IT职场:怀才不遇的人是可耻的

文章探讨了IT行业中频繁跳槽的现象及其原因,包括个人兴趣与公司发展方向不匹配、无法适应公司文化和管理风格等因素,并强调了一个公平竞争环境的重要性。
很多年以前就反反复复地聆听过张楚同学的《孤独的人是可耻的》,那声音很美,应该是发自肺腑的,让听者恨不得立刻找个MM去恋爱一把,那是一个疯狂的年代……时过境迁,MM有了,面包有了,但已经开始发觉张楚同学的歌声似乎并那么让人伤感,孤独的人其实也并非可耻的,我们开始渴望孤独享受孤独,孤独的时候我们能够发现自已品味自已,孤独成为了一种格调。


跳槽在IT行业来说是一件很频繁的事情,据报道,IT行业的人才流动率是最大的,国内的IT企业一直做不大做不强,估计这是原因之一,引起频繁跳槽的原因很多,比如个人的兴趣与公司的发展不符、无法忍受老板或上司的个性、不能适应公司的管理风格、想寻找更大的发展空间或更好的待遇等等,而最可惜最伤感最郁闷的无非是那些怀才不遇的人,在这个行业,我们需要一个公平竞争的环境,我们靠技术与能力取胜,而不是象部分国营企业或政府机构那样靠的是关系或马屁,试想一个沉默寡言性格内向的技术高手,在一家公司里不被重用,地位很低,薪水也很低,但做的事情最多,解决的问题最难,这是何等郁闷的事情啊!


笔者多年前曾在一家民营企业混饭吃,刚去上班时激情澎湃,也打算轰轰烈烈干一番事业,后来慢慢发现这狗屁公司能走上中层或高层的人大部分都是一些油腔滑调哗众取宠之流,尽管我也不是什么高手,但总感觉不爽,为其它NB的同事感到愤愤不平,象我这种与MM说话都会脸红需要打草稿的程序员,在这家公司里我看不到任何的希望,我的心开始摇摆不定,这对公司或对我个人来说,无疑都是一种损失,一个员工坐在PC前敲打着KEYBOARD,貌似积极认真,事实上他的心在飘来飘去,这是不符合职业道德的,但在这个行业,真正有职业道德的人又有几个?


说是可耻也许言之过重,应改为可惜就恰到好处了,失去一个技术高手,对企业来说是一件非常可惜的事情,企业招聘或培养一个合适的员工并非易事,期间付出的人力物力财力不必多言,更重要的是一个人的离去是对企业的文化或环境或发展前景进行一定程度上的否定,对企业是有伤害的,同时对个人也是有伤害,好不容易才学到的技术与能力能没有表现出来都没有获得成就感,好不容易才建立起来的人际关系,到新的公司后,又不得不从零开始,适应环境,建立关系,试想一个程序员假设在三年内换过三家公司,他能学到什么真正的东西,他实际上都在进行着开始与结束的工作,在回首过去时,他有可能会觉得很空洞与空虚,因为他实在没有什么闪亮的日子,那些人与事就象过眼云烟,迷茫啊,迷惑啊!呵呵。

在我与Prof. LiDr.Liu成立FasterSoft后,开始走上公司管理与运营的道路,也开始体会到一家IT公司要生存并发展下去,确实不容易,我并不能完全地按自已理想中的模式去管理,因为我们需要考虑的因素太多太多,但有一点我们是一直在做的,那就是给员工创造一个宽松与公平的环境,或许在这个世界上并不存在完美的公司,任何一家企业都会存在或多或少的不足之处,作为员工,我们应努力去适应,寻求一个平衡点,与企业融为一体
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术员或研究员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合群:企业市场/公关负责、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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