学计算机的女生都怎么样了?

本文围绕女程序员展开讨论,指出外界对女程序员存在刻板印象,实际上很多女程序员优秀且对自己要求高。不过,女程序员面临性别歧视,如部分公司不招女生、换工作时被询问家庭计划等。同时也提到女生学计算机有优势,鼓励女生坚定信心。

女程序员真的就如下面这张图形容的那样,没时间洗头、皮肤暗淡、黑眼圈吗?不尽然。

在我工作的9年里,我也接触过不少女开发。大多都对自己有较高的要求和标准,我想这个还是和工作环境有关。但我也知道有一些公司研发团队,直接号称不招女生。

我觉得这种还挺恶心的,说性别歧视也不为过。包括上面图片,女程序员都是这样子吗?其实并不是。

确实可能有部分女生邋遢懒惰效率低下,但我想这和职业无关,和性别更无关。

我恰好在知乎上看到这个问题,估摸着大家也很好奇。我们一起看看。

lavender喵 :

本硕都是计算机科学与技术。本科我们四人寝,基本都拿过国奖,全体保研。当年算保研大排名的时候,我们专业前十有6个都是女生。

现在硕士毕业不到两年,大家基本都在国内一二线互联网公司,也都还继续写着代码。以后应该也还会继续写下去。

很多人对女生学计算机都有偏见,然而,女生写代码写得好的真的不在少数。

只是结婚后大部分女生都因为怀孕生子而更顾家,精力在工作上分配的不如男生那么多,所以技术 leader 中女生比较少见吧。

希望越来越多的人可以公平的看待学理工科的女生。逻辑思维,理性思维和性别无关。现在正在学习计算机以及其它理工科的女生,也请你们坚定下去你们的信心,只要热爱就继续走下去。

清风逸弦:

这样说吧,我当年学计算机的专业男女比例7:1,我们班32人,女生4人,标准的男女比例。应该这样说,学理工科的女生通常做事儿都非常地理性(相比于学文学类的),基本上出去都能独挡一面,女人能做的她能做,男人能做的她也能做,有时候表现得比男人还男人,这是我认识的学计算机的女生。

如果找学计算机的女朋友 ,还是要看这个男生本来的性格,如果是典型的大男子主义,那我觉得你最好找有点艺术细菌和学文学类的女生,一般她们比较感性,所以需要人去保护。如果男生本来性格就没有大男子主义,找女朋友跟找合作伙伴那样的话,那学计算机的女生非常好,具体看个人了。后来应该都变成介于男人和女人之间的物种了吧!

匿名用户:

我就是一个学计算机的女生,现在大三,打算考研,选这个专业因为对这个专业挺感兴趣的。现在除了自己讨厌的不自律没完全克服之外,其他还好。

我一个室友情况有一些不同,她不喜欢这个专业,计算机不是她选的,而是她爸妈选的。上大学之后一直在寻求自由,可惜没有努力训练自己能飞向天空的翅膀,所以至今为止我还是觉得她好像还是有点幼稚,可能是我太现实。她说过,她不喜欢这个专业,所以或许她会找一个跟计算机无关的专业,毕竟,计算机专业最后能从事计算机职业的人实在是少。

其实我也挺幼稚,但我更喜欢现实一点的人。所以我大多时候挺喜欢我另一个室友。除了她话唠的时候。

我另一个室友是我挺羡慕的一个样子——上大学之后兼职做到了经济独立(我想做但我没有)、生活规律学习自律(我为这个奋斗了好久)、交友广(我知道我该交朋友,多交一个朋友多得一些消息,但我太自闭了不适合我)、以及目标明确。不过她后悔她选错了专业,她觉得应该选软件工程的。(计科和软工真的是完全不同的两个专业)

我后悔的,那就是没好好把握时间,没有对自己学习路线的规划,一直跟着学校的培养计划走,但显然是不够的。我现在就在为我两个月后的实习发愁,因为本科学的都是基础,跟不上企业需求。

我知道上大学之后要努力,但我做的远远不够,所以大一混得很惨。可能是因为当初不了解这个专业的就业压力,也可能是觉得我有高中一半努力就可以应付了(但完全不是,因为学习上的一些陋习——上课一无聊就容易睡着、沉迷小说、绝不主动去了解我在学什么;我必须得比高中还努力才能克服)。

cy青:

从业快5年了,团队一般男女比例是10:1。

工作上和男程序员没有什么区别,不会因为性别有人围着你转。倒是真的在换工作的时候受到过一些歧视。hr问如何兼顾家庭工作,或者旁敲侧击问结婚生小孩计划。

我觉得其实女孩子做这一行是有优势的,细心认真真的特别重要。靠谱女同事的自白:

然后放两张自拍

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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