白天求生存,晚上谋发展

这篇文章 我有同感。年轻时候我也抱怨过,没有努力过,抱怨社会物价上涨,抱怨..... 抱怨很多!

可这社会就是这样,无论过去还是现在:老百姓都是劳苦大众! 亡也百姓苦,兴也百姓苦。社会就是那么不公平!

看这父母那么劳累这一辈子,图个啥呢? 不就是为了活下去,为了养大自己的孩子成人,一辈子为了基本生活没尊严地而四处奔波!

虽然现在生活水平比过去高很多,可是很家庭都在为基本生活而劳累!基本生活就是温饱问题,衣食住行,养家,养小孩,养老人。

什么时候工作不那么累,不那么忙,钱多的可以旅游,精神消费啦?

我抱着这样的思想,年轻的时候看到不公平,总是抱怨!其实这社会给我一些机会,让我活到今天,虽然不很好,当也不坏!

抱怨却没领悟到 年轻人要刻苦学习技术,要自学,公司不会给你发展机会的。每次CJOB上的公司给来的面试电话都是让我去干已经熟悉的工作!

年轻的时候 多花些时间学习技术,把技术学精,再学业务,再学人际沟通,最后学管理。那么收入自然而然高了!

当然 不可能像富二代,官二代那么富有!

白天求生存,晚上谋发展

这句话最近在团队经常有人说,其实我也深有体会,因为我看到的技术牛人他们背后肯定有一段很长时间的艰苦时光,可能是3年,也可能是8年,也可能一直还在坚持。

其实我们周围大部份人有一些感受,要么是感觉太忙了,没时间学习,要么是感觉没目标,不知道如何学习,也有很多人都是抱怨环境问题,自己在一个不喜欢学习的环境中工作。很多技术人员想过着5*8轻松工作,不再为房子、车子、女子的事发愁。

有些人说自己的环境不好,工作没创新,不知我们有没有想过说工作没创新是什么原因,创新不是别人来搞的,如果有一天公司经常搞一些新技术给大家,那估计又有人说公司没方向,瞎折腾了,所以工作有没有创新更多的是我们自己有没有创新的愿望,只有自己亲手去想了去实现了再能体会到创新的乐趣。如果你对现有的工作内容不感兴趣,你完全可以去做互联网工作,开源项目,新技术传道,BBS回答问题,写技术博客,总之很多事情可以想可以做,创新是自己去计划与实现的才能有深刻的体会。

有些人说同事水平差,如果是这种感觉那最要命了,物以类聚这句话我想大家都明白,如果你认为同事水平差,那说明你的水平也好不到哪里去,一个人经常和什么人接触,就知道这个人水平大概怎么样。现在的互联网这么发达,如果你认为同事水平差,那你QQ、MSN、BBS的朋友是不是水平都很强呢?另外,我们不能只看别人的缺点,其实每个人都有很多优点,这些是我们学习的地方。

有些人说上司没能力,听起来感觉很无耐,有可能是你根本不了解你的上司,总是看到了上司的不足之处,其实一个人能当你的上司,不管他水平如何,但肯定有他比你强的地方,有可能管理能力比你强,有可能技术比你强,有可能业务比你强,还有可能是人际关系比你好,我们做技术的很多人都以为人际关系不重要,但是如果让你来做管理,没有人际关系,就算再强的技术,你的下属也会认为你不称职,只是不好意思当面说罢了。

还有一部份人认为我每天都在努力工作,但是没什么进步,说白天工作,晚上还要工作,根本没时间学习。那我想问问,你每天都在做什么,工作是谁安排的,如果你每天的工作都是你的上级安排的,你是被动接受,那就算再努力也只能成为一个熟练工,永远不可能成为专家。通过工作可以快速提高工作能力,但是做技术没有个人的思想,个人的理解,都是别人搭好的框架,我们天天做copy与paste,这和流水线作业有什么区别。

还有人抱怨做技术本来就没什么前途,外面随便开个小店都能月入上万,甚至是几十万,我们辛辛苦苦大学毕业累死累活的才拿这点薪水。我们看看小店老板在干什么,白天是一大早就营业,晚上看不到人了才关门,关门了还要统计一天的收益,明天要做什么。更别谈什么旁边突然多了个竞争对手,工商税务的人员检查之类的事了,只有自己经历了才能感受。他们其实就是“白天求生存,晚上谋发展”这句话的最好体现。如果你羡慕,你完全可以不干技术,开店当老板去。

其实这个世界做任何职业都需要努力,成功的人除了大家看得到的工作外,他一定在想自己如何发展的问题并且不停的学习与实践。做技术的,特别是做IT发展这么快的技术,通过工作来提高自己只是一方面,更重要的是自己要有一个学习与发展规划,并且不懈的努力。

再补充几点:


1、不结合实践的学习是很难的,工作就是最好的实践,不要总想学习一些与工作无关的东西,这样会让人很累,学习起来也慢,如果你学习或研发的东西与工作有关,或者是为他人服务,那会更有动力也会得到上司的认可。

2、不要总想着自己是辛辛苦苦大学毕业,有文化就应该比没学历的人收入高,现在是市场经济,能力最重要,就好比你大学本科毕业工作6年了,一个刚进来的研究生比你待遇高,你能接受吗?


3、这个世界成功人的总是少数,我们都只是平凡的人,我们需要有一种平凡且进取的心态去生活,不要期望有多少付出就一定有多少回报,相信没有付出就没有回报就可以了。

这是我的一些技术人生感受,现在自己才刚起步,写此文以勉励自己,也与大家共享。



本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/yzsind/archive/2010/04/26/5531893.aspx

### 图像处理:白天图片转换为夜间效果的技术方法 将白天的图片转换为夜间效果是一种典型的图像风格迁移任务,涉及多种技术和算法。以下是几种常用的方法及其原理: #### 1. 成对图像转换方法 传统的成对图像转换方法,例如 pix2pix,通过使用日景和夜景图片作为训练数据集,能够学习从源域(白天)到目标域(夜晚)的映射关系[^1]。这种方法的核心在于结合重建损失和对抗损失,从而生成逼真的夜间效果。 然而,这类方法的一个主要局限性是需要大量的配对数据集,这在实际应用中往往难以获得。 #### 2. 非成对图像转换方法 为了克服成对数据的需求,CycleGAN 等非成对图像转换方法被引入。它们不需要严格的配对数据,而是基于循环一致性损失来约束生成器的行为,使得生成的夜间图像更加真实且保留原始结构信息。 #### 3. 基于颜色恒常性和色彩迁移的方法 对于夜视和监控领域中的图像增强,可以采用一些基础的颜色调整技术。具体来说,可以通过颜色恒常性算法校正光照变化带来的影响;或者借助统计色迁移技术,在保持自然外观的同时改变图像的整体色调[^2]。这些方法虽然简单,但在某些情况下也能达到较好的视觉效果。 #### 4. 对数函数与伽马矫正 考虑到夜间环境的特点,可以直接提升 RGB 的亮度值以模拟黑暗条件下的光线衰减现象。通过对数函数或伽马矫正等数学变换手段,可有效降低高亮区域对比度并增加阴影部分细节层次感[^5]。需要注意的是,此方式可能会导致整体画面偏灰暗,因此需谨慎调节参数范围。 #### 5. 利用背景建模提取静态特征 如果输入场景中含有移动物体,则可通过背景建模技术分离前景对象与纯净背景层。这样不仅可以减少干扰因素的影响,还便于后续针对特定区域单独施加不同的渲染策略[^3]。 下面给出一段简单的 Python 实现代码示例,展示如何运用 OpenCV 库完成基本的亮度调整操作: ```python import cv2 import numpy as np def adjust_brightness(image, gamma=0.8): invGamma = 1 / gamma table = np.array([((i / 255) ** invGamma) * 255 for i in range(256)]).astype("uint8") return cv2.LUT(image, table) # 加载原图 img_daytime = cv2.imread('day_scene.jpg') # 执行伽玛矫正 img_nightlike = adjust_brightness(img_daytime) cv2.imwrite('night_effect_image.png', img_nightlike) ``` 以上就是关于白天转夜间的一些常见思路和技术要点总结。每种方案都有其适用场合以及优缺点所在,请根据项目需求灵活选用合适工具组合起来解决问题!
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