大专码农和985程序员有什么区别?

从写程序的角度来看,
代码编写的优劣和编写者的学历没有半毛钱关系,
这个和程序员的技术水平有直接关系,
而技术水平是一个长期积累和锻炼的过程,
无论你什么学校若是没有对技术能力进行训练,
输出的内容基本上没有什么区别。
中国的大学是一个严进宽出的学习环境,
考进大学后你选择认真学习还是游戏四年都可以自由选择,
你说985毕业的程序员技术水平高于大专,
从群体上来说是对,从个体上说还真不一定。
从找工作的角度来看,
985程序员的机会肯定是远远高于大专码农的,
在人才供应大于需求的劳动市场,
学历不高的人简历海选这一关都很难通过,
国内知名大厂和外资名企都很看重面试者的学历。
并不是你学历低不能胜任工作内容,
而是能胜任工作的高学历有一大堆待选,
为什么要选择你一个低学历的大专生呢?
你可能说找工作的时候,
应届生校招看重学历而社招更加看重工作经验,
其实并不是,
社招也看重学历,
只是在学历筛选后没有匹配到最佳人选的时候,
企业会自降学历标准。
人没有高低贵贱,却分三六九等,
根源是对有限的资源进行分配时候,
不可能做到平均分配,
平均分配看似公平却是不合理。
这能制定各种标准和门槛去筛选人才。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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