今年这形势,程序员们做好一年内零收入的准备吧!

【IT职场漫谈】程序员可以一辈子做下去么? 2020年就业形势严峻,面对前路渺茫的职场未来,每个行业的打工人都不禁在发问,自己的职场道路究竟能走多远? 作为一名软件测试工程师,身边的程序员小伙伴也时常交流:程序员到底能不能干一辈子? 在汇智妹看来,理论上程序员是可以一直干下去的,不同年纪、不同阶段、负责不同岗位/职责,直至退休的那一刻。 可现实远比想象中要复杂得多,倘若真的可以一直做下去,那又何来“程序员35岁分水岭”的困扰呢? 或许常人看来,程序员作为IT圈的精英知识分子,从事脑力劳动,拿丰厚高薪,也算是理... 阅读详情

今天想跟大家说几句心里话,

算是有感而发,

希望各位读者看完后都能重视起来。


昨晚碰到了一件事,今天到发文时还难以平静。

昨天一位身处异地的发小突然跑来借钱,说是家里父亲患肺癌,手术需要一大笔钱。

作为多年老友,我很想施以援手,但同时心里又很纠结。

借钱吧,知道治病是个无底洞,还上这笔钱遥遥无期,自己手头也没那么宽裕。不借吧,心里又实在是过意不去。

最后拧巴了半天,微信转过去五千块想让自己心里好受点。

原以为中产家庭挺能扛,现在才知道真碰上事大家都是泡沫,一戳就破。

说实话,到现在都没缓过来。

人到中年每增长一岁,自己身上的重担又多一分,父母需要赡养,在现实面前,自己真的做不到和年轻时一样,把情谊看的比什么都重了。

通过这件事,我也猛然意识到,疾病、事故、意外都是人生旅途上的暗礁,指不定哪一天也会给自己一记重锤。

即使意外发生的可能性只有0.1%,

可遇上了,对一个家庭都是100%的伤害。

去过医院的朋友就知道,那些到医院看病的人,哪怕是家境中等以上的,也都会呈现出愁眉苦脸,心里充满着嘀咕,钱能支撑到什么时候。

更别说绝大多数的普通家庭,在ICU门口,他们的积蓄就是医院的,掏空了全部财产才有可能换回来一条生命,才有可能让老人、孩子活下来。

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所以每隔一段时间我就会看见朋友圈有这样的内容,实话说看多了确实也会麻木。

相信大家也有同感吧,

近些年想要众筹到足够的救命钱,越来越难。

一条条没筹够的众筹信息也不断敲打着我们,警示着我们,提醒我们:

生命很脆弱,我们的生活更脆弱。

想起就在去年,一名普通的公司女白领,女儿不幸得了白血病,她四处筹钱给女儿治病。

在某公益平台筹款,我给她捐了一万。她说算是借我的,以后还,我说不用,只希望能把小孩治好。

她也说,会不惜一切代价,救治女儿。

可惜后来,她女儿还是走了。

类似的事情,在朋友圈经常看到,只要我看到,我都会捐个几百几千。

目前,在某大病筹款平台的捐助等级,已达到最高级别。

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但我的能力毕竟有限的,我帮不了所有人。

所以,大家也要学会防患于未然。

有些人会说,我们农村有新农合,城镇有职工医保,不是都能报销的吗?

其实,医保报销是有范围的。

感冒发烧等小病小痛还好,遇到癌症这样的大病,医保也只是杯水车薪,不能帮我们快速灭火。

拿药品来说,全国19万种药品中,

能报销

的药只有2800种,

占比仅1.7%

,

也就是下面这万绿丛中一点红。

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其他的,

连癌症治疗中经常会用到的进口药和器材都报不了。

还记得33岁的复旦大学博士阎宏微吗?

终于熬出头迎接美好人生时不幸被诊断为晚期三阴性乳腺癌,最凶险的那种。靶向药,几乎成了最后的救命稻草。

她跑到香港买帕博西尼,

一盒30000块,21粒,平均一粒1400块。

试问,

这样的开销下,有几个家庭能不喊穷?

很多人和我一样,是家庭收入的主要来源,那么风险全集中在自己身上。

说实话,这样的案例也很能代表在读这篇文章的粉丝朋友们。

上有四老,下有一小,中间两个人,支撑起一个倒金字塔结构。只要其中一根顶梁柱倒下,家庭就会风雨飘摇。

想想看,等到孩子刚读大学时,我们很多人也差不多50岁出头了,

那时我们还能保证自己像现在一样能赚钱吗?

万一到时身体得个什么大病,孩子也才刚参加工作,我们又该怎么办?年迈的父母如何安享晚年,孤身的伴侣如何支撑整个家庭?

前几年,因为频繁出差和熬夜改稿,我的身体就已经亮过红灯了,但生活的重担压在肩上,我敢停下来吗?不敢。

唯一庆幸的是,

这件事早早地给我敲响了警钟。

现在我还能赚点钱,但把钱存着又会贬值,投资吧大多数不靠谱,买房产吧也不敢轻易入手,于是我才开始了解保险。

只有这样,才能在人生的下半场,做好托底的终身保障。

如果现在手中有闲钱,强烈建议大家也去考虑下这件事,它只占用一点点现金流,就能极大程度上降低极端情况下的资金风险。

这是我给大家整理的看病不花一分钱配置思路:

支出项:

大病治疗费用:约80万

病后家庭收入损失:50万/年*2=100万

收入项:

社保报销:15万(平均)

商保赔付:165万(医疗险+重疾险)

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一场大病三甲医院花费80万,经过社保报销和商保赔付后,没花一分钱。

剩余100万拿来补偿患病后2年家庭收入损失,即使生场大病也没影响家人正常生活。

然而,很多人真打算买保险时,却发现到处都是坑,业务员为冲业绩一昧推销,作为门外汉,我们也很难辨别其中陷阱。

等到生病理赔时才发现买少、买错、买贵了保险,追悔莫及都是常事。

对此我是深有同感,

不合格的推销员是大家对保险观感极差的最主要原因,而并非保险本身。

因此,

希望大家能暂时抛去偏见,将专业的事交给专业的人来做。

我的老朋友——资质齐全、专业全面的水星1V1保障规划团队,今天再次郑重推荐给大家!

他们真的很不一样,没有一上来就给我推销热门产品,更没有喋喋不休的骚扰。

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当时直接把我惊到了,

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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如果你想接私活,那么首先要注册的就是猿急送,猿急送成立于2015年,国内最早的目前领先的程序员兼职网站,32万+的工程师,几万的企业都在猿急送上长期找程序员,只要你做得好,复购率是很高的,是一个可以长期做的平台。 平台特点:追求高质量的雇主和工程师,汇聚了知名互联网公司的技术、设计、产品大牛,通过实际坐班、远程等方式,一对一为创业公司解决问题,提高创业效率。 需要注意的是,平台对于工程师的技术和项目经验要求比较高,开发过程中也会要求填写里程碑,开发完成后会有互评,这个平分直接影响以后项目的数量和价格,接

qijonecrystal的专栏 5073

程序员可以做哪些副业?我整理的千字副业指南。

都说不想做副业的程序员不是好程序员,尤其是在经济形势不好的现在,有一份靠谱和稳定的副业更是成为了程序员的不二之选。一般是分阶段回款,分为前中后期,比较常见的有6:3:1,5:3:2等,为了保证自己的权益,不要把过多的款项压在最后。这有点像是一种新型的用工形式,虽然程序员是项目的“临时工”,但来钱速度快,周期短,还是很适合作为一份稳定的副业的。最后,如果你有扎实的技术功底和资源,还可以考虑技术创业,做个小程序、网站等,以代码为工具,赚到更多的钱。这是我整理的一份千字副业指南,希望能对在观望副业的你有所帮助。

Javachichi的博客 2726

对于目前程序员严峻的就业形势,我们应该做什么?

随着互联网的快速发展,越来越多的年轻人选择从事编程行业。但也有一部分人在面对竞争激烈和多变的市场时感到迷茫。本文将介绍一些解决方案,帮助那些“就业迷茫”的人找到自己的职业方向。分析市场趋势:我们需要深入了解市场的趋势和行业的需求。这可以通过阅读行业报告、参加行业会议、加入行业社区等方式实现。找到适合自己的行业:根据我们的技能和兴趣,我们可以选择几个适合自己的行业。这可以是目前市场需求大的行业,如人工智能、大数据、区块链、车载开发等,也可以是我们感兴趣的行业,如游戏开发、移动应用开发等。

Android23333的博客 357

为什么女程序员那么稀缺?女程序员吃不吃香?

程序员脱单一直是个难题,这里的一个客观原因就是程序员群体的男女比例严重失衡(比如我司达到了2:8),身边的工作环境缺少异性,大老爷们天天混在一起,脱单自然也就更加困难了。

pythonhy的博客 413

程序员加薪的技巧!

做为一名程序员,我们工作中最关注的是自己能力的提升,待遇的提升。但你的待遇是否令自己满意,你是否提出过涨工资。如果你从来没有或很少提出过涨工资,那么不用急,因为你并不孤单。经研究表明:89%的人认为他应该加薪,而这些人中,只有54%的人提出过涨薪,13% 的人宁愿重新去找工作,33%的人还在默默的付出。 工资待遇影响着我们的生活质量,是我们最关心的事。那么提出涨薪有没一些小技巧,

GB15600279399的博客 906
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