某程序员吐槽:领导重金挖来一同事,结果还不如我这种一万多的

一位程序员吐槽新同事薪资高达4W,但业务技能存疑,引发关于薪资与能力匹配性的讨论。

在职场中,人员变动是再常见不过的事,特别是一些大的公司,由于人数众多,每个人的情况也会不同,所以就会看到今天来明天离职的现象,不过对于公司中的员工们来说,感到最难以接受的事情就是觉得同事业务水平不如自己的,但是薪资待遇却高。最近就有位程序员网友遇到了这样的事情,由于觉得不忿,所以跑到论坛吐槽。

 

楼主吐槽道:领导招了一个他的前同事,工作快6年,月薪4w+,在百度等大公司干过几年,结果刚来的时候,问hive怎么查询,Hadoop怎么用,前天又问git怎么建立分支,提交代码等等一些问题,楼主开始对他的能力产生质疑,啥也不会,会的还不如我们这些拿一万多工资的多,不明白为什么他能拿这么高的工资。

网友认为那是你没有发现人家的长处,四万月薪必然有两把刷子,只是暂时没有显露出来。不过从帖子中看出,楼主在公司中属于后来者,资历一定是没有他口中的同事资历高,所以才会工资低,也才导致看到同事工资那么高有点不服气。对于楼主的吐槽,网友们的态度大致分为了两种,一部分网友认为同事能拿到高薪是有道理的,而另外一部分网友则认可楼主的观点。下面是反对楼主观点的网友留言:

看到上面网友的评论,确实, 虚心求学不能说成一无是处,如果真的一无是处,不会到处问,都是牛逼吹上天,好像什么都会,什么都简单。谷歌前员工表示刚出来确实会遇到这些问题,内部很多人不用git不用cmake/gradle/mvn更没有Hadoop/hive。小厂才各种用这些东西吧。

 

<think>嗯,用户想知道处理一万多张照片需要多少时间。首先,我需要考虑影响处理时间的因素。比如,每张照片的大小和处理算法的复杂度。可能还有硬件性能的问题,比如CPU、GPU或者内存速度。然后,用户提到的引用里说每天标注300张是极限,这可能涉及到人工标注,但用户问的是IT图像处理性能,应该是指自动处理吧? 接下来,我应该分解问题。处理单张的时间乘以总数量,再加上可能的并行处理效率。比如,如果每张需要0.5秒,那么一万张就是5000秒,大约1.4小时。但如果是复杂的操作,比如人脸识别或深度学习模型,每张可能需要几秒甚至更久。这时候总时间就会更长。 然后,硬件配置也很关键。如果有多个CPU核心或者使用GPU加速,可以并行处理多张图片,缩短总时间。比如,使用GPU可能比CPU快10倍,这样时间就会大幅减少。另外,内存是否足够大,能否同时加载多张图片处理,也会影响速度。 用户提供的引用里提到,大模型需要百万或千万张图片训练,但这里的问题是一万多张,可能属于小规模。不过引用里也提到数据标注的成本高,每天300张是人工的极限,但自动处理应该快得多。不过用户的问题是关于处理耗时,可能包括自动处理,比如调整大小、滤镜、分析等。 我需要给出一个估算方法,让用户可以根据自己的具体情况代入数值。比如,建议用户先测试处理100张的时间,然后推算整体时间。还要考虑存储IO,如果图片从硬盘读取,速度可能比SSD慢,影响整体时间。 可能用户没有提到的是分布式处理或者云计算,如果有集群的话,时间会更短。不过一般情况可能假设是单机处理。所以需要分情况讨论,单线程、多线程、GPU加速等不同场景下的时间估算。 总结起来,步骤应该是:确定处理类型,测试单张时间,计算总时间,考虑硬件加速和并行处理,最后给出示例和优化建议。同时,提醒用户实际测试的重要性,因为不同情况差异很大。</think>### 处理一万多张照片的耗时评估方法 #### 1. **关键影响因素分析** - **单张处理时间**:核心取决于算法复杂度,例如: - 简单操作(调整尺寸/滤镜):$t_1 \approx 0.1-0.5$秒/张 - 中等操作(目标检测/特征提取):$t_2 \approx 1-5$秒/张 - 复杂操作(深度学习推理):$t_3 \geq 10$秒/张[^2] - **硬件性能**:GPU加速可将计算耗时降低至CPU的$1/10$至$1/50$[^2] - **并行处理能力**:多线程/分布式处理效率提升公式: $$T_{总} = \frac{N \cdot t}{k \cdot m}$$ ($N=图片总数$, $t=单张耗时$, $k=并行线程数$, $m=节点数$) #### 2. **基准测试建议** ```python # 示例:单张处理耗时测试 import time def process_image(img_path): start = time.time() # 图像处理操作(示例代码需替换为实际算法) processed_img = resize(img_path) return time.time() - start # 测试100张样本 total_time = sum(process_image(p) for p in sample_images[:100]) avg_time = total_time / 100 ``` #### 3. **耗时估算模型** $$T_{预估} = 1.2 \times (N \times t_{avg}) \times \frac{1}{E_{并行}}$$ - 系数1.2包含I/O读写等额外开销 - 并行效率$E_{并行}$参考: - CPU多线程:$0.6-0.8$ - GPU加速:$0.9+$ #### 4. **实际场景示例 | 场景 | 硬件配置 | 处理类型 | 预估耗时 | |------|----------|----------|----------| | 证件照裁剪 | 8核CPU+SSD | 简单处理(0.3s/张) | $$ \frac{10,000 \times 0.3}{8 \times 0.7} \approx 535秒 \approx 9分钟 $$ | | 医学影像分析 | RTX 3090 GPU | 深度学习(8s/张) | $$ \frac{10,000 \times 8}{1 \times 0.95} \approx 84,210秒 \approx 23.4小时 $$ | #### 5. **优化建议** - 批量处理减少I/O开销 - 使用TensorRT/PyTorch JIT优化推理速度 - 采用内存缓存技术(如Redis)提升数据读取效率 - 分布式处理框架(Spark/Dask)实现线性扩展[^1]
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