本科学历找Java程序员岗位,为什么普遍焦虑?二本还有出路吗?

文章指出考研焦虑主要源于对未来不确定性的恐惧。建议通过学习额外的技能,如成为Java程序员,来增强就业安全感。即使不考研,额外的技能也能提供更多的职业选择。同时,文章提到高管与老板的焦虑差异,强调多元收入来源能带来更多的从容和安全边际。
考研让人难受的不是知识学不会,而是克服不了焦虑的状考。考研如果顺利录取了,并且顺利毕业了以后,对就业会有比较大的帮助,可以选择的岗位也比较多。如果不顺利,至少一两年过去了,自己本科就参加工作的同学,薪资已经很高。

 

焦虑的主要原因,是来自于对未来不确定性的恐惧。怕自己所学的专业明天就找不到工作,怕自己的岗位被人工智能替代。其实消除焦虑的方法很简单,但是会有点累,那就是额外掌握一项或多项赚钱技能,大学期间也好,工作中也罢,半年不要有业余生活,全部用来掌握新知识。半年的努力,大部分职业其实做到上手都是没问题的。

虽然谁也不敢保证你万无一失,但当你掌握了第二项赚钱技能以后,这样大大就减少了你失业的可能性。而Java程序员这个职业呢?学习成本与收益之间是最具性价比的。

咱们换个角度来说啊,为什么企业里的高管一般不焦虑,而老板却很焦虑?按说老板的收入是高管的好几倍,大多数情况下,老板的精力都印在公司,公司有任何变数都是不一定的,老板没有退路。但是一般高管,在公司以外都是额外收入的,投资也好,股票也好,哪怕多一份收入的能力,就会让你的工作与生活变得很从容,可以去放手一搏,大不了我们再重头再来嘛!

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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