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。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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