你失业了吗? 知道为什么吗? (zt)

本文探讨了信息技术领域的核心规则,以及如何运用策略使看似普通的羚羊也能在激烈竞争中脱颖而出,进入顶级公司。强调了勇气、创新思维及对市场规则的理解在求职中的重要性。

> 你失业了吗? 知道为什么吗? (zt)

>

> 一个非常好的朋友回国了,促使我决定写这片文章。我觉得如果再没有一个聪明人为

大家指明方向,会有越来越多的人耗到自己的签证极限后而被迫回国发展。由于工作和

学业比较繁忙,这片文章会分几个部份完成。

>

> 在遥远的非洲草原上,一只狮子在想明天早上我要抓住一只跑的最快的羚羊;一只羚

羊在想明天早上我要逃过一只跑的最快的狮子。第二天早上,无论是狮子还是羚羊第一

件事就是──奔跑!这是新东方的经典校训,每一个去新东方朝圣的学生都知道它。以

这段话作为开篇,是因为人类的生存斗争酷似遥远非洲草原上的生存竞争,但也有所区

别。新东方只教会了大家漫无目的奔跑,可奔跑背后的规则有几个人知道哪?即使是跑

的最快的羚羊也最终摆脱不掉被狮子吃掉的命运,对吧?中国培养了太多的缺头脑,少

智慧的羚羊。他们的奔跑除了给象新东方这样的组织带来滚滚金元之外,没有任何价

值,最终还是要被狮子吃掉

> 我来美国读金融的时候,正是.Com在美国疯狂的时候。只要是学计算机的,就没有找
不到工作的。可我有四五个孩妈妈级的师姐,由于课余忙着床上运动又加上生产运动,
所以临毕业了也搞不清楚For Loop,也分不清Memory与Hard Disk的区别。在我认为是
否能区分Memory和Hard Disk是鉴别计算机普通用户和计算机白痴的标准。前几天有一
篇《北京名校大学生勾结高干子弟 狂骗3800万》,中间有一段关于格式化计算机的内
容,可以证明写那篇文章的是个计算机白痴。但我的这些师姐们可是拿着Top 10学院
Computer Science Master Degree。由于一些特殊的机缘,我帮其中的一个计算机白痴
师姐伪造了一份简历并培训她在面视时如何回答问题,使她拿到了一个DBA的职务。从
这开始,我接触了一批批的计算机白痴,计算机普通用户,Recruiter,人事部经理和
项目经理,帮助数以百计的计算机白痴或普通用户找到工作。甚至在美国失业率达到历
史新高时,我仍然能使计算机白痴进入最棒的软件公司。
> 你失业了吗?知道为什么吗?
>
> 1.认识规则
>
> 中国培养出太多的只会奔跑的羚羊,但很少有羚羊去研究这生存游戏的规则。在北
美,我想有超过一半的中国留学生是学计算机的,但我想知道有多少人知道计算机是什
么?大多数人在For Loop或Select From上浪费青春,这是大多数人失业的主要原因。
我来告诉你们计算机是什么。计算机是0,1和一个规则。你的99.99999%的时间应该用
来研究这个规则,剩下的时间用来排列0和1使01序列能通过这个规则。如果你的01序列
通过了这个规则,你会发现这个世界都在为你工作。但大多数人都在用99.99999%来排
列0和1构建少数人的规则。有人明白我所说的吗?我说的通俗一点,你家Cable上传来
的高低电平最后变成0和1,由于你没有一个规则,你什么也看不到。
> 为了这个规则,你每月向Cable公司付$40-$80来买这个规则的使用权。你总要打电话
回中国问候老爸老妈和漂亮的MM,你发现你的电话帐单每月要两百多甚至接近三百。可
有人了解了一个规则每月将0和1排列起来输给电话公司,电话帐单每月只有十五不到十
六块。当然,你也可以使用Calling Card。如果你收集你常使的CallingCard注意研究
上面的数字。当你收集到第十五张的时候,如果你大学的线形代数学的还不错,上课时
注意听讲没有打瞌睡;下课认真复习没有因为与MM的床上运动过多而没有完成家庭作
业,我想即便是个傻子也应该知道它的规则了。
>
> 找工作是一系列的规则:从写简历到简历如何分发;从如何面视到面视后如何挽回面
视中的失误。我帮助过数以百计的计算机白痴找到工作并帮助他们坐稳位置。我帮他们
修改的简历会得到更多的面视的机会,因为我知道每一个可以刺激Recruiter和人事部
经理视觉神经的词。我告诉他们在面视时说的话可以淘汰掉跑的更快的羚羊。
>
> 对于找工作来说,跑的快慢并不太重要。没有一件“皇帝的新衣”可以检验你是否适
合这个职位,没有一个人事部经理知道。他们只能根据所掌握的信息,如你的学历,背
景和工作经验来评估。只有你自己和熟悉你的人知道。评我的经验“无知者无威”,越
是计算机白痴越能在面视中有出色表现。
>
> 我经常帮助一些朋友和同学处理他们的计算机问题,但我不建议大家这样做,这一点
我下面要提到。一次帮助一个朋友处理他的Dell计算机问题:他已经给Dell的技术支持
打过电话,技术支持说可能是预装的杀病毒软件已经过期,是病毒造成的问题,建议他
买一套杀病毒软件;买了杀病毒软件,问题还是没有解决,所以找我帮忙。他的计算机
硬盘坏了,拆下硬盘摇动都可以听到哗啦哗啦的声音。我要他打电话给Dell要RAM
Number,并退掉买的杀病毒软件。借这件事我想告诉大家,如果你是一个称职的技术支
持工程师,你会诊断出问题所在,为顾客更换硬盘,给公司造成损失;如果你是一个计
算机白痴,你会让顾客买一套杀病毒软件,为公司盈利。
>
> 我的朋友不会因为这件事,报告Dell那名技术支持工程师不称职,他的经理也不会知
道。相反,他的表现会比其他称职的技术支持工程师还要好,因为他为公司盈利。
>
> 市场已经不再以跑的快慢来作为生存竞争的规则,相反,跑的快会更容易被淘汰。
>
> 所以,目前的竞争规则有两项被大家忽视。一是勇气,一定要有将聋子治成哑巴的勇
气。一般计算机学的不错,在电脑培训学校里考过Certification的羚羊都丧失了这种
勇气。如果面视时有人问:“计算机可以煮咖啡吗?”千万不能犹豫,马上回答:“别
说煮咖啡,连炖鸡都可以。” 二是bull????,我的朋友也是学计算机的,能让一个学
计算机的人,硬盘坏了而去买杀病毒软件,除了勇气,还是要有一定的计巧。我建议理
工科的学生去选修MBA课程,它是bull????的理论和入门课程。举个MBA课程实例:一磅
瓜子可以卖2美圆,无论怎样深加工,一磅瓜子也卖不过10美圆。
> 怎么让一磅瓜子卖过一万美圆?答案是这样的:一磅瓜子至少有100颗,取每一颗将
瓜子剥开,瓜子仁是免费的bonus,瓜子壳放入精美的小盒中,摆放要有艺术感;同时
宣传精美的瓜子壳艺术品给人带来的精神享受比瓜子仁给人带来物质享受要大的多。这
一过程,每一颗瓜子按一小时计算人工费用100美圆,总共一万美圆。这个实例有两个
要点:一是抛弃原来认为有价值的东西(瓜子仁),二是树立新的价值观念--精美的瓜子
壳艺术品给人带来的精神享受比瓜子仁给人带来物质享受要大的多,这一点要靠
bull????来实现。
>
> 这不是笑话,生活中每一天都在发生这样的事情。以计算机产品为例,On Sale时,
你可以$19.99买一台打印机;买一台计算机可以白送你一台打印机。可是一对黑色和彩
色墨盒要多少钱--$59.99,并且新的打印机里的墨盒不是满的,只够你打二十多页测试
页。市场的规则已经改变了,原先的瓜子仁(打印机)现在不值钱。当P4刚上市,Intel
的配制标准是RDRAM,因为只有800MHz的内存才能充份发挥P4的性能。
> 由于价格的问题,一些小的厂商仍然在P4的系统上配制SDRAM。Dell曾经谴责过这是
欺骗用户的行为。可随着价格战的升级,Dell也开始卖配制SDRAM的P4系统。谴责之声
变成了“我们能为客户提供性价比更优的系统”的bull????。目前各厂商普遍采用DDR
SDRAM工作在266 MHz,离Intel的配制标准还有很大距离。没有人质疑“是否瓜子壳给
人带来的精神享受比瓜子仁给人带来物质享受要大的多”的bull????,因为它已经是业
界的标准。
>
> 我要告诉大家的是这个市场从来就没有以跑的快慢做为鉴别标准,因为只有你自己和
熟悉你的人才知道谁跑的快。正如只有很少的人知道,SDRAM,DDR SDRAM,RDRAM。
> 所以,你要找到自己的卖点,并用bull????的话打动人事部经理。这是在善于奔跑的
羚羊不断失业时,我却能使几乎不会奔跑的羚羊进入一流的计算机公司的关键。
>
>
> 认清市场规则,做有助于为自己创造工作机会的事。我曾在文学城上号召所有的华人
对打到自己家的推销电话,信用卡公司电话不要置之不理,即便你英语非常好,像我一
样可以哄其它国家的MM上床。也跟他们说:“I’m not good at English, do you
have someone can speak Chinese?”这些公司都有一个Call Center,每一个电话的处
理都会计入Help Desk数据库并做分析,这种方法至少会增加成千上万的华人的工作机
会。但许多朋友所做的事,正是在削减自己的工作机会。
>
> 前面提到,我经常帮助一些朋友和同学处理他们的计算机问题,但我不建议大家这样
做。为什么?北美是一个服务的市场 ,服务在北美有很高的价值,这一点与中国有本
质的不同。Dell会把服务的价格明确的计算在每一台计算机里,几乎所有的Dell计算机
都提供第一年的现场服务。如果你一天让Dell的工程师往你家跑一趟,我敢保证这个月
底,Dell就会大量招聘支持工程师。一个朋友的公司想把几台电脑连起来共享DSL,他
们请你吃顿饭,给你几百块钱,你帮他们做。如果朋友的公司请一家网络公司做这件
事,最少要有设计和布线两笔费用。当然有可能还会有服务器配置,网络安全,远程进
入,Web Hosting,电子邮件服务…我曾经见过Sales将一个公司砍得体无完肤。最后这
项工作可能还是由你来做,网络公司不会只请你吃顿饭,给你几百块钱。他们会给你一
个工作。
>
> 我之所以经常破坏这个规则,其一,我在金融领域工作,而且我从不破坏我领域中的
规则;其二,我希望用几乎不会奔跑的羚羊替代善于奔跑的羚羊,这一点,我在第二部
份“善于控制”中会详细阐述。

阅读(599) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~
评论热议
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 我们正在讨论PostgreSQL中表名的大小写问题。用户提到在创建表时使用双引号包裹表名:CREATE TABLE ”zt_autoReCheckInfo"(注意:用户输入的双引号是中文的,但实际SQL中应该使用英文双引号)。在PostgreSQL中,如果使用双引号包裹表名,那么表名就会按照双引号内的大小写形式存储。因此,如果执行: ```sql CREATE TABLE "zt_autoReCheckInfo" (...); ``` 那么表名就会保持为`zt_autoReCheckInfo`(注意大小写)。 但是,在SQL语句中引用这个表时,也必须使用双引号包裹,否则PostgreSQL会将其转换为小写,从而找不到该表。例如: ```sql SELECT * FROM zt_autoReCheckInfo; -- 错误,因为会被转换为小写,而实际表名是混合大小写的 SELECT * FROM "zt_autoReCheckInfo"; -- 正确 ``` 因此,在SQLAlchemy中,如果表名在数据库中是混合大小写的,那么在定义Table对象时,必须使用双引号(即标识符需要加引号)。在SQLAlchemy中,可以通过设置`quote=True`来达到这个效果。 例如: ```python from sqlalchemy import Table, MetaData metadata = MetaData(schema="ods_zt") table = Table('zt_autoReCheckInfo', metadata, ..., quote=True) # 这样生成的SQL语句中表名会被双引号包裹 ``` 但是,通常建议避免使用混合大小写的表名,因为这样在编写SQL时需要总是使用双引号,比较麻烦。如果不使用双引号,PostgreSQL会自动转换为小写。 现在,回答用户的问题:使用`CREATE TABLE ”zt_autoReCheckInfo"`(注意:这里用户用的是中文双引号,实际应该用英文双引号)在PostgreSQL中创建的表名是`zt_autoReCheckInfo`,但是后续引用必须同样使用双引号,否则会出错。 因此,用户的问题的答案是:是的,使用双引号(英文)创建表,表名就会是`zt_autoReCheckInfo`(保留大小写),但是后续查询也必须使用双引号引用该表名。 接下来,我们需要按照要求提出3-5个相关问题。 §§相关问题§§ 1. 在PostgreSQL中,如何查看一个表是否是用双引号创建的(即表名是否区分大小写)? 2. 在SQLAlchemy中,如何设置表名在生成SQL时自动添加双引号? 3. 如果已经存在一个混合大小写表名的表,如何在SQLAlchemy的ORM模型中正确引用它? 4. 除了双引号,PostgreSQL中还有哪些方式可以处理标识符的大小写问题? 5. 在PostgreSQL中,使用双引号包裹标识符有哪些利弊? </think> 根据您的描述,问题出在**SQL语法和引号使用**上。以下是详细分析: ### 问题解析 1. **SQL语法错误** `CREATE TABLE ”zt_autoReCheckInfo"` 存在两个关键问题: - 使用了**中文双引号** `”` 和 `"`(混合了全角/半角符号) - **引号位置错误**:正确语法应为 `CREATE TABLE "zt_autoReCheckInfo"` 2. **PostgreSQL的处理逻辑** - ✅ 正确语法:`CREATE TABLE "zt_autoReCheckInfo"` → 创建**区分大小写**的表名(原样存储为 `zt_autoReCheckInfo`) - ❌ 当前错误写法:`CREATE TABLE ”zt_autoReCheckInfo"` → 引号不匹配导致语法错误,实际会创建默认小写表名 `zt_autorecheckinfo` 3. **验证方法** 在psql中执行: ```sql SELECT tablename FROM pg_tables WHERE tablename ILIKE 'zt_autorecheckinfo'; ``` 若返回表名为 `zt_autorecheckinfo`(全小写),则证实未正确创建区分大小写的表。 --- ### 解决方案 1. **重建表(正确语法)** ```sql DROP TABLE IF EXISTS "zt_autoReCheckInfo"; -- 先删除错误表 CREATE TABLE "zt_autoReCheckInfo" ( -- 使用英文双引号包裹 id SERIAL PRIMARY KEY, ... -- 其他字段 ); ``` 2. **SQLAlchemy声明(Python示例)** ```python from sqlalchemy import Table, Column, Integer, MetaData metadata = MetaData(schema="ods_zt") # 使用quote=True强制保留大小写 zt_table = Table("zt_autoReCheckInfo", metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), quote=True # 关键参数 ) ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值