互联网没有春天

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作者 | 伍杏玲

出品 | 程序人生(coder_life)

 

别惊讶!人工智能时代即将到来!

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“最近在看机会吗?最近头条、阿里有不错的职位招聘需求,要考虑下吗?”猎头问。

“先不用了,我刚入职。”这是程成这周接到的第三个猎头电话了。

自年后,猎头和房产中介明显活跃起来。身处在北京的程成几乎每天都能接到各地的猎头电话。在他拒绝后,猎头还追着问身边是否有在找工作的朋友。

“今年团队业务快速发展,目前Java、算法、测试、前端、PHP都还有很大缺口,请各位小伙伴呼朋唤友加入。”

有大厂的同行开始在朋友圈发布招聘信息,在讨论群里被求简历的信息刷屏后,有人不禁地发问:“互联网寒冬终于要过去了吗?”

程成持保守意见:不是的,这是假象。

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程成是去年互联网寒冬被裁的一员,如网上很多程序员一样,“早上还在改Bug,下午就被裁了”。但程成立即调整状态,被裁后的第二天开始找工作,从事多年Java开发的他在一周的时间里面了三家公司,最后现在的公司给了Offer,平薪工资。

程成匆匆忙忙地接下Offer,没办法了,时间紧急,他需要在年前安顿下来,免得以“无业”的状态过年回家面对亲戚怀疑的眼光。而且他还需要还房贷,支持一家人的生活,被裁后的程成无法像小年轻一样,先去旅游一圈,年后才找工作。

程成说,他能找到工作还算不错了。有位做安卓的朋友年前几天被裁了,现在三月份了还没找到工作。

这也是程成对“寒冬已过去”的想法持怀疑态度的原因之一。工作明显没有前两年好找,特别是移动端开发,前几年移动端开发吃香的时候,工资比后端的还高,这两年随着前端技术的发展,纯安卓和iOS工程师的岗位越来越少,身边的移动端朋友只好转前端去了。

 

薪资也是没有之前的好谈,在寒冬以前,程成跳槽一般是涨幅30%的薪资去谈的,如今程成不指望能多要钱,不降薪便满足了。

即使是年后,仍不断有各种裁员的新闻:从滴滴,到京东、网易等企业花式的裁员,还有各种“被传闻”架构调整的企业,相隔几天便爆出一个新闻,即便新闻标题越来越惊人,程成已麻木了。

即使是才刚到新公司,程成发现当前公司也在默默进行着“组织架构调整”:之前别的业务组是有8个开发的,年后回来只剩4个了。说是他们组效益不好,被调去其他部门了。

一开始程成还特意询问下滴滴的朋友是否被裁。现在程成看到类似的消息,只匆匆浏览下标题并不想点开内容了,更不去多此一举询问他人是否安好。

程成相信他们都会好的,无论被裁还是留在原公司。被裁的拿着赔偿金寻找下一家,没准还能找到更好的,幸运留在原公司的,便打起十二分精神好好工作。被裁未必是坏事,留下来也未必是好事。

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程成以前在一线互联网公司拿着3万的薪资,写着熟悉的代码,工作安稳舒适,未曾考虑过跳槽的事。

可经历过寒冬,程成似乎变得理智与麻木:没有一家公司是稳定的,没有一份工作是稳定的,只有每个月到手的工资是真实的。

此外,本来觉得在北京一线互联网公司养老的程成重新考虑未来的出路。等新工作熟悉后,程成打算周末接点私活。程成刚进入一个海外程序员讨论群和海外置业群,程成留心海外就业的要求和前景,以后有可能会考虑技术移民。

他现在花钱不像以前的大手大脚,再加上去年股市暴跌,今年程成的投资理财计划偏理性与保守。

看来寒冬也未必是坏事,程成想。

“在那些日子里,春天最后总是来临,但是使人心惊的是它差一点来不了。”

5G之后,中国的人工智能发展趋势如何?

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(文中人名为化名)

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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