为什么这个班越上越穷?

文章讨论了内娱演员的局限性问题,引出“一万小时定律”,并指出长时间工作并不能保证成为专家。随后通过实例介绍了Python编程如何提升工作效率和职业竞争力,强调了学习编程特别是Python的重要性,提供了从零基础到高级的全套学习资源和实战案例,以及兼职和面试准备的建议。

最近刷到这个话题:内娱有自己统治区的演员👇

确实是,一看到他/她就知道演的什么!

但有人指出,高情商可以说统治区,说直白就是戏路窄。

不过这的确并不是什么好事,把自己框起来了。

也有不少人打趣道:要是我有自己的统治区就好了,有一个自己的统治区起码不怕生存不了……

不知道大家有没有听过“一万小时定律”?

“一万小时定律”,最早是格拉德威尔在《异类》一书中提出:

“人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。”他将此称为“一万小时定律”。

也就是说,如果我们按照每天工作8小时,每周工作5天算。那么也就是说要成为某个领域的专家,大概需要五年的时间。

但在另外一本书《贫穷的本质》,看到的是另外一种景象。

这个世界很多人,他们勤勤恳恳,任劳任怨,每天工作超过12个小时,只要企业不倒闭,他们不会换工作。

可是“一万小时定律”在他们身上,并不起作用。恰恰相反,他们越忙越穷。

“一万小时定律”不仅没让他们成为专家,成为赢家,反而捆死他们。我称之为“一万小时死亡定律”。

为什么会这样?我想起了我的朋友晓苧, 经常听她吐槽说:

“晚上11点下班是常态,还经常有夜里12点以后需要到单位加班的情况。”

平时工作强度大,让晓苧熬夜缺觉不说,还得花更多的钱买护肤品,简直是穷和累的双重打击!!!

虽然晓苧干得很辛苦,但公司连续两年也没有给她加薪升职。

因为和晓苧一样的员工有十几个,晓苧除了每天加班的时间更长以为,并没有过人之处。

这里的过人之处,不是让你月入过万, 而是能够懂得为自己的单位时间增值, 跳出"贫穷的死循环"。

说说我另一个闺蜜吧,25岁的闺蜜丽芝上的是一家金融类的大专,毕业后就进了一家普通的财务公司。

本科月薪5000元,她是大专,只给4500。

别看只差了500块,但是侮辱性极强,她开始也是拼命加班,想升职加薪。

努力了大半年公司也没给她升职,她就想跳槽到另一公司,本来谈成涨薪30%,但后来对方HR说他们招了一个会Python的,办公编程是趋势,而丽芝不会,就没要她。

她一下就被刺激到了:人家会,我凭什么不能学呢?

于是她在网上报名了Python课程,仅仅一两个月,就上手了,她才知道到底为什么输给别人。

原来Python能实现的事情太多了,彻底打开了她的新世界:

她写了个小程序,瞬间处理上百个表格,把5小时的工作量压缩到10分钟。

△瞬间处理上百份Excel表格

几行代码把绩效、扣点计算得明明白白。

后来她写了几个爬虫代码,设置好关键词,一键帮她进行全网竞品资料下载,自动分类,进行数据分析。

△用Python爬竞品资料,做数据分析

她甚至用Python来建模预测各种财务决策的数据效果,帮老板搞定了好几个重大项目。

原来一天才能搞完的事情,丽芝上午11点前就能弄完,正确率还高。

不仅如此,她发现:Python还能用来兼职,接一些网上的数据分析的众包项目。少的时候每个月能拿5、6千外快,年底的几个月能拿1万出头。

信息搜集和数据分析,早就不是程序员的专属技能了。

有空的时候多多关注一下各种招聘软件,就会发现,企业往往愿意花高价钱招会Python或编程的人。

这也是为什么强烈建议大家学习Python的一个原因。只要十几行代码,就能:

批量处理上百个文件,工作效率翻十倍

生成可视化图表, 工作结果展示更专业

网络爬虫, 一键爬取网上想要的资料

进行数据分析,解决业务难题,汇报有理有据

如果你也想希望和丽芝一样在职场上走的远、走的深,我强烈建议你尽快将学习Python提上日程。

关于Python学习指南

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<think>嗯,用户想了解堆栈段的增长方向,还提供了几份参考资料。从这些引用内容看,用户可能之前查阅过技术文章,但遇到了一些术语表达上的困扰,比如觉得"栈区由高地址往低地址增长"这样的表述很别扭。用户引用的几篇资料内容都一致:栈是向下增长(向低地址方向),堆是向上增长(向高地址方向)。特别是引用[3]的解释非常透彻——这种设计能让堆栈共享内存空间,避免固定分界导致的空间浪费。不过用户似乎更关注表述的清晰性,希望用更自然的表达替换技术术语。从语言风格判断,用户可能是刚接触系统编程开发者,或者正在研究内存管理的细节。用户特意提到术语翻译的问题,说明ta对技术概念的准确性有要求,同时也注重表述的可理解性。我需要注意避免直接复制教材式的定义,而是采用更平实的语言。技术层面需要明确几个关键点:1.栈向下增长是绝大多数架构的默认设定,比如x86、ARM2.这种设计的内存管理优势(如引用[3]所述的地址空间共享机制)3.需要提供直观的内存布局图示说明用户提供的代码片段[4]很有参考价值,这是个检测栈增长方向的经典方法。通过对比两次函数调用的局部变量地址,就能判断出方向。不过要注意这个代码在开启编译器优化时可能会失效,这点应当说明。考虑到用户可能后续会实验验证,应该在回答中包含可运行的示例代码,并预告可能的编译优化影响。相关问题的设计也可以延伸到具体架构差异(比如某些嵌入式系统可能存在例外),以及堆栈冲突的实际调试案例。</think> 在计算机内存管理中,**堆栈段(栈)通常向低地址方向增长(向下增长)**。以下是具体说明和技术验证: --- ### **核心概念** 1. **栈的增长方向** - 栈从内存高地址向低地址扩展,即新数据压入栈时,栈指针减小(例如 `ESP` 寄存器在 x86 架构中递减)。 - 堆(动态内存区域)则相反,从低地址向高地址增长。 2. **设计原因** - **空间复用高效性**:堆栈向相反方向增长(堆↑栈↓),可共享空闲内存区域(如下图所示)。若两者同向增长,需预先划分固定边界,易导致栈溢出时堆空间闲置,浪费内存资源[^3]。 ``` 内存布局示例(地址由低到高): +-------------------+ | 代码区 | +-------------------+ | 静态数据 | +-------------------+ | 堆 | → 向高地址增长 | (↑) | | | | 空闲空间 | | | | (↓) | | 栈 | → 向低地址增长 +-------------------+ ``` --- ### **技术验证** 通过 C 代码可检测栈增长方向(引用自 [^4]): ```c #include <stdio.h> static int stack_dir = 0; static void find_stack_direction(void) { static char *addr = NULL; char dummy; if (addr == NULL) { // 首次调用 addr = &dummy; find_stack_direction(); // 递归调用 } else { stack_dir = (&dummy > addr) ? 1 : -1; // 比较地址高低 } } int main() { find_stack_direction(); printf(stack_dir == 1 ? "向上增长\n" : "向下增长\n"); return 0; } ``` **输出结果**:在主流系统(如 Linux/Windows x86/x64)中均输出 **`向下增长`**。 --- ### **关键结论** 1. 栈向下增长是绝大多数架构(x86、ARM、RISC-V 等)的通用设计,确保堆栈空间利用率最大化。 2. 术语修正建议:将“栈区由高地址往低地址增长”表述为 **“栈向低地址方向延伸”** 更符合中文技术语境[^1]。 ---
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