毕业后的大多数-观后感

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看到同时有这么多人毕业,你还觉得自己很特殊吗?
农村孩子,单单想通过上学(无论是博士生还是研究生)来改变自己的命运,这在这个时代已经是行不通了。现在高学历的人太多了。上学只能保证我们饿不死,连能挣到多少钱都保证不了。要想改变命运,还是要比一般人敢打敢拼。
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注意,这是一部11年的电影,也就是说十年前就已经出现了因为大学疯狂扩招导致的就业困难问题。

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当然这个时候乐观的精神就显得格外重要。
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还有这个凭实力单身的老哥,也是让我笑了。
其实我是有点理解他的,自己未来未定,何来儿女情长。
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很多时候,当我们过的不顺利,我们会怪自己不够努力,可有些情况也不是这样,上面这老哥,大学真的很努力,但是学校教育与实际工作的脱节问题,让他也举步维艰。这是教育的问题,不是我们的问题。

看完这个电影才明白,为什么80后比我们90后能吃苦(80后在相同年纪看起来也比我们90后成熟),当然这不是吹捧和贬低哪一代。这是时代决定的。马云马化腾这些6070后把好的机会和改革开放的光的都沾走了,80后呢,特别是农村孩子,贫富差距特别大。又赶上国家发展,各种政策变化,80后很多好政策真的是一路错过。而90后呢,大部分家庭条件还过得去,又沐浴着改革开放的好政策,所以不能吃苦也是正常的。但是呢,人总会成长的,时代在变,人也在变。唯有坚持,唯有努力,才可以好好生活。
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再早几年85-90一代,计算机行业的同学(我也是学计算机的),大部分都也经济很宽裕了。为什么呢?那个时候国家互联网疯狂发展,说句不好听的,会写个CRUD的专科生都能去阿里,跟着阿里成长,现在年薪应该都一两百万了吧。
而我们这一代(90-95),也想着想师哥们那样,进入阿里,做骨干,可是基本上已经不现实了。为什么呢?竞争太激烈了。你不是985的硕士博士,或者海归硕博。基本上与大厂无缘,所以我在之前的博客里说,这个时代发展下去,互联网一定会大浪淘沙。想追上时代的尾巴,一定要抓紧时间,否则,真的来不及了。而在我们之后进场的同学们(96~99,99今年也毕业了),他们相对于我们来说又不容易了。而00后呢,这个我还没有看透未来的能力,我也不知道怎么样,我只是觉得,互联网行业的春风马上就呼啸而过了,00后再挤破头进场后面的发展难度更大了,大家一定要加油。
时代在不停发展,相对于努力来说,我觉得雷军那句话,在风口上,猪都会飞,我非常认同这句话,我也希望大家不停的提高自己的认知,能够预测风口,早日进入比较好的赛道,而不是盲目的随大流,这样你永远也吃不到红利。
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“为什么我们的学校总是培养不出杰出人才?”这就是著名的“钱学森之问”。

因为在我们的国家,大部分都是这样告诉你的,填饱肚子,比其他的都重要。

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安得广厦千万间,大庇天下寒士俱欢颜。
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葛优在一个电影中说过,21世纪什么最贵?人才。
可是中国最不缺的是什么?人,还有人才。
无论你是那个时代的人,无论你过得好与不好,希望你不要埋冤,这就是时代,这就是人生,换句话说,这就是命。
可是,有没有什么办法能够突破命运?有的,提高自己的认知,看透时代,甚至创造时代。
总之,不抱怨自己错过了某个时代的春风,提高自己,抓住机遇,创造属于自己的人生和时代。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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