为什么我们要到北 上 广 深 杭打拼?

见字如面,我是军哥!

这几天看到朋友圈传这个话题的文章,我觉得很好玩,值得写一篇。

我说说自己,当初来上海打拼无外乎这么几个原因:

1、我这个计算机专业在老家很难找到开发类的工作,而我想未来从事软件研发工作。

2、老家找工作大部分需要靠关系,我这种人真的没什么关系,父母都是农民,而我当时觉得可能大城市更多靠能力,相对公平一些。

3、前女友是上海人,在上海工作ing。

4、我认为大城市机会多些,想从山窝窝里走出去,去看看外面的世界,就算留不下来,也算曾经来过吧。

5、之所以选择上海而不是别的城市,是因为它离家近些,并且我毕业那会(2005),杭州还不太行。

以上,就是我的原因,当然,本质上还是因为穷哈。

诚然,从我毕业到现在都快 20 年了,不管是运气也好,还是努力也罢,我还是在这座城市扎下根了。

用一首诗表达一下我此刻的心境:

想想刚毕业来上海多次面试未果的无助;

想想曾经每隔一年左右就要搬一次家的无奈;

想想曾经加不完的班,写不完的代码;

想想曾经工作时的领导和表面看起来很不错的同事;

想想曾经我经历的一切的一切;

仿佛就在昨天。。。

你要说我在的这座城市有多好,我倒不觉得,我觉得更多是适应了吧,也有人说大城市退休之后的养老金高,等我哪天真的拿到了,告诉你们哈~

我相信看到这里的你,或许也在北/上/广/深/杭等一线城市,那么你们在目前这座城市打拼又是因为什么呢?期待你评论区回答哈~

最后,最近我发现很多程序员很多容易陷入技术陷阱,对公司/对行业/对技术/对技术思维、产品思维/对管理/对晋升/对和领导如何相处等缺乏深入的认知,导致成长慢,对未来担忧又不知道如何破局,并且老踩坑,不过不用担心,我决定本周六晚上直播给大家聊聊这个话题,点击下方预约,我们不见不散~

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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