压抑的西安互联网环境,你有纠结辞职吗?

一名程序员在西安的工作环境中感到压抑,面对互联网行业的局限,决定辞去工作,与家人商议后选择前往南京发展。文章探讨了面对未知生活的恐惧、个人职业规划的重要性以及在信息技术行业中的自我提升。

在时代的浪潮面前,依赖于外界的所谓安全感已经变得越来越脆弱。因此我们一直明白,除了内心信念这种形而上学的东西,真实的生活还是要脚踏实地。在春节回家的火车上,遇到一个从外地回西安的程序员,他也刚毕业三四年,我故意问他,有打算会西安发展的想法吗?他对我讲,西安的环境让人很压抑,目前不打算回来。他讲的还蛮准确,在“皇城”文化下,多少西安人因循守旧,在互联网行业,从事技术研发的人很多,而严重缺乏市场推广,运营和商业开发等等。团购习惯、共享交通、视频社交……哪个不是在东部沿海地区经历惨烈厮杀后决出冠亚,再向西安规模化普及的?不可否认西安有市场,但并非互联网公司眼中的价值市场。

我原本以为我们公司的总部在深圳,西安的分公司应该会好一些,但是两年下来,一切不尽人意。对西安的工作环境越感明确。加上我的家属们都在外地,我一个人生活在西安。于是辞职的念头在我心里一直回荡,公司的一些变化,让我这种想法更加强烈,但是我还不算果断 。等到今年春节,我和家里人一起讨论了当前的情况。我也仔细想了想为什么我一直在纠结当中,我不是对这份工作有留恋,我非常清楚地知道,我的纠结来自于对未知生活的恐惧,而不是对这样一个工作机会的珍视。其实思考的那一瞬间,我如果放弃对这种恐惧的抵抗,很容易就妥协了。或是辞职以后后悔的人,大多是对自己的未来没有一个清晰的目标以及可行的计划。

这个世界对女性实在是不太友好。铺天盖地的文章告诉你,女生过了25岁就该如何如何,30岁之前你要完成多少件事。我们捧着社会抛给你的这张清单,看着那些没有打钩的项目,惴惴不安。或者也并非如此,可能是我们对自身的要求太高。大部分时候,焦虑的根源并非只是年龄,而是在我们内心深处,没有能成为我们想象中最好的自己。

当我真正准备辞职这件事时,我盘点了一下,面对失业,我害怕的是什么。总结如下:

(1)经济来源    —— 准备存款

(2)社会保障    —— 自行购买五险一金

(3)未来的职业发展问题   ——为下一份工作制定学习计划  

心理和物质上都做好充足的准备,能够让你在面临挑战的时候依然不退缩,放开手脚去追求自己想要的生活。未来并不明朗,重新掌握人生主动权带给我兴奋和焦虑的双重体验。对自己未来的期许,就是打破现有的知识边界,活的更加丰盛吧。

要种一棵树,最好是十年前,其次就是现在。

我家属在南京,我和家里商量今年离职去南京。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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