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我也要
很多人说程序员只能吃青春饭，到了35到40左右的年纪就要另寻出路，事实真的是这样的吗？我们来看看知乎上的大佬们怎么说的吧。
对呀！廉颇老矣，尚能饭否？老将黄忠照样能和正值壮年的关羽战平，谁说过了40的程序员对公司团队的贡献就不比年轻人大呢？
所以说，看了这么多人的说法大家有什么看法，程序员是不是真的只能吃青春饭，大家也都在心中有了自己的看法，祝愿每一位程序员都有一个好出路。
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生物信息学工具链搭建：用conda一键搞定MCScanX所有依赖（Ubuntu20.04实测）
本文详细介绍了在Ubuntu20.04系统上使用conda一键部署MCScanX及其所有依赖的高效方法，解决了传统源码编译安装中的依赖冲突问题。通过conda环境管理工具，研究者可以快速搭建生物信息学工具链，实现基因组共线性分析的高效运行，显著提升研究效率。
40 岁大龄程序员，2024 年彻底迷茫了
loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟在知乎上看到这么一个问题：大龄程序员，2024 年彻底迷茫了，求指路？背景：40 了，目前在北京某大厂写业务代码，年纪大了，晋升无望，最近部门也是业务萎缩，持续动荡裁员，以前还研究下技术，但现在完全提不起兴趣，不知道未来能做什么，也不知道啥时候被裁，求指路。英语还行，无房贷，现金流足够！前几天，我看到一个帖子，内容大致是这样说的：程序员，本质上就是工人...
不用FFmpeg！纯前端实现RTSP直播的3种现代方案对比（WebSocket/Wasm/WebCodecs）
本文深入探讨了纯前端实现RTSP直播的三种现代技术方案：WebSocket代理转发、Wasm解码和WebCodecs硬解。通过详细的架构设计、性能实测数据和兼容性分析，帮助开发者在安防监控、智慧城市等场景中选择最佳方案，实现低延迟、高效率的视频流处理。
超过40岁的程序员，都去干嘛了
超过40岁的程序员仍然有很多职业发展的机会和可能性。关键是要保持积极的心态、持续学习和拓展技能，关注行业动态并勇于尝试新的机会和挑战。
MediaCodec视频解码流程详解及参考demo
本文主要讲解mediacodec的视频解码流程，及demo参考例子。
深度学习——VGG16模型详解
1、网络结构 VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。 根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。 介绍结构图： conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128； input（224x224 RGB image） ：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为
40岁的程序员失业了，如何自救？
同学、前同事、一些朋友，大部分都过了35岁了。1、前华为同事，之前部门业务没怎么增长，领导还是早些年混上去那几个，有两三个都过40了，手下则是换了一波又一波。出去的，有些转到互联网大厂做一线开发，但是卷的严重，上升通道很窄，不知能做到什么时候。有到OPPO、[大疆]这样的硬件厂商的，跟华为业务上比较类似，加班甚至比华为还猛，待遇也不错。出走的，也有到小公司的当CTO或技术主管的，压力也很大，大环境不佳，风雨飘摇。也有几个回了三四线老家，之前就有一个北航的哥们回了长沙，具体做什么没再细问；
伺服驱动器485控制（1）：使用串口软件来读参数
下面介绍如何读伺服驱动器的一圈脉冲数，通过查看伺服驱动器说明书，得知一圈脉冲数的参数是PA11 其通讯地址是十进制 11 十六进制 0A， 串口软件指令都是以十六进制表示，字节单位。注意：485通讯地一定要接，如果不接可能会通讯异常，假如上位机没有485通讯地，而接了两根485+ 和485-，出现通讯不好和反应慢的情况，请把485GND接在上位机0V。笔记本的网口不要和驱动器了网口用网线连接，笔记本网口是以太网，伺服驱动器网口是485。通过驱动器按键面板查看PA11的参数是10000，因此数据对的上。
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？
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）
Pytorch实用教程：super(MLP,self).__init__()和super().__init__()有什么区别？
在 Python 中，super()函数用于调用父类（超类）的方法。它的使用在继承关系中非常常见，特别是在初始化继承自父类的属性时。在 PyTorch 中，这通常见于初始化nn.Module类的子类。super()的两种调用方式有微妙的差别，但在 Python 3 中常常用来达到同样的目的。这种写法在 Python 2 中非常常见。这里，super()被调用时需要指定当前类名（MLP）和当前实例（self。
深入解析逆时偏移（RTM）算法及其在C++中的实现
逆时偏移（Reverse Time Migration, RTM）是一种高级地震成像技术，广泛应用于地震勘探中。RTM通过逆时传播波场来构建地震子波，能够提供更高分辨率和更精确的地下构造图像。本文将详细介绍RTM的基本原理，并通过C++代码示例，深入解析如何实现和优化RTM算法。希望这篇文章能够为地球物理学家和C++开发者提供有价值的参考。
一个39岁程序员的自白，大龄程序员的出路在哪里？
我，作为互联网一线大厂都待过，今年39岁【高龄】，并且走技术架构路线，还保持着高强度代码量，最后被公司以【不需要太多高技术】为理由毕业的人。讲一讲我近半年的经历。（因为我只失业了半年）首先毕业后，确实如网上说的那样，基本找不到工作。先来说说我遇到的问题，那种已读不回就算了，毕竟连开头都没有，就发展不出来故事。
药物对接仿真软件：HADDOCK_（16）.实践项目：抗体-抗原对接案例
定义分子结构文件。
35岁以后的Android程序员出路在哪里？实战篇_android 程序员35
其实Android开发的知识点就那么多，面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍，只看你对这些知识点准备的充分程度。so，出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。上面分享的百度、腾讯、网易、字节跳动、阿里等公司2021年的高频面试题，博主还把这些技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包含知识脉络 + 诸多细节，由于篇幅有限，上面只是以图片的形式给大家展示一部分。Android学习PDF+学习视频+面试文档+知识点笔记【Android思维脑图（技能树）】知识不体系？
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
奉劝30左右的程序员，没转管理岗的提前给自己找出路吧，出来找工作真的没人要！
互联网行业存在严重的年龄歧视现象，35岁程序员面临职业困境。企业倾向于招聘年轻程序员，认为他们性价比更高、更易加班。35岁以上程序员即便技术过硬，也常因薪资高、家庭责任重而被淘汰。这种现象背后是互联网行业特性：技术迭代快、强调活力、追求短期效益。程序员职业发展路径单一，转型困难，建议30岁前规划副业或转型。文章最后推广AI大模型学习课程，提供相关学习资料。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
大龄程序员的出路究竟在何处？从369个过来人问答贴里，我们得到了答案
每个行业都有着共同特性，就像围城，里面的人想出去，外面的人想进来，如何避免自己进入困境，对于35+的职场人来说，要提升反脆弱能力，一方面就得保持不断学习、始终学习的习惯和能力。很多时候工作是碎片化、流水线化的，只有与时俱进地持续学习，才能避免自己成为一颗随时可被取代的螺丝钉。另一方面要降低预期。能够暂时无用的焦虑，考虑可行性的发展，也是很重要的一点。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
告别 35 岁危机：程序员转型 AI 赛道的 5 条突围路径，年薪百万不是梦
告别 35 岁危机：程序员转型 AI 赛道的 5 条突围路径，年薪百万不是梦
什么时候你意识到做技术永无出路？
以下是一个大龄程序员给小盆友们的忠告：国内程序员行业的特点是薪资远超于旁人但职业年龄太短，因此在30至40岁时必然要经历一次。职场前几年一定要多学技术、多跳槽，你会发现工资涨得很快，上了几年班后你会慢慢感受技术到了瓶颈，这时候要注意，不要再去提升技术了！！！要将精力放在俩件事上，一个是去转管理，或者转业务；另一个是学习。这俩件事相比提升技术难度低很多且容易实现，随便成一个都够为后半生续命了。
我总结了程序员转行得最有出路5个方向_java转大模型是好出路吗
先简单粗暴的回答您的问题：程序员转行做什么比较好？这个没有确切的答案，因人而异。下面我会结合身边几个大龄程序员的实际情况来说一说这个问题。会不会造成薪资的大幅下降？一开始肯定会的，毕竟隔行如隔山，我们刚开始从事软件开发工作不也就三四千块钱一个月么？转行很难，又不得不转我的一个朋友，在国企做开发，年薪40w，今年33岁了，最近在考虑回家和他父亲一起养牛，说再干两年，攒够100w就回家了。你可能会说为什么国企还用担心中年危机？年薪也还可以呀。
知乎启动上市！腾讯，快手，百度都抢着入局，周源终于等到一个IPO
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:15推送来源：大飞码字 作者：水影月“谢邀，人在美国，刚下飞机。”知乎十年熬一汤，终于迎来了资本的狂欢盛宴。就在美东时间2021年3月5日，知乎首...
中年焦虑多半是技能包不够全面！这 5 条出路 + 9个副业 + 3个心得必看！
IT运维人35岁后如何摆脱焦虑？本文提供5条转型路径：1.转型云架构师，2.专注网络安全，3.转战智能运维，4.成为云服务顾问，5.跨界数据分析。同时推荐9个副业方向，包括开发运维工具、云服务代运营、技术自媒体等，并分享3个实用心得：用副产品思维降低成本、选择平台的三查原则、7:3时间管理法则。文章强调，35岁危机不是年龄问题，而是技能和收入多元化的问题，鼓励运维人员通过技术变现实现职业突破。
知乎，成也社区难也社区
作者：GZH：茶话IT出处：http://www.woshipm.com/it/4036969.html社区天生具有封闭性和排他性，在发展初期，这些特性为社区氛围提供了保护伞；但是在后期...
大龄程序员，职业困境如何破？未来之路，其实可以更宽广！
程序员35岁危机：焦虑源于对未来的失控感，而非技术本身。真正的竞争力在于复合型能力：业务理解、沟通协作和解决复杂问题的能力。职业发展应实现从"码农"到"架构师"的转变，让经验产生复利。建议提前规划转型路径（技术管理/副业/创业），保持持续学习。AI大模型时代，掌握全栈开发能力尤为重要，可通过系统学习实现技术升级。完整学习资料已上传优快云，包含7阶段课程体系及实战案例，助力程序员突破职业瓶颈。
做了8年游戏开发的程序员对未来的忧虑
编者按：这位做了8年游戏开发的程序员的忧虑或许不是个例，也可能是我们许多人正在经历或者将要经历的一个人生迷茫期。鉴于此，希望他的忧虑和对未来的思考也能对你在现在或者将来的选择上有所帮助。 我 22 岁毕业，二本，8 年来，没有跳槽过，都在一家公司。目前已经结婚生子，孩子刚出生。 我 8 年来工作的是游戏开发工作，一直都在二线城市。 我在工作的城市，买了一套房子，也买了车子，目前还有一部
职场人生下半程，还有哪些可能性？
35岁以后的职业发展应该如何规划？我作为45岁的前大厂高管、两家公司的老板，算是过来人，享了几点看法，供大家参考：1）就业环境现状35岁以后，如果你还在一线做业务，比如：程序员、运营专员、项目专员。那么你会明显发现，投简历后，邀约变少了，因为HR会卡年龄。字节跳动员工平均年龄是28岁，如果35岁还在一线，就属于高龄了。假如你在35岁以后，做到了管理岗，那么你可以高枕无忧到40岁，也就是你的职业寿命...
程序员必藏：AI辅助编程全攻略，从零基础到效率翻倍的技术革命
《AI革命与编程转型：从恐慌到依赖的技术跃迁》 本文探讨人工智能作为潜在第四次技术革命对编程领域的颠覆性影响。作者结合自身经历，描述从初接触AI的恐慌到深度依赖的转变过程，指出AI已使编程效率提升40%以上，甚至让非专业人士也能开发软件。文章警示传统程序员面临的职业危机，强调技术迭代速度远超人类学习能力，AI正在重构行业竞争规则。通过具体案例（如自动生成天气动画卡片）展示AI的编程能力，呼吁从业者必须适应这场技术变革，否则将面临淘汰风险。
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