蜗居的蚁族何不多蹦蹦,也许能成为跳蚤

本文介绍了蜗居、蚁族和跳蚤型公司的概念。跳蚤型公司指个体通过网络平台自主创业,如网络作家等。文章分享了个人尝试SOHO的工作室经历,并提供了成功转型建议:选择兴趣点、克服惰性、设定明确目标。

先进行名词解释,估计大家也都知道是什么意思,不过还是先扫盲一下~~~

蜗居:①比喻窄小的住所,常用作谦词;②伏处、潜居;③是指那些房奴因每月要还房贷,经济能力受限,从而生活行为受限的一种生活形态。

蚁族:是指“大学毕业生低收入聚居群体”。这些受过高等教育,却从事着保险推销、电子器材销售、广告营销、餐饮服务等临时性工作的大学毕业生们,主要居住在城乡接合部或近郊农村;绝大多数没有“三险”和劳动合同;月均收入低于2000元;年龄集中在22岁至29岁之间。他们中有九成人是童年时曾被称为家中“小太阳”“小皇帝”的“80后”。

跳蚤型公司:所谓跳蚤型公司,就是自己雇用自己,自己为自己打工,就像SOHO一族却又生活富足。典型的例子既是“网络作家”这个群体,通过自己所拥有的知识、创意,通过网络作为渠道,自己生产,自己销售,其他还有个人站长、威客等等,可能通过不同的形式均能达到年收入过百万。(自我理解,没有十分准确的定义)

蜗居和蚁族似乎已经火了很久了,我也不例外,即使不是完全属于其中,也有半个身子陷在其中。民办大学毕业,先低一个档次,培训机构学了一圈,出来感觉又低了一个档次,汗~~ 毕业一年,收入就不用说了,在北京基本属于在贫困线周围溜达,感觉还可以,干啥都不够。房子有个小产权,N年前买的,还租了一半出去,不过坐车倒还方便。呵呵,可能相比之下还是算不错的了。

在《冬吴相对论》中,提出的“跳蚤型公司”的概念。使用的JK罗琳,就是写《哈利波特》的那位做的引子,一个人,或者说一个作家,没有公司背景,没有企业,只有她自己一个人,却能够成为福布斯的“十亿富豪俱乐部”的唯一一位英国女性,可以说是个体户的绝对榜样^v^。同时引申出来,在我们国内,郭敬明、韩寒、易中天这些就不用说了,单就网络写手看来,天下霸唱《鬼吹灯》、我吃西红柿《星辰变》、萧鼎《诛仙》,相信即使没有看过书的您,也一定听过或者玩过吧。图书、音像、网络游戏,渗透到了我们每个人身边,可是最开始,他们也只是在某个文学网站随便的写了写而已。这就是网络带来的力量,去看看起点就知道现在网络作家已经多到什么地步。

对于自己的SOHO,没有了大型公司的约束,没有了繁琐的过程,用自己的创意想法直接实现自己的目标,一个两点一线非常简单的事情。

当初也曾经试过SOHO,和朋友一起做工作室,花了2、3万结果是草草收场,做的是平面设计,完全没有拉到活。从头到尾在网上做威客(水分太多),不过不错的作品还是有的,都是老大做的,从那以后也发现自己的审美能力实在是差,所以转投程序员的怀抱。当然,失败的经历也是难能可贵的!!

首先,如果不想每天都是重复的生活,那么,选择好自己的兴趣点,寻找正确的渠道,开始吧,不过开始的时候千万不能当作主业,你可以做写手,可以开淘宝,可以做站长,可以做威客,可以做兼职,前提一定是在完成主要工作的基础上,在有稳定收入来源的保障下,因为工作不一定是你所喜欢的,所以,找一个你所喜欢的,坚持下去。

其次,摒除惰性,安排计划,合理分配。原来虽然花的不多,可是2、3万也就是几个月的事,前提是电脑等设备已经安排好的情况下,所以一定要有稳定经济保障。碰到机会的时候不能放过,有约稿、有需求的情况下千万不要退缩,量力而行,根据自己的时间好好安排工作计划,每周也应该有一些休息时间,当然,趁着年轻多奋斗奋斗也是好的,休息时间尽量去锻炼身体吧!

最后,确定好目标。你希望通过这种SOHO方式达到一个什么样的目标,是为了积累经验还是为了自己创业,根据不同的目标去进行,如果是积累经验,那必须是你最喜欢的行业,你最喜欢的东西,能够感受到确实的快乐,而且如果能够和工作搭边的话就更好了。如果是自己创业,那么需要多多锻炼你的综合能力,在你的专业之外,多多接触一些额外的知识,利用网络这个巨大的资源,积累诚信、知识和人脉。

不管如何,诚信第一,本来就是双方都没有什么约束的情况下,如果你能按时、按量、按需完成,那么,将会有更多的人愿意来找你,这样你的业务也会蒸蒸日上。每个人都有每个人的优势,而网站、博客、论坛,手段多的很,问题是,你的能力,请展现出来,我们现在面对的是一个自我推销的时代,世界不会因为你而停转,但是可能因为你而更加精彩!!!

跳起来吧,远离蚁穴,成为跳蚤,因为,它可以跳过它们身长350倍的距离!!


珍惜劳动成果,虽说内容不多,可是也是一个一个字打上的,转载请注明!!关注爱拼可乐吧

内容概要:本文介绍了一个基于传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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