关于大龄程序员的思考

元旦一过第一批90后30了,转眼间,我已是而立之年了!

在网上经常看到有关公司裁掉老程序员的新闻,加之目前自己所在公司业绩不佳,这些新闻让我不安,不知等我成了这些公司眼中的大龄程序员的时候我该何去何从。

我写了这么多年代码,经验也算丰富,但回想一路下来并没有真的有什么成就产生,小部分时间做外包,大多数时间在创业公司,经历过成功,也经历过失败,我会因为成功兴奋不已得意忘形,也会因为失败更加奋发图强,不过这些经历给我的刺激都是极为短暂的,大多数时间我都像是一条咸鱼规划模糊而没有梦想。

今天,趁此手头稍微闲暇之际,我是时候思考一下自身,总结一下过去,规划一下将来了。

刚刚入行时,我满怀信念,觉得这个行业是极有前途的,身处移动互联时代的风口浪尖,即便是做一个本行业的螺丝钉
也会让人斗志昂扬,当时我会不知疲倦的学习至深夜,努力提高技术水平,同时会涉猎别的技术,希望自己能够精一门
通多门,成为行业的大牛。慢慢自己关于这个行业思考的越来越多,思考的越多,越觉得自己的渺小,我发现即使你的技术水平即便是很高,也难以越过自身的局限,慢慢的学习变得被动,当年对于行业的热情慢慢的也消散了

最近有关房地产大拐点到来的论调铺满各大媒体,我看到不少人在文章评论处煽风点火,其实房价崩盘对于我们普通人影响还是不小的,而我本人对此是怀有几分焦虑的情绪的,因为房地产的崩盘意味着经济的严重下行,可能会导致大量的企业倒闭,老板跑路,员工失业,特别是那些花了重金刚刚投资了项目的人更是雪上加霜,普通人如果仅仅是有一点点房贷或许还能撑下去。

由于以上思考,加之公司发展的不顺,最近我一直在问:啥时候轮到我们这些码农?我自身的局限在哪里?我还有机会突破吗?一个人与一个团队的区别在哪里?我在行业内的人际关系如何?

有些东西想到了就记录下来,或者以后头脑风暴再次到来,可以思考的更缜密一些。

我觉得轮到码农失业的可能性是很大的,近年来由于电子商务和移动互联网的兴起,大批资金涌入这个行业,而且由此衍生出来得一个又一个概念让人应接不暇,但是我们仔细想想,真的活下来的依然是行业的佼佼者,创业公司死者十九,即便创业点子足够优秀,但还有被复制的风险,到目前为止,这个情况已经持续了好些年了!难道真的没有人意识到这个问题吗?或许都意识到了,但是投资者没有办法,钱没处投去,房子不允许炒,只有去炒概念,但这种情况始终是不健康的,钱烧掉了却没有任何成果始终都不是出路,这就像是荷兰的郁金香泡沫,等到破的那一天,或许最苦逼的是一个个小老板们,但身怀技术单一的码农难道不该担忧吗?

我们大多数来自农村,考上大学后来到大城市发展,从小受到的教育便是找个稳定的工作养家糊口,毕业后发现没有什么工作是绝对稳定的,或者在编的机关事业单位很稳定,但很难突破家乡的局限,现在看来码农这份工作并不是非常稳定的,而我之前却在一直寻找稳定,同时自己又不满于现状,在多次的挣扎之后,慢慢又趋向于满于现状,这是众多码农共同的心声吗?

我目前内心还是存在一份不甘的,我虽然即将三十岁,但也就二十九周岁,跟很多人比起来还算是年轻人,我觉得人关键是得有志气,一旦满于现状便抹杀了志气,没有志气的人的成就或许就止步于此了吧,我周围除了亲人之外,没有同学在身边,当年推心置腹的同学如果能够聊一聊该多好啊!微信说说话,发现他们也不爱多说,或者他们已经满于现状不愿意改变了吧!

行业内打拼四五年了,这些年认识了如此多的同事,有志同道合者,也有话不投机者,更有品行不端者,仔细数数,还是有不少同事一直在三言两语的联系中,他们在各自的领域内不少也有了不少建树,不过不知道他们会不会像我一样也开始焦虑,思考类似的问题。

呵呵,胡乱写到此吧!
 

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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