2025再见,码农当自强,47岁尚能饭否

2025注定是难忘的一年。2025年1月1号,是我结束飘洋过海的生活从太平洋岛国萨摩亚回国的第一天。我以为迎接的将是全新的人生。打开公众号文章劈头盖脸的都是负面的新闻,还有各种平台都有人在吐槽,诉苦。我明白了最难的2025它来了。

 

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好在坚强的我,迎来了2026。没想到以前看到一位博主说的:宠辱不惊,闲看庭前花开花落;去留无意,漫随天外云卷云舒。这看来一辈子都难做到了。

 

 

正文  

我想总结是要做的。

 

《啼笑姻缘》
演唱:陈小春
作曲:陶昌廷
填词:黄伟文

 

苦恋三千年 分手皆一念
匆匆只在半生间
谁管烽火连天 嫣红姹紫
只想一贯真心 相见

 

纵使不相见 鲜血比水更甜
一生不配做情人
你生来这么美 只看一眼十万个心碎
宁愿不爱 我自劳不获
憎相知 晚一点

 

却怕一天 一切不再重要
那时追悔 可算迟
和你凄风苦雨 和你披星戴月
任你呼天抢地 我也不退

 

爱似黄金 恨似钨丝
就恨情难尽 爱可熔掉恨
我本心上 无情的人
却变成了 伤心的人

 

为你假意当真 为你献上灵魂
但最伤心的人 还笑说不要紧

 

赐我祝福的壮举 请你不用担忧我会不争气
没有心 痛便要别离 很珍惜我的骨气

 

纵使不相见 鲜血比水更甜
一生不配做情人
你生来这么美 只看一眼十万个心碎
宁愿不爱 我自劳不获
憎相知 晚一点

 

却怕一天 一切不再重要
那时追悔 可算迟
和你凄风苦雨 和你披星戴月
任你呼天抢地 我也不退

 

爱似黄金 恨似钨丝
就恨情难尽 爱可熔掉恨
我本心上 无情的人
却变成了 伤心的人

 

为你假意当真 为你献上灵魂
但最伤心的人 还笑说不要紧

 

赐我祝福的壮举 请你不用担忧我会不争气
没有心 痛便要别离 很珍惜我的骨气

 

相恋 苦恋 依恋 姻缘
若注定这就叫缘
这循环 何时能完

 

和你凄风苦雨 和你披星戴月
任你呼天抢地 我也不退

 

爱似黄金 恨似钨丝
就恨情难尽 爱可熔掉恨
我本心上 无情的人
却变成了 伤心的人

 

为你假意当真 为你献上灵魂
但最伤心的人 还笑说不要紧

 

赐我祝福的壮举 请你不用担忧我会不争气
没有心 痛便要别离 很珍惜我的骨气

 

我的程序人生让我啼笑皆非;47岁大龄还不能躺平,2个孩子在读初中,家里房贷还没还完。2025-03-07结束了在成都近3个月的外包,做的是一个涉密的项目,不知道客户是谁,用户场景是什么。理解需求比较难,所以就做不久了。刚开始任务还很多,狂做了2个月,慢慢变得没什么任务,主动要任务也没有,经常要找别的同事蹭任务。当时正是金3银4的季节。于是想自降身价回重庆主城找个工作。没想到我这个决定害得我经历了半年多的失业。意向中的工作没搞定,新工作一直没找到。这期间4月份去了嘉兴一个做工厂的公司同时也有上位机业务的,做了3天,一看不签合同,除了入职那天录了个指纹之外,其他啥手续都没有。所以就跑了。5月初找以前同事介绍一个去扬州驻场开发的工作,也是去了9天,把自己的第一个业务作顺的时候,上线了还不提签合同的事,于是心又慌了。因为多年不见,也对前同事不够信任,然后一朋友打电话说要合作开发一套洗浴软件,他运营我开发,他资助我2年每月提供基本的生活费;做起来就继续。做不好就转。然后吭哧吭哧苦干了3个月。来说说6月的事,boss上一个上海的韩总,说可以和我谈谈居家远程工作的细节。他说给6K,如果去上海每天补助300,提供租房。我先在柳州的中车的中控项目做了2个星期,然后6月初去了上海。公司给租了房,我每天乘坐轮渡从黄浦江对面的塘桥去外滩的久事大厦上班。做的是JAVA开发,阿里投资的人力窝项目,微服务,JAVA并不是很精通,心里又慌了。结果上了9天班,甲方提出换人。所以我又一次提桶跑路回家。时间来到9月,那个洗浴软件只完成了一大半。这时鸡血的剧情来了,我那个合作伙伴迎来了至暗时刻:他感情受挫,被小3骗光了钱,陷入了低谷,没钱继续了。久久没有稳定下来,我一下更慌了。时间来到9月底,又有外包公司联系我,说有个数据迁移的工作机会。这一干就是3个月,前几天甲方说明年人员要裁剪。前几天我发了个朋友圈,打算失业了这次就转身做独立开发者。你看:微信图片_20251230102937_59_8

 

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还有个gif不知道怎么传不上来。反正是一种思考。现在结果下来了明年继续干甲方的活。今天听了一个广播说是阿Q才是人间清醒的。我想也是的,现实很骨感,那我就精神上胜利。好吧,总结完毕,祝大家越来越好。

 

 

 

作者:数据酷软件

出处:https://www.cnblogs.com/datacool/p/19430534

关于作者:20年编程从业经验,持续关注工业自动化

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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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