IT职场人,切不要一辈子靠技术生存

本文探讨了在中国学习技术的局限性,包括工作环境、人际关系、职业发展等方面的问题,并指出技术人才面临的挑战。强调技术只是生存工具,建议学习者保持务实态度,明确技术在就业与创业中的角色。

转自   http://blog.youkuaiyun.com/nizuimeiabc1/article/details/7594445

不管你是学习技术为了找工作还是创业,你都要对技术本身有个清醒的认识,在中国不会出现BILL GATES,因为,中国目前还不是十分的尊重技术人才,还仅仅的停留在把软件技术人才当作人才机器来用的尴尬境地。

  一。 在中国你千万不要因为学习技术就可以换来稳定的生活和高的薪水待遇,你千万更不要认为哪些从事市场开发,跑腿的人,没有前途。

  不知道你是不是知道,咱们中国有相当大的一部分软件公司,他们的软件开发团队都小的可怜,甚至只有1-3个人,连一个项目小组都算不上,而这样的团队却要承担一个软件公司所有的软件开发任务,在软件上线和开发的关键阶段需要团队的成员没日没夜的加班,还需要为测试出的BUG和不能按时提交的软件模块功能而心怀忐忑,有的时候如果你不幸加入现场开发的团队你则需要背井离乡告别你的女友,进行封闭开发,你平时除了编码之外就是吃饭和睡觉(有钱的公司甚至请个保姆为你做饭,以让你节省出更多的时间来投入到工作中,让你一直在那种累了就休息,不累就立即工作的状态)

  更可怕的是,会让你接触的人际关系非常单一,除了有限的技术人员之外你几乎见不到做其他行业工作和职位的人,你的朋友圈子小且单一,甚至破坏你原有的爱情(想象一下,你在外地做现场开发2个月以上,却从没跟女友见过一面的话,你的女友是不是会对你呲牙裂嘴)。

  也许你拿到了所谓的白领的工资,但你却从此失去享受生活的自由,如果你想做技术人员尤其是开发人员,我想你很快就会理解,你多么想在一个地方长期待一段时间,认识一些朋友,多一些生活时间的愿望。

  比之于我们的生活和人际关系及工作,那些从事售前和市场开发的朋友,却有比我们多的多的工作之外的时间,甚至他们工作的时间有的时候是和生活的时间是可以兼顾的,他们可以通过市场开发,认识各个行业的人士,可以认识各种各样的朋友,他们比我们坦率说更有发财和发展的机会,只要他们跟我们一样勤奋。(有一种勤奋的普通人,如果给他换个地方,他马上会成为一个勤奋且出众的人。)

  二。在学习技术的时候千万不要认为如果做到技术最强,就可以成为100%受尊重的人。

  有一次一个人在面试项目经理的时候说了这么一段话:我只用最听话的人,按照我的要求做只要是听话就要,如果不听话不管他技术再好也不要。随后这个人得到了试用机会,如果没意外的话,他一定会是下一个项目经理的继任者。

  朋友们你知道吗?不管你技术有多强,你也不可能自由的腾出时间象别人那样研究一下LINUX源码,甚至写一个LINUX样的杰作来表现你的才能。你需要做的就是按照要求写代码,写代码的含义就是都规定好,你按照规定写,你很快就会发现你昨天写的代码,跟今天写的代码有很多类似,等你写过一段时间的代码,你将领略:复制,拷贝,粘贴那样的技术对你来说是何等重要。(如果你没有做过1年以上的真正意义上的开发不要反驳我)。

  如果你幸运的能够听到市场人员的谈话,或是领导们的谈话,你会隐约觉得他们都在把技术人员当作编码的机器来看,你的价值并没有你想象的那么重要。而在你所在的团队内部,你可能正在为一个技术问题的讨论再跟同事搞内耗,因为他不服你,你也不服他,你们都认为自己的对,其实你们两个都对,而争论的目的就是为了在关键场合证明一下自己比对方技术好,比对方强。(在一个项目开发中,没有人愿意长期听别人的,总想换个位置领导别人。)

  三。你更不要认为,如果我技术够好,我就自己创业,自己有创业的资本,因为自己是搞技术的。

  如果你那样认为,真的是大错特错了,你可以做个调查在非技术人群中,没有几个人知道C#与JAVA的,更谈不上来欣赏你的技术是好还是不好。一句话,技术仅仅是一个工具,善于运用这个工具为别人干活的人,却往往不太擅长用这个工具来为自己创业,因为这是两个概念,训练的技能也是完全不同的。

  创业最开始的时候,你的人际关系,你处理人际关系的能力,你对社会潜规则的认识,还有你明白不明白别人的心,你会不会说让人喜欢的话,还有你对自己所提供的服务的策划和推销等等,也许有一万,一百万个值得我们重视的问题,但你会发现技术却很少有可能包含在这一万或一百万之内,如果你创业到了一个快成功的阶段,你会这样告诉自己:我干吗要亲自做技术,我聘一个人不就行了,这时候你才真正会理解技术的作用,和你以前做技术人员的作用。

  [小结]

  基于上面的讨论,我奉劝那些学习技术的朋友,千万不要拿科举考试样的心态去学习技术,对技术的学习几近的痴迷,想掌握所有所有的技术,以让自己成为技术领域的权威和专家,以在必要的时候或是心里不畅快的时候到网上对着菜鸟说自己是前辈。

  技术仅仅是一个工具,是你在人生一个阶段生存的工具,你可以一辈子喜欢他,但最好不要一辈子靠它生存。

  掌握技术的唯一目的就是拿它找工作(如果你不想把技术当作你第二生命的话),就是干活。所以你在学习的时候千万不要去做那些所谓的技术习题或是研究那些帽泡算法,最大数算法了,什么叫干活?

  就是做一个东西让别人用,别人用了,可以提高他们的工作效率,想象吧,你做1万道技术习题有什么用?只会让人觉得酸腐,还是在学习的时候,多培养些自己务实的态度吧,比如研究一下当地市场目前有哪些软件公司用人,自己离他们的要求到底有多远,自己具体应该怎么做才可以达到他们的要求。等你分析完这些,你就会发现,找工作成功,技术的贡献率其实并没有你原来想象的那么高。

  不管你是学习技术为了找工作还是创业,你都要对技术本身有个清醒的认识,在中国不会出现BILL GATES,因为,中国目前还不是十分的尊重技术人才,还仅仅的停留在把软件技术人才当作人才机器来用的尴尬境地。(如果你不理解,一种可能是你目前仅仅从事过技术工作,你的朋友圈子里技术类的朋友占了大多数,一种可能是你还没有工作,但喜欢读比尔。盖茨的传记)

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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