选择比努力更重要,方向亦是如此。

本文探讨了在职场变革中,35岁面临的就业挑战,强调了在产业升级背景下,深耕领域的重要性以及如何根据机会成本做出合理抉择。

既然很多工作35岁就会被裁员,那么深耕一个领域还有什么意义?

解:

公平不是说每个人都能得到同样的待遇,公平是按每个人的价值来分配的。 《小希尔顿》

35岁失业的本质,是产业升级失败的结果。劳动者最多能输出的年龄是55岁左右。制造业,超过30岁的人,则自动进入了备选项。轻工业 ,服务业永远需要的只是18 ~ 35 之间的劳动力。年纪差距太大,有代沟,管理与沟通起来困难。运营成本更高。如果产业总是徘徊在低端重复的水平,资本是不需要55岁熟练的经理,工程师的。然而在体制内,教育体系,则极少存在这种现象。因为在这个领域,需要成熟,能力强,经验丰富的老手。

机会成本(opportunity cost)对商业公司来说,可以是利用一定的时间(time)或资源(resources)生产一种商品时,而失去的利用这些资源生产其他最佳替代品(substitute)的机会就是机会成本。

通俗易懂的见解:

成语“鱼与熊掌不可兼得”出自孟子《鱼我所欲也》:“鱼,我所欲也,熊掌亦我所欲也;二者不可得兼,舍鱼而取熊掌者也。 ”本意不是说二者必然不可兼得,而是强调当如果不能兼得的时候,我们应当如何取舍价值或者性价比更高的选项。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

MemroyErHero

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值