未来的方向,何去何从

一位资深Java开发者回顾了从菜鸟到老鸟的职业历程,面对技术的快速发展和管理的挑战,表达了对未来职业规划的迷茫与思考。

        从11年工作到现在也差不多快8年了,说实在的,感觉没有任何成长。10年来到北京,打算大展身手好好在这为梦想拼一把。想法总是好的,现实却是残酷的。

       8年了,从当初的一个菜鸟变成了一个老鸟,除了年龄超过了30,结婚了,多了一个小孩以外,真不知道自己这几年还有别的什么收获。有人为了梦想持之以恒,凭着对技术的执着,花费了几年的时间成为了技术大拿,在大厂里成为核心骨干人员;有人凭借对业务的爱好,对权利的向往,成为了业务架构师、技术经理甚至部门经理。看着现在越来越多的90后开始成为公司的主力,才发觉自己老了,之前总是不觉得,等觉得的时候已经真的稍微有点晚了,现在有觉得落伍,追不上他们的脚步的感觉。

     最近几天仔细的想了想,过去的几年我都在干嘛?未来又将如何?

     技术还是管理?

     当还是一个初级开发的时候,总是羡慕那些技术经理、项目经理,觉得管理是自己的最终奋斗目标,感觉技术的职业生涯路线太短。

     当在北邮上课的时候,一个教授讲道人力资源管理的H模型时,才明白:正真职业生涯路线长的是技术。

     有时候,总觉得管理不就是管人嘛,我级别上去了,我也可以管理的啊,只不过是没给我这个权利而已。

     说到这里我感觉我所表达的内容又有了些偏差,我本来是想系统的梳理一下技术和管理路线,可能是太少的自我表达,导致逻辑太过于发散,下面重新梳理。

     首先谈一下技术,我是一名Java开发人员,11年找到第一份工作,基本就那时候的主流技术框架就是MVC。我还记得当时面试我的老板让我表达了一下我对MVC的理解,我还滔滔不绝得说了每个模型及关系。那时候懂一些struts\spring\hibernate什么的就算是很厉害的了。11年的时候Android也是刚起步的时候,我记得是12年到达了高峰。我当时没选择做Android,选在了J2EE后台的开发。说实在的,如果当时选择了Android的话,有可能工资比现在会高好多。因为Android之后引来了互联网的高潮,Android从此一鸣惊人,各种的app入雨后春笋一样崛起,16年前后如果能搭上互联网的班车,那你的工资基本上会像指数函数一样增长(有点夸张)。

     12年被外包到了一家银行,做了一个比较大的系统,一个全国性的库存管理系统。当时确实感觉到自己进步了好多,在项目中把自己所学的知识都予以应用。业务方面,对需求理解到位,同时手下还有两个小弟。那个系统让我得到成长,单也仅此而已,因为技术的职业路线和自己选择的行业、项目有很大的关联。那是做传统项目的,所用的技术依旧是几年前的东西。

    此后的几年,项目做了一个又一个,技能却从未变过。这时其实就到达了一个职业的瓶颈,可惜当时没觉得,每天就是按部就班的上班,领薪水,没目标也没有想法。虽然也有遇到过新的技术,也没日没夜的加过班,包括后来做过eclipse插件的开发(当时学习能力还挺强,3天内看完一整本插件开发的书籍【很厚】)。但最终的结果是,技术随着项目走,在技术这条不归路上走的越来越远。到了现在,互联网的冲击【分布式、大数据、redis、容错、Nio、微服务、小程序、太多太多】,太多的新型技术让你眼花缭乱,让你不知所措,让你无所适从,让你不知从何而起不知从何而终。迷茫成了这个阶段的关键词。

    技术就这样吧,迷茫就作为目前的结束词吧。下面说一下管理,15年进入了目前所在的公司,有幸做了项目经理,带领了自己的团队。从第一个项目的小心翼翼,到现在满不在乎。中间经历了很多。对整个项目的管理流程都很熟悉,基本上PM这个职位对我来说也不再那么神秘,反而觉得有些烦(有时感觉就是打杂的)。

    记得有一年,部门经理老胡跟我说,你现在是北京团队后线的负责人,你不能老是以技术,以5-6人的管理作为你的目标,你的想如果你手下有10个人、20个人,或者更多的人,你如何管理。我当时不理解,我心里想,我手下就只有5-6个人,也没有更多的人啊,我怎么想更多的人,而且真有了更多的人我觉得也可以应付的来。

    直到现在我才明白,他说的更多人,并不是你手里有多少人,而是说你的思维,你的想法,你的责任,你考虑问题的方式等等,都要从高层管理者的角度来看问题。管理的艺术不在于你管理多少人,而是在于你把自己处于了什么样的位置,是否有大局观,从更高的层面去解决问题。

   时间关系,就先说到这吧,下次再聊一下未来职业规划和发展。

 

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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