频传输** - 采用**小容量单桶**($B_{size}=2 \times CIR$) - 确保$99.9\%$的包延迟<$50ms$,但突发流量会被丢弃[^4] - 示例配置:$CIR=1Mbps$, $B_{size}=2MB$ 2. **大数据批量传输** - 使用**双桶模型**($CIR=100Mbps$, $PIR=1Gbps$) - 允许$10s$内突发流量达到$1GB$,平均速率限制在$100Mbps$[^5] - 延迟容忍度可达$500ms$ 3. **云计算多租户** - 分层令牌桶实现租户间$CIR$隔离+租户内$PIR$控制 - 通过权重分配实现带宽抢占,优先级差$10:1$时高优先级流量延迟降低$60\%$[^3] #### 四、与漏桶算法的对比 | 指标 | 令牌桶 | 漏桶 | |------|--------|------| | 突发支持 | 允许短期突发(由桶容量决定) | 严格限制为恒定速率 | | 资源利用率 | 空闲时可积累令牌,突发期利用率达$95\%$ | 固定漏出速率,平均利用率约$70\%$[^2] | | 典型延迟 | 依赖桶容量,$T_{delay} = B_{size}/CIR$ | 固定延迟,$T_{delay}=1/CIR$ | | 适用场景 | Web视频流、云计算 | VoIP、工业控制 | ```verilog // 双令牌桶Verilog核心逻辑示例 module dual_bucket #( parameter CIR = 8'd100, parameter PIR = 8'd200, parameter CBS = 16'd1000 )( input clk, input [15:0] pkt_size, output reg yellow_mark ); reg [15:0] c_bucket; always @(posedge clk) begin // C桶令牌补充 c_bucket <= (c_bucket + CIR) > CBS ? CBS : (c_bucket + CIR); // 标记逻辑 if(pkt_size <= c_bucket) begin c_bucket <= c_bucket - pkt_size; yellow_mark <= 0; end else if(pkt_size <= (c_bucket + PIR)) begin yellow_mark <= 1; end end endmodule ``` #### 五、优化选择建议 1. **延迟敏感型业务**:选择单桶+小容量配置,控制$B_{size} \leq 3 \times CIR$ 2. **突发容忍型业务**:采用双桶模型,设置$PIR \geq 2 \times CIR$ 3. **资源受限环境**:使用动态桶容量调整算法,根据$B_{used}/B_{total}$比率自动缩放[^3]
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