如何成为自由职业者

本文探讨了如何通过成为自由职业者实现软件开发的职业转型,提供了从申请双币信用卡到搭建个人网站的一系列步骤,强调了英语能力的重要性,并提出了接活网站、客户选择和收入预期的建议。
当大家为到底是进加班多,工资高的企业还是工作轻松,工资低的企业而烦恼的时候,为进华为还是中兴而犹豫不决的时候。其实你还是有很多其他的选择,成为自由职业者就是其中之一。

听到自由职业者,在国人的传统观念中,感觉有点不踏实的感觉,自负盈亏,没有单位依靠,让很多人望而却步。其实我们作软件开发的,作自由职业者本来就有天然的优势,互联网的普及使得软件开发在地理上的差距几乎可以忽略不计。

那么如何成为自由职业者呢?

首先:
1. 申请双币信用卡,信用卡用以支付一些必要的费用,如接活网站的会员费等
2. 申请gmail作为联系信箱,很多开发人员使用gmail信箱,技术先进,容量大,而且基于email的gtalk是国外比较流行的即时通讯工具,千万不要用qq信箱,否则别人当垃圾邮件信箱了。
3. 申请paypal帐号,paypal是国外最流行的网上支付方式,绝大多数客户用它来付款,申请个人专业版。
4. 申请skype帐号,skype是目前外国最流行的即时通讯方式,和客户交流就要使用它。
5. 购买网络主机和域名,搭建自己的个人网站,向客户推销自己,就一定要展示自己的作品集,所以个人网站必不可少。
6. 最重要的,英语要流利,起码可以和客户流利的用文字交流

下来:
注册各大接活网站,了解接活流程,这个网上有很多帖子,大家可以看看。开始别报价太高,慢慢积累经验,也许第一个活可能要一个月后才能接到,要有耐心。

慢慢地经验越来越多,也有自己的固定客户了,这时候不用去网上接活了,会有工作自动找上你。几个固定的客户就可以让你忙个不停了。

关于方向:
网上接活目前绝对是web开发居于主导地位,所以如何大家想接多点活,多学学web开发相关知识,尤其是国外比较流行的东东,如facebook,twitter,flickr,google map。。。

关于客户:
最好只接欧美客户的工作,他们一般信用都不错,而且价格给的高,印巴客户的工作最好不要接,性价比太低,划不来。

关于收入:
这个是大家最关心的,欧美的程序员时薪很高的,所以客户才会网上外包,但是实际上也不算低了。2001年7月美国平均时薪为$27,但是他们要交三分之一的税。所以美国人平均一个小时挣20美元左右,而elance上绝大部分freelancer时薪为15-20usd,新手低些,老手高些。像我有固定客户,一般时薪都是固定的,有时候多报点时间,大概能达到$25-30.
如果你能满负荷工作,22(月工作天数)X8(小时数)X20(时薪)X6.35(汇率) = 22352
在不用加班的情况下,月薪能超过2万了,绝对好于99.99%的国内的软件公司。
个把月爆发一下,说不定能超过大摩39K女呢。

如果还是觉得不踏实,那就业余时间干吧,我开始就是下班后干的,后来慢慢地收入越来越高,突然有一天发现,原来网上接活的收入已经高过自己的全职工作好几倍了,这下可好,在公司干活一点劲都没有,很快就辞职了。大家也可以先业余时间干着,辞职以后再说。

其实像我说的,如果你收入能超过2万时,我想其他的工作根本没啥吸引力了,辞职是必然的。
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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