测绘行业真实生存现状:从薪资差异到职业转型

测绘行业转型与GIS发展

在社交平台,标题为“测绘的姐妹能告诉我一下收入水平吗”的帖子下众多从业者分享了自己的真实经历,展现出测绘行业的薪资差异和职业发展路径的多样性。

本文结合这些从业者的分享,探讨测绘行业的真实生存现状。

01

薪资差距悬殊

测绘行业的薪资水平呈现出两极分化。

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这位网友的经历可以说是天花板级别了,不出外业且薪资可观。

但对于大多数国内一线测绘人员来说,尤其是从事外业工作的人员,工作环境则充满挑战。

外业工作不仅要面对风吹日晒、蚊虫叮咬,还常常需要在人迹罕至的山区、林地甚至戈壁中作业。这种工作不仅对体力是巨大的考验,也伴随着一定的安全风险。

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即使部分外业岗位薪资相对较高,也是对从业者艰苦付出的补偿。相比之下,国内许多普通岗位的薪资水平则普遍偏低:

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地域差异

地域因素对测绘行业薪资水平的影响也十分明显。

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图源职友集

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工作经验与薪资不成正比?

通常情况下,随着工作经验的积累,薪资水平也会相应提高。然而,在测绘行业,这一规律似乎并不总是成立。

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职业发展路径:从传统测绘到多元化转型

面对传统测绘行业的种种挑战,许多从业者开始寻求转型机会,探索新的职业发展路径。

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从这些分享可以看出,测绘从业者的转型方向主要集中在相关领域如土规咨询、工程咨询以及转码。这种转型不仅是为了追求更高的薪资,更是对职业发展前景的重新考量和主动规划。

将传统测绘知识与现代计算机技术相结合,是突破职业瓶颈、提升个人价值的关键路径。

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对于许多测绘人而言,完全抛弃专业背景去学习一个全新的编程领域或许挑战巨大,但如果能立足于本专业,向技术含量更高的GIS开发方向发展,则是一条更为平滑和高效的转型之路。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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