一封来自 1985 年程序员的辞职信

一封1985年的程序员辞职信被恢复并公开,信中提到因长期扑灭旧问题而非学习新技术导致离职。此信引发共鸣,显示行业问题几十年来几乎未变。

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你想知道三十多年前的程序员是怎样的吗?

最近在 Hacker News 上有一则帖子引来了许多讨论:一封来自 1985 年的程序员辞职信。

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据这则帖子的分享者 @systems_glitch 介绍,这封辞职信是 Ta 从运行 CP/M 的 S-100 系统上的 8 英寸软盘中所恢复的:

“首先,我修复了 S-100 系统,然后使用带有 8 英寸驱动器和 ImageDisk 的 PC 在浏览其内容之前将所有软盘存档。然后为了从系统中获取单个文件(而不是磁盘映像),我编写了一个自定义 KERMIT-80,以使我能够将文件从 S-100 设备中批量传输到我的 Linux 工作站。”

人们总是对未知充满好奇,无论是无法回到的回去还是不能预知的未来。因此 @systems_glitch 在发现这封来自 1985 年的辞职信后选择了公开分享(据 @systems_glitch 说,这封辞职信的主人已经去世了,把这个系统传给 Ta 的那个人也并不认识这封信的主人):

“我很遗憾地通知你,我将于 85 年 1 月 25 日离开 General Optronics 公司。

如你所知,我对应用工程师这个新职位不满意。我已经有 3 个多月没有写代码了。在过去的一年中,我没有在软件领域学到任何新东西,而是一直在扑灭这里两年前遗留的“老火”。

之后我将在 Lear Siegler Inc. Avionic Systems Corps 担任系统程序员。

我想借此机会感谢过去两年和我一起工作的每一个人。我知道我会想念你们的。”

辞职信不长,却令人意外。

原以为时过境迁,从上世纪 80 年代到如今 30 多年过去了,各类新兴技术都经过了飞速发展,彼时程序员的辞职理由与现在相比总该有所不同。可看完却只想说一声:原来 30 多年前程序员离职的原因也是这样啊!

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这封辞职信明显引起了许多人的共鸣,他们在这则帖子下激情讨论:

  • 对辞职理由深有同感

网友 @bsd44 :

“'我已经有 3 个多月没有写代码了。在过去的一年中,我没有在软件领域学到任何新东西,而是一直在扑灭这里两年前遗留的老火。’哇,这就像 2021 年的我啊!好吧,原来就算技术改变了,人类行为也保持不变。

网友 @postit :“每 10 年,我的职业生涯就会重演一次。我现在正在解决我在 2011 年解决的相同问题。”

网友 @literallyaduck:

“这封信让我想起了我最近的离职。我不再真正编码了,因为多年以来,前公司一直无视我的建议。我们也一样,在公司的时候一直与曾经的“火灾”作斗争,但什么也没学到,因此我只能压榨自己的业余时间来实现自我成长。不知道这封辞职信的主人后来有没有找到梦寐以求的工作。”

  • 对这种数十年来一成不变的情况感到愤慨

网友 @kqr:

“至少从上世纪 60 年代中期开始就一直是这样。我建议回到早期的书面材料,通过了解当时困难的哪些部分现在仍然困难,以集中精力解决它们

(据我所知,自 1968 年以来,只有三个问题真正得到了解决:拥有更快的计算机、更高级的语言和版本控制。)

所有其他软件工程方面的问题古往今来都一样困难:我们仍在努力解决管理技能流失、认为知识工作者是可替代的、团队组织、在构建之前与用户验证功能、选择适当的抽象、测试可靠性和理解、资源管理、文档、清晰地建模领域、以正确的方式制作原型等等。”

网友 @chiefalchemist:

“令人困惑的是领导层和管理层仍然认为他们掌握一切。当他们应该问“为什么优秀的人总是离开?”时,他们经常说“我们找不到优秀的人”。缺乏自我意识是导致离职率高的原因。”

  • 对于跳槽后工作的看法

网友 @AnimalMuppet:

跳槽后的工作好不好取决于你现在的工作有多差。当前的工作越好,就越难找到更好的工作。

虽然这可能会产生光环效应——你目前的工作越好,在某种程度上,你得到的报价就越好。但我仍然认为,你应该更不愿意离开一个体面的环境。如果你目前工作在前 10% 的公司中,那么跳槽会让你得到更糟的结果的可能性是 9 比 1。”

网友 @travisgriggs:

“这似乎很难衡量。我在工作的第 2 年、第 12 年和第 19 年都换了工作。每一次,我对改善下一份工作的兴趣都随着我的年龄以及我在不同工作中积累的经验而改变。但事实上,对于像我这样的人来说,我对一直换工作感到内疚。不过我现在有一份很棒的工作了,新鲜事物反而会让我烦恼。”

  • 在辞职信中说明新工作的争议

网友 @biglost:

“通常,你永远、永远都不要在辞职信中说出你的新工作或职位,因为你的老板可能会打电话给你未来的新老板,然后你可能就会失去工作。”

网友 @Monster_group:

除非你的老板是个彻头彻尾的混蛋,否则他们不会那样做。此外,你并不像你想象得那么重要。每个人都是可以替换的,毕竟人们总是离开。你的老板不太可能会不厌其烦地打电话给某个随机的人只是为了说你坏话。他有更重要的事情要做。

说了这么多,我也还是觉得你不应该告诉你要去哪里。原因:这对你的老雇主没有意义,他们也不需要知道。你的雇主在你受雇期间从未向你提供任何你不需要从事工作的信息,因此你也没有义务向他们提供任何信息(尤其是在你离职时)。”

最后,你对于这封来自 1985 年的辞职信有什么看法?是否深有同感?

参考链接:

https://news.ycombinator.com/item?id=27488224

https://pastes.glitchwrks.com/L88HFhJs

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作限1-3的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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