IT职场人生系列之十八:危险职业(上)

本文深入探讨IT职场中被视为危险且缺乏前景的职业类型,以及看似诱人但风险同样巨大的职业。通过分析这两种职业的特点,提出有效应对策略,帮助处于这些职业中的人们寻找发展方向和提升自身价值。

这是IT职场人生系列的第十八篇。(序言专栏目录

IT职场中,有几个看上去就很危险、没有前途的职业;也有一些看上去很美,但前途也很危险的职业。本系列将大致列举其中一些,并给出一些如果已经位于这些职业中,应该如何处理的方法。

如何判断危险职业

整体上有两种危险职业:无积累和窄出路。

无积累职业指那些做了很久,但是很难有所积累的职业;由于没有积累,也就很容易因为技术的更新而淘汰,或被年轻人替代。无积累,可替代,无出路,说的是一件事

在非IT的日常生活中常常可以看到这类职业:出租车司机,看门人,高速收费员,等等。

IT业中,黑盒测试人员,售后,技术支持,协调员,过程管理员(PPQA),都很容易陷入这种状态。

窄出路职业指那些未来可做的职位虽然不差但是需求量很少的,由于千军万马过独木桥,所以这些未来的出路不应该成为“职业”而是应该成为机遇,即有很好的条件和机会才做。

在非IT的日常生活中也有这类职业:数学家,操盘手,电影明星,等等。

IT业中,典型的是质量管理,咨询师这个方向。与前者的区别是:窄出路职业做好了相当不错,但是由于“扇出”能力很强,一个影星、一个咨询师就能覆盖很大的范围,并不需要太多的同类人群。

职业是死的,人是活的,虽然不鼓励进入,但即使身处这些危险职业中,只要按正确的方法做事,仍然不至于彻底无望。

无积累职业

之前提到过写简历的秘诀:就是不要去应聘了才写简历,而是每隔三个月到半年,就为自己重写一个简历,看看有没有什么新鲜的内容出现。如果有,就说明有积累;如果没有,就说明没有积累。

但是,这类积累不能是流水帐,就是我又参加了什么项目,又做了什么事情。只要没有休假,人总归有任务要做的,但是如果做了很多工作,却总结不出来提高,也不叫积累。

黑盒测试人员,售后,技术支持,协调员,过程管理员(PPQA),都很容易陷入这种状态,有这样几种方法可以化解。

1. 关注业务积累

很多职业本身并没有太多的技术积累,比如出租车司机,总不能练习马路飙车。那应该怎么办呢?在之前一家咨询公司,有一位很爱学的司机。平时没有事情的时候专职司机都呆在家里,也发一台电脑,但是能干点啥呢?他就来问我,后来我想了想,说学外语和办公软件吧,外语优先,因为开车+外语是个不错的组合,开车+办公软件就不伦不类。结果是过了不久他就能听说一些简单的外语了,因此之后接送外国讲师不用再跟着一个翻译了(甚至是跟一个咨询师去),因此大受老板的器重。后来逐渐成为公司除了专业业务之外的其他事情的主管。

很多职业比如黑盒测试、售后、支持,看上去没有什么技术,但是却和那位司机一样,和业务、客户、人、市场相对接近,在这些领域积累经验,一样能有良好的发展前景。

比如如果对业务逐渐熟悉,就可能在产品、销售方向上有所作为,即使不离开自己的岗位,也会成为一个部门的中坚力量。实际上一个充分理解产品业务用途的黑盒测试人员,将是一个难得的测试部门领导。

2. 关注技术手段

很多职业之所以被认为是体力活,是因为体力可以解决大部分问题,但也带来人力紧张、重复劳动的问题,如果能以技术手段解决,就可能事半功倍。

比如在Google,运营总监是一个很重要的职位,因为Google之所以能位于搜索引擎只首,除了技术和市场之外,其单位运营成本只有Bing的一半,也是一个亮点。要找到工作效率两倍的人显然不可能,但是使用各种技术手段解决问题,则是有可能的。

从业务的角度来理解,在网络游戏界,有一个通行的“技术支持”规则,就是发动群众,建立社区,让玩家们自己解答自己的问题。实际上很多软件产品都可以推行这种方法,不过多数软件企业都是从工业时代的市场-销售-支持思维过渡过来的,多数还没有缓过神来。

从技术的角度来理解,一个能自助服务的知识库系统,能解决很大的问题。这类知识库系统多数都是首先让大家搜索答案,如果搜索不到就提问。而提问在提交之前,系统先按关键词分析出以往有哪些相关的问题和答案,然后弹出这些信息来“拦截”提问过程,如果拦截成功,就减少了一次提问回答的技术支持过程。

无论哪一种,都能让人们从繁重的人工服务中解脱出来,有点类似敏捷开发中的自动化和回归测试过程,一次投入给出的答案,将让未来复用和收益。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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