程序员能纯靠技术渡过中年危机吗?

激光测距仪DIY指南:从元器件选型到精度优化(附避坑清单) 本文提供了一份详尽的激光测距仪DIY实战指南,涵盖从核心元器件选型到系统集成的全过程。重点解析了相位法测距原理,并分享了激光发射器与APD探测器选型、信号链路设计、低成本改造方案以及精度校准等关键环节的避坑经验,帮助电子爱好者与开发者深入理解并成功搭建高精度测距系统。 阅读详情
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绝大部分人不能。悲观点讲,大部分8090后互联网人(不仅仅是程序员)的职业生涯,可能比70后那帮老兵更短。

很长一段时间里,我都在想,我们写代码的这几年拿得多,是因为我们比那帮学生物学航天的聪明或者付出更多吗?显然不是,我们只是赶上历史行程了而已,最近的一波历史行程,说直白点,就是由智能手机和移动互联网带来的行业爆发式增长。

但 IT行业和其他行业一样,也要受行业周期的影响,不幸,或者说对后来者不幸的是,这个行业从完全竞争阶段发展到寡头垄断阶段的速度比能源,机械等传统行业快得多(一方面,这是技术进步带来了市场效率的增加,另一方面,商学院的那帮人比过去更熟练了),阿里腾讯从差点要死的初创公司演化成全球市值前十的中国寡头,花了不过十几年时间。换句话说,十几年里就走完了传统行业需要花几十上百年才能完成的路。行业的细分领域,比如外卖,出行,只需几年就能发展到寡头垄断乃至完全垄断的地步。

过快的行业演化速度,首先带来的就是行业更快进入垄断成熟期和相关领域就业的过山车行情。比如前几年安卓和IOS程序员就业十分容易,培训班培训半年出来就敢要一万多的月薪,但随着行业的集中度提高,大量初创公司死掉(比如O2O领域),招聘门槛明显变高,职位也变少了。其次,互联网行业推崇的破坏式创新,对从业人员,尤其是后来者来说是把双刃剑(破坏式创新 - MBA智库百科)。在一个领域里辛苦耕耘多年,结果其他领域或者方向的破坏式创新就把你的多年的工作废了甚至彻底爆掉(比如微信架空QQ,智能机颠覆功能机)。

能不能纯靠技术渡过中年危机?那就要看你对历史行程的把握了。如果你的技术方向不幸地被时代抛弃了,那不管个人怎么努力都是没有什么大用的。想明白这点后我今年再次放弃鹅厂跑券商做我押宝的领域了,建议平时多花点时间去琢磨业务,琢磨行业和产业,不要只会低头拉车,也要抬头看路,毕竟资本可以相对容易地在一个行业进退,而人到中年是很难转行的。

Comsol超声空化气泡仿真入门:从零搭建模型到网格划分的完整流程 本文详细介绍了使用Comsol进行超声空化气泡仿真的完整流程,从物理基础理解到模型搭建、网格划分及求解器设置。通过具体步骤和示例代码,帮助初学者和工程师快速掌握这一关键技术,应用于医疗设备和工业清洗等领域。 阅读详情

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程序员能纯靠技术渡过中年危机吗?_程序员能纯靠技术渡过中年危机吗 (1)

做技术的累死在工作岗位上,做销售的出门被车撞死,做生产的被机器搞死,做老板的喝酒喝死,发财了被坏人盯上,做官的一不小心就坐牢了,人在江湖飘,哪有不挨刀的,没有一个行业是轻松的。人在大道里滚,好运和厄运不会一直围绕着你,该来的躲不掉,面对危机应该冷静下来,资产该抛的抛,该卖的卖,该扔的扔,快死的就去治,治不好那就是命,孩子上不起名校就上普通的学校,生不起二孩的就别生,一线城市呆不下去就回去,实在不行就回农村,别把自己逼死在这虚假的世界里。比如谈到技术的价值,**永远别觉得技术本身值钱,值钱的是它解决的问题。

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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. 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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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