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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1、数据线可以满足所有机型

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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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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
### 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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