思考“我所了解的一个精神失常的程序员”

思考“我所了解的一个精神失常的程序员”


中午休息时间,在eoe上看了一片文章“我所了解的一个精神失常的程序员";

不知道文中这个精神失常的程序员是否是真实的,但是,最起码在我的周围,类似的或者说接近精神失常的程序猿到是有那么一两个;人就是人,也是社会动物,需要人际交往,人际交流,沟通,需要人的生活。如果那些公司,老板还抱着“把女人当男人用,把男人当畜生用”的榨血吃肉的信条来作为用人的标准,那么它们离倒闭也就不远了;那些在这样公司呆着的程序猿们,还是早点儿离开,相信你回家种红薯也不会精神失常吧。

职业发展和人生发展是个长期的过程,而且是以一个良性的发展为框架路线,以实现自身价值和素质提升为重要目的,以让自己的人生更幸福为根本目的;如果疯狂加班,在三五年内,虽然你可能职业技能提高了很多,但是把精神搞失常,身体搞垮掉,那么这到底是你的幸运还是不幸?如果这种情况发生了,也就意味着你职业生涯到头,人生彻底失败;相信没有那个人的人生目的和职业目的是“为了把自己搞的精神失常,把自己搞的抑郁,搞的自杀”;因此,那些以加班为荣,以加班为企业文化的公司里,人员流动很快,也很难留得住优秀员工。

记得有人说过,一个经常加班的工作,不是这个职位设置有问题,就是这个公司有问题,再或者这个行业有问题;那么在有问题的地方,时间长了难保你不出问题,你加班拼命的意义又在那里?

那些到处忽悠“12X6”工作时间(每周六天,每天12小时)的创业领袖们,老板们到底意欲何为呢,目的何在?到底是为了他们自己的口袋还是为了让员工实现自己价值?


生活的节奏需要张弛有度,工作是长时间的事情,是给人提供一个可持续发展的平台,而不是提供一个让人发疯的平台;不能让人持续发展的工作,留不住优秀的人;对于个人来说,那些经常加班加点的工作,榨取了你学习的时间,榨取了你人际交往的时间,榨取了你思考的时间,而这些时间正是你做为人应该拥有的时间,是你能够保持可持续发展所必需的时间,因此对于程序员个人来说要对那些加班加点的工作说“不”,除非你想精神失常。

而且对于那些加班加点的工作是否也可以理解为:”加班加点的让员工去死“呢?


可以参看“长时间工作意味着什么


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这个兄弟最后的一段话真需要广大程序猿同学认真思考:

这或许难以接受,但是作为一个软件开发者在工作中付出额外的努力和时间,并不意味着你就可以管理公司。据我的经验,好的程序员最有可能被叫去继续开发软件。如果他们给你更高的职位和更好的待遇,那么还有谁去开发软件呢?

太多的时候我们在软件工程中忽略人的因素。不管是管理者要求他们加班,还是他们自己力求进步而努力工作,结果都是一样的。人就是人,不是没有人际交流的机器,不能日夜兼程的工作。每个人需要有生活。


下面是转发的这篇文章:

http://news.eoe.cn/17921.html


不久前我们公司有个程序员精神失常。他走进经理办公室开始大喊大叫,说着一些奇怪的事情。如果我不是像了解自己一下了解他,就会以为他磕了药。但是事实上他简直就是精神失常了。

他是我在编程行业见过的最勤奋员工。他经常在下班后加班,周末的时候,当管理人员需要人手去处理紧急工作时,他总是随叫随到。在这个阶段公司并不赚 钱,老板需要尽可能快的完成项目,所以任何被客户急催的软件开发都会自动分配给他。他很乐意地全心投入把工作做完正是老板喜欢的地方。

然而当被送入到精神治疗中心后,他的效率就不是很好了。在他崩溃后,为了核查他的状况,公司派我去医院看望他。他向我要了一支笔和一张纸以便把程序 写下来。“我想我还可以写程序”,他穿着病号服对我说。他在纸上写了两行代码后,不由自主的开始抽泣。在他住院大概3个月并给公司打了一些威胁电话后,公 司辞退了他。他咆哮着他应该成为公司的CEO,他将成为公司的新领导。

后来他谈到他如何为公司付出努力和心血,应该得到更多的尊重和更好的职位。尽管因为他的辛勤工作,有很好的待遇,但是他仍然被看作只是一个生产力很好的程序员,从来没有被认为是公司的关键人物。

这或许难以接受,但是作为一个软件开发者在工作中付出额外的努力和时间,并不意味着你就可以管理公司。据我的经验,好的程序员最有可能被叫去继续开发软件。如果他们给你更高的职位和更好的待遇,那么还有谁去开发软件呢?

太多的时候我们在软件工程中忽略人的因素。不管是管理者要求他们加班,还是他们自己力求进步而努力工作,结果都是一样的。人就是人,不是没有人际交流的机器,不能日夜兼程的工作。每个人需要有生活。

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工程师猝死3天被发现 生前一个月加班190小时(图)

IT男的悲剧:36岁员工猝死酒店马桶上

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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