前一天还在聊抢票,第二天就被裁了,年底是互联网行业的寒冬吗?

刚过完2020年的第一天,我有一个朋友跟我说:“兔子,我离职了。

听到这个消息的我真的超级惊讶,因为我们在前一天还在聊怎么抢回家的火车票,后来经过了解,他是被裁了,不过他的公司比较人性化,给他赔偿了N+1。后来和他聊了很多,一开始还想安慰他,不过他的心态比较好,没有因为这个事情而受到打击,相信他会遇到更好的工作。

我有点不太理解,为什么年底了,公司开始裁员了呢?,后来经过了解,总结了以下两点:

1、公司有优胜劣汰的制度,你能力不行就会被淘汰

2、公司的业务发展不景气,为了缩减成本,不得已而为之,尤其是年底了,涉及了年终奖、年假等各种福利。


朋友这个结局还算不错,但是对于那些被裁且过程比较曲折的人来说就比较不幸了。

2019年有个词比较火,那就是【暴力裁员】,裁员现象很正常,但是被暴力裁员到底是怎么样的?

下面就盘点一下知名的暴力裁员事件:

2019年11月份网易患病员工发文倾诉网易对自己暴力裁员,引起了各大媒体纷纷转发,也激起了各个这个行业的人对网易的愤慨,因为事件的不断发酵以及扩大,网易出于压力出来发布了道歉声明,最终结果其实还是可以的,网易和被裁员工和解。

具体事件文章可看《网易发“暴力裁员”内部说明:给 N+1 赔偿后遭 61 万索赔》、《网易与被裁员工和解,互联网 HR 如何花式裁员?》

2019年12月完美世界患病员工网上爆料自己被暴力裁员,爆料自己被关小黑屋,摄像头监控,工作量超其他人的全过程,最后事件火了以后,当事人是否和解就不得而知了。

具体事件经过可看《再现暴力裁员!患病员工被关小黑屋,摄像头监控,工作量超其他人!》

就在接近2020年的时候,神州优车直接在员工工位上宣读裁员的视频火了,不仅火了人事,也让网友火了,网易、完美世界的员工因为患病被裁尚且还能被一小部分的人理解,但是你这个不仅直接在工位上宣读并且还拍摄视频真的就太过分了!不仅不尊重人还侮辱人。


以上这几个事件只是暴力裁员其中的一小部分,还有很多其他被暴力裁员的,当暴力裁员事件被曝以后,很多用户在公众号下纷纷留言自己身边暴力裁员事件,对于暴力裁员事件我们比较愤慨也很心寒。但是这就是我们所处的大环境不是么?

所以作为一个员工,我们需要做到的就是做好随时被裁的准备,不断的去提升自己的能力,这样在面对裁员的时候也能够坦然面对。也能够发现更好的自己。


撇开这么沉重的话题,不管遇到多大的坎,我们总是还要往前迈步的,船到桥头自然直,世界这么大,我们这么小,我就不信没有我们的容身之地!

年关将至,春节即将到来,很多人纷纷抢回家的票,准备和亲人团聚,也有很多人在筹划去哪个国家过年。

那么问题来了,你们旅途上的东西都准备好了吗?充电宝、耳机、书籍都准备好了吗?没准备好的可以准备啦,今天就来给大家推荐3款旅途必备产品,充电宝、耳机和可收纳的数据线。【文末有福利】

首先是这款充电宝,这是一款自带数据线的充电宝,小巧,携带很方便,一次可充4个手机,颜色有黑白红三种颜色




推荐理由

1、自带充电线,一线两用,是数据线也是挂绳

2、体积小巧,单手可握

3、一万毫安大容量,可给手机充电多次

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其次推荐的是有线耳机,有线耳机的好处是长途上不怕没电,这款耳机有三个颜色,黑色、白色和棕色,某东销量99W+,评价出奇的不错哦,值得入手一个。



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1、带线,不怕没电

2、耳机自带四个喇叭,音质没得说

3、耳麦设计比较人性,接听电话/切换音乐/调整声音大小都很方便

4、颜值以及性价比比较相配

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最后推荐的是一拖三数据线,同时也是可以收纳的数据线,摆脱了线多的困境,这款数据线有2个颜色可选,红色和黑色



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3、内置高智能芯片,提升充电速度

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福利

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公布获奖时间:2020年1月6日11:30

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
### 神经网络的第一次寒冬 神经网络的第一次寒冬主要源于其早期模型——感知机(Perceptron)的能力局限性。感知机是一种单层神经网络结构,能够处理简单的线性分类问题[^1]。然而,它无法解决非线性可分问题,例如著名的“异或”问题。这一缺陷使得感知机的应用范围受到极大限制,并引发了学术界对其可行性的广泛质疑。 此外,在20世纪60年代末期,人工智能奠基人之一马文·明斯基在其著作《感知机》中指出,感知机存在理论上的局限性,进一步打击了人们对神经网络的信心[^3]。这种批评不仅削弱了学界的兴趣,还导致研究资金大幅减少,许多研究人员转向其他领域。因此,神经网络的研究陷入低谷,形成了所谓的“第一次寒冬”。 --- ### 神经网络的第二次寒冬 尽管多层神经网络和BP反向传播算法的提出标志着神经网络技术的重大突破,解决了非线性问题并开启了第二次浪潮[^1],但随后仍遭遇了一次新的困境,即“第二次寒冬”。以下是主要原因: 1. **支持向量机(SVM)的竞争** 支持向量机作为一种强大的机器学习方法,在理论上更为成熟且易于实现,迅速成为主流工具。相比之下,当时的神经网络训练过程复杂、耗时较长,难以与之竞争[^2]。 2. **计算资源不足** 当时的计算机硬件性能不足以支撑大规模神经网络的高效训练。由于深度学习依赖于大量的参数调整以及复杂的梯度下降优化过程,有限的计算能力成为了发展的瓶颈[^2]。 3. **数据匮乏** 高质量的数据集对于构建有效的神经网络至关重要。但在那个时期,可用的大规模标注数据相对稀缺,这极大地制约了模型的表现和发展速度[^2]。 4. **模型自身的缺陷** 即使有了BP算法的支持,深层神经网络仍然面临诸如梯度消失等问题,这些问题阻碍了更深层次架构的设计与发展[^2]。 --- ### 影响分析 #### 第一次寒冬的影响 - 学术界对神经网络的兴趣显著降低,大量科研人员转投其他方向。 - 经费削减严重,尤其是针对神经网络相关项目的资助几乎停滞。 - 尽管如此,少数坚持者如Hinton等人继续探索改进方案,最终促成了后来的技术革新。 #### 第二次寒冬的影响 - 许多企业和机构暂停或减少了对神经网络的投资和技术开发活动。 - SVM及其他传统统计学习方法占据主导地位一段时间。 - 不过,随着GPU加速技术和大数据时代的到来,这些障碍逐渐被克服,从而迎来了新一轮深度学习热潮。 --- ```python import numpy as np # 示例:简单展示如何通过Python模拟一个两层神经网络前向传播 def simple_neural_network(input_data, weights_layer_1, bias_layer_1, weights_output, bias_output): hidden_layer = np.dot(input_data, weights_layer_1) + bias_layer_1 # 加权求和加偏置项 activation_hidden = sigmoid(hidden_layer) # 使用激活函数sigmoid output = np.dot(activation_hidden, weights_output) + bias_output # 输出层计算 return output def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ``` 问题
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