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来源:轩辕的编程宇宙


这几年因为大环境的原因,很多程序员都经历过裁员降薪,可能有不少人想过:要不凭借自己一身技艺,独自闯荡江湖——自己开发产品赚钱吧!

前几天逛V站,刚好就看到了一个帖子:为什么大部分的程序员独立开发者都赚不到钱?

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这篇帖子下面有很多人留言,我觉得有很多说得不错,摘录了一些给大家看看。

首先是这位的回答,直言不讳,很多程序员的技术不行,做出的产品很烂:

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接下来这位则是直接说出了要害:很多产品都是伪需求!

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另一位网友则是点出了另一个重要的原因:程序员很少懂得营销自己的产品。

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还有一位网友则表示,程序员都太无私了,开源让技术廉价,门槛变低,未来程序员这个行业可能会跟土木一个下场。

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不过,这一位则有不同的看法,他觉得这是一种“幸存者偏差”,还是有很多独立开发者赚了钱,只不过他们不会宣扬出来,担心别人过来抢蛋糕。

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简单来总结一下大家的看法,关于为什么很多独立开发者都赚不到钱,主要是以下几方面的原因:

1、伪需求 。很多人都是脑门一热就觉得自己想到了一个非常牛逼的idea,结果被现实啪啪打脸。

2、技术水平一般 。虽然有一个好的idea,但如果自己能力不行,做出的产品可能也不尽如人意。我就见过很多开发者设计的产品,你从技术上看确实很牛逼,但UI难看,交互奇怪,毫无用户体验可言。

3、不懂营销 。上面这一些人中,其中不乏一些真正有潜力的idea,但受限于程序员这个群里大部分人都只钻研技术,却对产品设计、营销推广等领域鲜有接触,在互联网这个酒香也怕巷子深的赛道,只会技术,就算产品做得好,也难有出头之日。

4、容易放弃 。即便是踩准了市场,产品做的也不错也还懂一些营销知识,但想要做出一款成功的产品依然有各个方面的困难需要克服,如果一段时间内没有现金流的收入,很多人也倒在了半路上。

最后,借用另一位网友的跟帖来概括一下:

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关于这个问题,你是怎么看的呢?有没有一些不同的见解,欢迎大家留言交流。


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标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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