到底是谁害了谁?

到底是谁害了谁?
和一个猎头朋友聊天,他说最近在找一个软件架构师的职务,年薪30万。
不知道朋友们对30W的年薪是什么概念,但看了要求你就会更惊讶。如果真象JD里面要求的那样年薪30W实在是有点低了。
他说一个公司的做HR做的好的也不只这些,何况还有年终奖,绩效什么的。
在中国做技术的其实是很惨的。
从以前拼智力转到拼体力上来了的公司居多数。
他说:
中国的IT行业害了中国一批精英。
我同意这种说法。
如果你肯定你是精英,最好不要做IT,太禁固人的思想了。没时间让你思考。
可话又说回来了,中国的IT精英是不是也害了中国的IT业?
我刚毕业的时候大学里面学计算机专业的毕业生不是很多,很多学化学的学机械的也都来做IT。
他们进了中国的大公司,那时候我也很向往大公司,虽然试了好几次但最终还是没进去,大公司更需要新技术。
谈起新技术来他们不比学计算机专业的学生差甚至强很多。
专业的学生从专业的老师那里学了太多专业东西,出来才发现还得学习新技术。
可现在想想:中国的IT业为什么会发展这样?
到底是谁害了谁?
我当年做过ASP,做过C语言也做过VB.NET.做了两年才发现这些东西不适合我,随即转到了另一个方向,一个能发展自己特长的方向。
现在回过头来想想,真是庆幸,没被中国IT行业给害了。
再向前看看,我将努力把自己的事做得更专业,希望也不害了中国的IT行业。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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