IT行业未来将减至3种职业-你是哪一种

在当今IT行业中,IT专业人士的角色正在经历显著转变。文章详细探讨了IT顾问、项目经理以及开发人员如何适应新的市场环境,包括企业对IT专家成本的考量、IT部门的集权化挑战、以及IT行业从管理和配置转向应用程序开发的趋势。
近几年,许多IT专业人士普遍感到担忧。<wbr>现今IT行业的形势与十年前相比已经大不相同。<wbr>在20世纪90年代末,IT专业人士最是抢手,<wbr>IT人手的短缺也总是倍受关注,所以IT专业人士在受了培训、<wbr>得到证书、跳槽和许多其它情况之后,<wbr>成为了唯一有资格在日益萎缩的就业市场中占重要位置的人,<wbr>从而可以得到优厚的薪水。在那时,<wbr>IT行业被认为是未来职业之一,<wbr>因为越来越多的最好工作都将会随着电脑自动化进程代替了人工而产<wbr>生巨大的改变。<br><br><br>1. 顾问<br><br> 我们面对现实吧,<wbr>几乎所有的大型的企业都不愿意雇佣IT专业人士,就算有,<wbr>也会尽可能地减少人数。这不是为了要刻意针对天才,<wbr>只是因为IT专家的雇用费用太高,<wbr>而且当IT部门过于大而集权化时他们就会总是说“不”。<wbr>他们拖后腿的次数比他们作出贡献的次数还要多。所以,<wbr>我们要把目光投向大多的传统IT管理并且支持第三方外包的功能的<wbr>顾问。<wbr>这涵盖了从大型的跨国顾问公司到作为临时的IT部门为当地中小型<wbr>企服务的单人顾问。一些像美国国际商用机器公司、惠普公司、 Amazon AWS和Rackspace等这样的公司都会将数据中心容量和I<wbr>T专家租借出去以帮助完成部署,管理和问题的解决。<wbr>许多IT管理员和技术支持专员目前都直接为公司工作,但在将来,<wbr>他们会转变成为大型的供应商或顾问公司工作,<wbr>因为公司会为了减少开支、<wbr>得到更高水平的专业服务和全年不间断的覆盖范围而转为按需购买I<wbr>T服务。<br><br> 2. 项目经理<br><br> 大多数能够在传统公司里生存下来并且没有离开的IT专业人士都会<wbr>成为项目经理。他们不会成为集权化的IT部门的一员,<wbr>但会涉足各个不同的业务单位和部门。<wbr>他们会成为能够帮助公司领导和经理做出好的与技术有关的决定的商<wbr>业分析员。他们会收集业务需求,<wbr>然后与股东们沟通以寻求他们所需要的科学的解决方法;<wbr>他们也会主动地去寻找可以改变这项业务的新技术。<wbr>这些项目经理还充当了公司与技术供应商和顾问公司之间的桥梁。<wbr>如果你仔细观察,<wbr>你就会发现现在有许多IT经理正在朝着这一方向转变。<br><br> 3. 开发人员<br><br> 到目前为止,由IT行业转为开发者、<wbr>程序员和编码员的人数是最多的。<wbr>IT过去曾经只是有关于管理和配置硬件与软件的,<wbr>而现在它则越来越多地与网络的应用程序有关,<wbr>这些程序需要被熟练地操作,简明易懂,<wbr>也不用训练或者技术支持的介入。还有一种程序就是手机程序 — 包括本地程序和移动网络程序。正如我在文章《<wbr>我们正在进入属于开发者的十年当中》中所写的,<wbr>在现今的IT行业,<wbr>更多的技术行业的力量正从对程序进行配置和支持的人转移至创建它<wbr>们的人。这一趋势已经开始并且在未来的十年里它只会加速。 </wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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