单身率最高的行业,还真是自找的!

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前一段有媒体采访,目前全行业单身率最高的就是互联网公司,以程序大大们集聚地著称的互联网公司,在职程序人员单身率高达40%,替程序大大们喊冤啊,接连二三的各大媒体跟风式报道了目前行业的状况,但是,这个锅不能让程序大大们来背
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程序大大们待遇水平高,在全社会是有目共睹的…虽然辛苦一点吧,但是大多数在积累一些学习经验后就能有稳超同龄线的薪资,甚至有个别特别勤奋的应届毕业生刚出门就能拿到10K以上的薪资,物质方面是毫无问题的~

再者,在软实力方面,程序大大多比较细心,做事很有耐心…而且长时间沉浸在工作中,也给女生会有很大的安全感啦~

至于工作性质方面,其实在快节奏的时代…大多数职业都免不了加班加点的问题,毕竟公司需要,也愿意付出加班的薪水,程序大大们经常在公司要进入长时间沉浸式的工作,加班这种问题也没什么可以诟病的那么,到底是什么原因呢
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我眼里的别人家的程序大大…

单身还真是自找的

小熵身边的程序大大朋友年龄一般在22-25之间,基本搞个团建或者私下聚餐都是带着女朋友的,加班这些问题虽然不好解决,法定节假日时间里还都是挺轻松的,反而没有女朋友的程序大大…自制力说实话太差,平时不注重学习能力的提高,工作进度的缓慢导致项目交不上来,周末双休不但耽误了,自己平时出门也不是很讲究,背心人字拖就走了…话说我们公司茶歇间还有男士着装品味的杂志…行政还有代购服务,必须给大家推荐一下哈哈~
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现实情况

老人假摔碰瓷=坏人变老了,喜欢自己待着琢磨技术的单身狗毕业了=程序大大都是单身,其实这个逻辑不难盘,只不过大多数毕业之后的程序大大还是蛮热门的

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对于大部分人来说,找机会把自己的基础知识补齐,边工作边补基础
知识,真心很重要。

【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
### PyQt实现图片识别的数据集选择界面 为了使用PyQt创建一个可以加载三个数据集并执行图片识别的应用程序,以下是详细的解决方案: #### 1. 创建主窗口布局 可以通过`QVBoxLayout`或`QGridLayout`来设计界面布局。该界面应包括用于选择数据集的按钮、显示所选数据集路径的标签以及启动图片识别过程的按钮。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel, QFileDialog, QMessageBox class ImageRecognitionApp(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): layout = QVBoxLayout() # 使用垂直布局 self.dataset_paths = ["", "", ""] for i in range(3): # 添加三个数据集的选择控件 btn = QPushButton(f'选择第 {i+1} 个数据集') label = QLabel('未选择文件夹') btn.clicked.connect(lambda _, index=i: self.selectDataset(index)) layout.addWidget(btn) layout.addWidget(label) setattr(self, f'label_{i}', label) # 动态设置label属性 recognize_btn = QPushButton('开始图片识别') recognize_btn.clicked.connect(self.startRecognition) layout.addWidget(recognize_btn) self.setLayout(layout) self.setWindowTitle('图片识别应用')[^2] def selectDataset(self, index): folder_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, '选择数据集目录') if folder_path: self.dataset_paths[index] = folder_path getattr(self, f'label_{index}').setText(folder_path) def startRecognition(self): if all(path != "" for path in self.dataset_paths): message_box = QMessageBox.information(self, '提示', '正在开始图片识别...') # 这里调用实际的图片识别逻辑函数 recognition_results = perform_image_recognition(self.dataset_paths)[^3] show_results_in_ui(self, recognition_results) else: QMessageBox.warning(self, '警告', '请选择所有的数据集!') def perform_image_recognition(dataset_paths): """模拟图片识别功能""" results = {} for idx, path in enumerate(dataset_paths): results[f'Dataset{idx+1}'] = {'status': '成功', 'details': f'{path} 中的图片已处理'} return results def show_results_in_ui(app_instance, results): msg_text = "\n".join([f"{k}: {v['status']} - {v['details']}" for k, v in results.items()]) QMessageBox.information(app_instance, '识别完成', msg_text) if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) window = ImageRecognitionApp() window.show() app.exec_() ``` #### 2. 关键组件说明 - **QFileDialog**: 提供了一个对话框让用户可以选择本地磁盘上的文件夹作为数据集位置。 - **QPushButton 和 QLabel**: `QPushButton`负责触发事件(如打开文件夹选择器),而`QLabel`则用来实时更新用户选定的文件夹路径。 - **消息弹窗 (QMessageBox)**: 当缺少必要输入或者操作完成后会通过消息框通知用户状态变化情况[^4]。 #### 3. 图片识别部分 由于具体算法依赖于使用的模型和技术栈,在此仅提供框架性的接口定义。可以根据实际情况替换为TensorFlow/Keras或其他深度学习库中的图像分类模型预测方法。 --- ###
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