从程序员到CEO

因为工作的关系,我会经常接触从程序员到CEO一系列的人。并且有时候我的工作就是对这些人的能力和知识结构做出评估。在这个过程中,我有一个很发现,从普通的程序员到CTO,大概的能力和知识结构都很类似。而如果一个CTO升值为CEO,那他也未必真的需要知道一些什么新的知识或者必须具备什么新的能力。

无疑我的发现,并不出乎我的意料。并且我还窃窃的暗喜,因为这世界无处不在说明一个真实的规律,那就是身处高位并不是因为他们作得更多,而是因为他们作的更好。

很遗憾,似乎人们都不知道这一点,而且越是身处低位的人越是不知道这一点。而且我很怀疑,很多人特别是身处高位的人在有意无意的不让人们知道这一点。当然他们有这样作的理由,也有这样作的动机。

而真正可悲和可鄙的是,有些人专门在利用这一点在作牟利的勾当。比如有些人就专门写些什么给CTO看的书,写些什么从程序员到CTO的如何如何。

然而你说CTO就真的多知道一些什么程序员不知道的东西吗?或者说程序员知道了一些什么东西就可以作CTO吗?这样的问题他们是不会问的,更加是不会让你们去问的。那么进一步说CTO就真的比程序员多具备什么能力吗?其实这个也是不要说的。

但是你看看周围,那些人都在说什么,都在给你们灌输些什么。可以说从作坊,到知识系统,然后再到java,各方各面都在对你说你需要多怎么怎么。

这其实也是一种成功学,一种对人没有半点好处,只能叫你浪费大量时间的成功学。
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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