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本文回顾了一个程序员从大学毕业到进入华为、用友等公司的职业生涯历程,分享了在不同公司的工作体验和个人成长的故事。

或许想说点什么
或许想说点什么了,快餐时代会尤有人在品抿。

今年,最重要的决定可能就是接下来要走的路了。这是件很好玩的事儿,每当向前走时候,需要做的是:把后种种些过一遍再过一遍。一来,发现不足,弥补问题;二来,给自己打气。人说,人的大脑会去美化过去的记忆希望自己留在过去的,没那么眼高手低,粗心大意,没那么懒惰无知,幼稚天真。愿自己留下的,是一个很认真负责,给一个团队推动力的正面形象吧。
从哪说起呢,从13年吧,那个毕业季。
13年我们毕业了,原来一晃在学校已经逛4年了,结束一个学生身份。送走一起在隔壁住宿,一起美其名为写答辩论文实是学玩游戏的菊花,送走每一个同学。花花是我特别佩服的大叔。好吧,那就从花花开始说起……
送别花花大概忘了是哪天,天晴,那天花花提前答辩顺利,夜里以学生会主席的架势叫的几个同学,我们一起吃了最后一顿饭。或许吃太多吧也因为当时被失眠困扰,那天晚上好难受没睡觉基本。第二天,很早,花花敲门说送他去机场吧,走啦。迷迷糊糊上出租车,地铁,机场。大概到了汽车站花花把东西寄回去。便到机场了,记忆有点模糊…不会忘记他从地铁下来,重重在我胳膊上打得生疼说 “走啦”(也曾经用书打过他头,一码一码吧:打出来的感情是比较难忘)。看着他一个黑色衬衫“佝偻”离开的背影。也知道花花从此出国,以后相见看缘分,这么一个我承认的大哥…尤记地铁二号线一个人回来时哭的好厉害,莫名其妙。那是第一次。

接下来的日子,答辩熬夜赶论文。
发学位证,送走一个个人。回家找工作,开始被虐之路。

我们的专业,是个不太被社会肯定的专业。

13年,我在忻州考研复习。大冷天,一个人。这是个经历,一定会提,但一定不会说透,小秘密。11月份,去宁夏,欧神那,跟欧神一起待了小几天,有玉龙,有腾腾。

回家后,腾腾跟我说他去了海马。第二年三月份。买设备的时候,在河南待了几天。从此,大家一直开始忙啦……很忙,本科这些一直忙到现在没去遇到任何一个。
之后,去了山西一家公司代表中仪集团。之后离职,系统开始了软件开发的路子。这也是多年前的事了。
14年,先去太原找了一圈开发的工作。至今犹记当时一种想法,只要让我做开发来公司,我不拿工资都可以。当时拼劲很大,然而公司毕竟是个盈利的资本产物,其时是特别不理想。记得在山西,走了一小时,去找一家公司面试,被人说你啥都不会,5分钟不到便被请了出去。之后在北京面试,也是一样。

放弃东西多了,就无所谓了,更何况放弃性格跟情感。

14年开始走上这条也不后悔也不兴奋,有得有失,得到不少失去更不少,没走它一生黯然走了它前路依旧茫茫的一条开发路。
8个月培训,白驹过隙,一笔带过。值得提得是,大家都特别努力。同学们学历基本一般,有的拖家带口,有的公务员银行职员裸辞。堪称一部部励志故事。

15年:华为,华为,华为。我收到星哥面试问了我一个脑筋急转弯,过了。华为Q4,星哥拿着一个小本本,未提一句技术的问题。“ 两根绳子,每一根点燃需要半小时,掐45分钟”。面试完,回来车上,便被人事通知可以。回中心,老师让我跟提工资,我是当时在这一届号称技术最牛之一,估到7k加。但,华为我5k,我喜欢这种公司。
果然,这是一个很不错的学校,一个大家庭,一个特别不错的团队。我们没有太多公司,领导氛围在~至少我不想感觉到。我龙啦,周哥啦,美美,Hanson ,泽涛,国国,纯儿。之后pl唐导,亚杰,秀亭,岩松,小强,鹏鹏。领导那边的晓磊,毕杰,颜彦,德国那边华敏,周俊,南京的林康,永祥,武汉的范志亮,杨哥,补丁的曹辉灿。框式的陈超和那两刚来华为不会用kpi 软件叫支撑好久的女生。
华为,特别忙。也,成就感爆棚,问题也爆棚, 挑战爆棚,难受的也爆棚。总体来说,以一个局外人现在看:团队实力强悍。问题在,技术等太闭塞,大家都敬业却也惰业。网站方面,因为在线限制一个程序员的胆量。业务讲述太少真正接触不具体化,我不接触kpi跟pti 完全不知道自己是在干嘛。都在忙业务,但都不了解导致是在拼代码不是写程序。对我来说,有种当我完全吃透一个需求时才发现原来蛮简单的,但绕了个多弯路。管理太僵硬,每天精神绷紧不是什么持久的工作状态。国国离职后,团队氛围降了很多:以后,再也没有这种旋转椅踢出来说“国国,来来来,聊聊技术”的氛围。我离职后,美美pm让我往18k要,工作3年加系统双语言。我觉得,把我放18k的位置上,我可能或绝对能干的了18k的产出。但,我要不到。
然后,学习,被虐,又被虐。然后,用友:这个erp 的巨人,在我去用友前,我觉得它还是比较厉害的。在于,很多次面试,用友会刷3年开发经验。真正去面试,却发现蛮容易的。我喜欢笃定地否认自己,这是必须要改的。现在也可以说下用友这个团队的实力:其实,是不高的。不是技术好不好,技术很不错,可能比华为lmt 团队厉害,而是哪里不对~整个团队的敬业问题,公司文化太浓,作为程序员应该有的团队感觉不高(我们组还算可以)。做为一个内部的先来聊聊架构:架构不错,很厉害,架构师飞哥实力跟性格超级牛,程序员一步步踏出来的气场能感觉到。但,始终我心中认为星哥最牛,比较的话:飞哥开发实力绝对比星哥厉害,或可能。但,综合实力没有星哥给我的天塌绝对了还有星哥在那周旋的感觉。团队在工作的多,在完成一个事业的少。这样挺好,抱歉我不喜欢。举个例子,每天加班到很晚,只会被认为我能力有问题,不会有人去考虑有人多付出,整个团队更稳当一些一定。开发其实是付出心血的过程,不是工作出来的结果。我能在华为拿到金网络跟很多领导的看重跟肯定,我不太信自己真陋到工作上真有怎样问题。工作跟工作真的不一样。在此,提下浩浩,浩浩实力一般偏上,但对一个团队来说,十分重要。

总上,今年我告别北漂的可能性在9成以上,基本告别。北漂这么多年,说,甘不甘心:其实也没有什么值得留恋的。我比较怕别人对我好,会影响我客观的角度去判断问题解决问题,这个也要改。最后,卧病
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再说最后吧。
先说团队:人大读了小两年计算机项目管理了。让我假想自己如果做管理怎么做一个团队怎么走向,风格气场是什么样的。利益方面,没有利益的团队就是红军过草地。所以肯定得有,但这个要抽出开发团队里。盈亏别进开发团队里聊,交给财务,盈利一起共享亏损我们撤人:没啥。我们如果是一个团队,核心一定是为了某个东西做好,然后成就自己同时拿到生活保障。一旦入伙,大家一起吃苦一起挑战自己思维的见识心态。没必要提得太赤裸地我的活儿、活儿、活儿,分级。
再说我认为哪种人更有利于一个团队的发展:在前面,华为跟用友团队,提到两个人——我觉得,在团队中,扮演的角色是一样的——华为的国国,用友的浩浩!怎么说呢,两人有共同特点——尤其国国身上:应该被肯定跟学习。不是指技术,而是指性格——『逗逼』。是的,做一个能抗团队最底层压力,用别的方式去做发泄的人,绝对得是一个逗逼。这种人物,嘻嘻哈哈,技术强悍:大多数情况下,能最好地解决问题,却又能合适地把团队堆积的负面给用嬉笑来解决掉。我会成为这样的人…成为一个逗逼。
然后是什么样会毁掉一个团队:深刻体会到,一个团队,如果已经成为凝聚很不错的。再往进走一个人,如果整个人情商比较高,可能不会给团队带来太多起色的东西。但,如果走入一个不好的人,那么这个团队立刻跨。再有管理方面,我觉得唐导星哥做的很不错,被管理的时候:可能有吐槽,但真出社会来,历经公司类文化的公司。发现,他们以一个大哥的方式做管理很不错。这里谢谢星哥的看中跟肯定,想说:您是我入北研,唯一一个感觉有压力的目标人物,有您的肯定,对我开发生涯的自信心提了不少。然后,唐导,您是我一个大哥。我由衷祝福您。您属于那种嘻嘻哈哈解决问题的人物。有各种厉害的手段,技艺,职业能力,很高的情商,谢谢您。

大江东去浪涛尽
过去,这开发岁月。是一段财富,多彩多姿。
此去经年,美景良辰
长路漫漫,愿……愿……愿……

我依然无愧地贴出这两工卡

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                                      2017年2月26号:输液无聊,尤有此计
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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