骄傲地宣布一件事:月入3万的目标还没实现

读者朋友们,大家好,我是沉默王二。2019 年,就真的这么悄悄地从指尖流走了,徒留我一声奈何。

不再抗拒了,坦白从宽。我 30 岁了,可总隐隐约约地感觉自己只有 18 岁,因为还有太多的技术需要我去学习,还有太多的未知需要我去探索,还有太多的读者需要我去交心。

每次创作的时候,只要逮到机会,我就会假装自己只有 18 岁,老读者应该已经注意到这个不要脸的细节了:

 Cmower wanger = new Cmower(18, "沉默王二");

真应了那句话:越怕老的人,越喜欢吹嘘自己年轻。更扎心的是读者群体越来越年轻化。

讲道理,像我这般年纪的“大咖”多的是,但很遗憾,我似乎没有什么可圈可点的成绩,更残忍的是,我竟然没有任何像样的背书,比如说一线大厂的资深架构师、伟大产品的缔造者、拥有数十万粉丝的网络知名作者。

(我只能说我的背书就是最帅最美的你们!此处应有掌声。)

也许是经常出没在各大技术社区的原因,有不少出版社的编辑找我约稿,但不知道为什么他们总喜欢多问一句话:“王老师,你在哪家公司工作啊?”问得我无言以对,总不免有些低落——再次郑重其事地奉劝各位读者朋友们,能去大厂就去大厂,还要趁早!

01、拼就对了

2018 年底,我曾信誓旦旦地发表过一篇文章《为了月入三万,我都做了哪些准备》,当时被不少喷子嗤之以鼻:“这岁数,一个月连三万都没有,还有脸在‘高薪’的互联网行业混,你就不配做个程序员!”

那时候,我还没有开启副业,没有凭借写作拿到过一毛钱稿费。单纯靠在三线小镇洛阳的那点工资,月入三万的确有点难。一年过去了,我可以骄傲地向大家宣布——这个目标仍然没有完成——但在靠近

国庆佳节的时候,我曾写过一篇文章《国庆佳节第四天,谈谈我月收入增加 4K 的故事》。讲的是我真真实实的经历,但没有几个人愿意相信,都觉得我在吹牛逼。实际上,还有很多我自己都没有想到的意外之财。要知道,我为了这一天,付出了太多太多的努力。

1)凌晨两三点写作是经常的事,这里推荐一篇《搬砖,真的是我第一次赚钱的经历》给大家看看。

2)跑去网吧写作也是有过的事,具体情况可以查看下图。

3)趴在病床边写作也体验过;当时写了一篇感人肺腑的文章,也推荐给大家看一看:《蹲在ICU的门口,我看到了死亡的样子》。

4)嗯,这篇文章的初稿是在去南京参加团队聚会的高铁上写的。

PS:说句实在话,我此时的内心波澜不惊,但既然是年终总结,我就是要告诉全世界我有多拼!(怎么这么激动,显然是被自己感动了。)

02、出版《Web全栈开发进阶之路》

2019 年 4 月份,呕心沥血两年之久的“黄皮书”终于出版了。收到读者发给我的订单截图时,我的手机比我还兴奋,竟然掉地上摔碎了前屏。半个月前刚换过一次,当时的心情只能用一个词来形容——悲喜交集。

真没想到,有朝一日,自己写的“烂书”竟然能和《人间失格》这样的大师级畅销书躺在一个订单里,真的是做梦都没想到!记得两年前,当我把写书的合同递给父亲大人看的时候,他还冷冰冰地对我说,“就你,也能出书,你可拉倒吧!”

我曾在朋友圈看到一句话,这里分享给大家,叫做:“伟大的牛逼之前总是傻赑式的坚持。”(不认识这个字了吧)

2014 年,我从“上有天堂”的苏州回到了九朝古都洛阳,因为业余时间比较多的原因就开始了写作,截止到目前, 6 年时间过去了(掰着指头数的,应该没数错)。

就这样傻乎乎地坚持着,终于修成了“正果”,我太南南南了!

03、小小里程碑

我没什么写作的天赋,也不懂什么自我营销的技巧,单纯就靠努力。但我知道“苍天不负有心人”,在傻赑式的坚持下,在热心读者的帮助下,好运正在一点一点向我靠近。

1)优快云 突破了一万读者

3)【沉默王二】公众号突破了一万读者(目前 13232)。当时朋友圈还晒了一张自拍照,大家一致好评:“二哥发量比较充足,弄不好是个假的程序员。”

可能有些喷子又要看不下去了:“这些破数据也好意思拿出来秀?”嗯,大人请息怒,没看到我在里程碑前面加上了“小小”两个字吗?(看我有多谦虚)

PS:眼瞅着很多新生代(敖丙、江南一点雨)在自己前面跑得飞起,再佛系的我也免不了伤感——此处需要抒情的音乐,嗯,等等,我还需要大家一个温暖的拥抱。

04、干点大事

2019 年,我一直坚持一周三篇原创的节奏,一篇有益的【程序人生】,两篇有趣的【编程技术】,从未间断——可谓雷打不动。这还没到日更的节奏,就曾被喷“空闲时间多”、“是个打杂的”、“干不了大事”(截图我就不放了,大家可以查看我的另外一篇文章《承认吧,都是你的错》)。

说实话,我的空闲时间不算多,平常还要忙公司的事儿(保不准 2020 年公司就要发),顺带还要做家务,当女儿最好的玩具。不过话说回来,我好像确实没干过什么大事,比如说没考上清华北大、没去阿里修福报、没挣它一个亿。但我确实想干点,比如说在 GitHub 上开源一款标星超过 10K 的项目,写上 1000 篇原创干货。

(忍不住用画图工具制作了一幅)

05、我都写了什么

2019 年,我写了许多许多篇高质量的原创文章,这里罗列一些评价非常不错的,希望能够给更多程序员带来帮助。如果你觉得文章的内容有所帮助,请不要吝啬你的点赞(在线等),最好留下一句鼓励的评论,这将是我最强的写作动力。

【程序人生】

996:只要能活着就好,不管活得多么糟糕

窝在二线城市很难受,要杀回一线城市重造吗?

程序员一般通过什么途径接私活?

程序员的遮羞布,这个需求技术上无法实现

一名合格的程序员应该是什么样子

优秀的程序员都热爱写作

【趣学 Java】

Java面试官:兄弟,你确定double精度比float低吗?

面试官:兄弟,说说基本类型和包装类型的区别吧

我竟然不再抗拒 Java 的类加载机制了

Java Serializable:明明就一个空的接口嘛

吃人的那些 Java 名词:对象、引用、堆、栈

羞,Java 字符串拼接竟然有这么多姿势

这些文章获得了大量读者的一致好评,这里随便挑选几个分享给大家。讲真,光看评论就能够收获颇多。

针对读者的评论,只要有时间,我都会一一回复。当然了,有些恶意中伤的我就不放出来了,免得玷污了大家愉快的心情(我都会好言相劝他们善良)。

另外呢,还有很多读者通过微信给我留言寻求帮助,我同样会花心思一一回复,因为我觉得能够帮助到别人就是在做一件善事(要加微信的话,请趁早,错过就只能加下一个号了)。

06、不系之舟

记得初中课本里面有一篇文章,叫做《十三岁的际遇》——作者田晓菲,我父亲特别喜欢这篇文章,里面有一段引用特别精彩,我至今印象深刻,拿出来分享给大家。

没有什么使我停留
——除了目的
纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾
我是不系之舟

希望大家伙和我都能做一条逆流而上的不系之舟。2020 年,加油加油再加油!下次年底的时候,期待大家能够和我一起见证彼此的进化!

07、鸣谢

好了,各位读者朋友们,以上就是本文的全部内容了。能看到这里的都是最优秀的程序员,升职加薪就是你了👍。如果觉得不过瘾,还想看到更多,可以 star 二哥的 GitHub【itwanger.github.io】,本文已收录。

原创不易,如果觉得有点用的话,请不要吝啬你手中点赞的权力;如果想要第一时间看到二哥更新的文章,请扫描下方的二维码,关注沉默王二公众号。我们下篇文章见!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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