一个程序员的酸楚感受:谁来关怀程序员?

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我改行做程序员已经快两年了,从学习到实习到现在的工作,所处的环境不停的换,身边的人也如同走马灯似的更替,也对程序员这份工作产生了一种酸涩的感觉。

  程序员也分成几类:

  A. 执著的技术牛人:这部分人对程序代码有着超乎对恋人的爱恋,一般接触电脑的时间都比较早,之后便对编写程序爱不释手,朝思暮想着coding,对自己的成果像对孩子般的呵护,随着研究越来越深入,有点曲高和寡的体味,是真正的“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴”的人物吧。

  B.科班出身的专业人士:他们编程一般中规中矩,代码也富有逻辑性和规范性,但少创新,写程序对他们来说应该是一种职业,一般工作几年就不必亲自coding,而成为一个team leader 或者 project manager。

  C. 工作不称心,打算改行到IT的淘金者:这样的人大概占coding程序员的很大一部分(我也是其中的一分子),他们可能是受到社会鼓吹的诱惑,或者是学的专业不是很容易找到合适的工作,没有太大的发展空间,趁着年轻,投身于IT的淘金浪潮之中,因为不是科班出身,所以有些自卑心理,但却十分的努力学习,在某种意义上来说,程序员的工作只是他们的一种谋求生存的手段而已。

  我也只是以我见到,听到的略以总结,我想每个人的情况可能都不尽相同,大概都可以写出曲折的程序人生故事吧。

  现在回到我们的主题,虽然程序员的情况有很大不同,但是有一点是毫无疑问的,他们都在自己的岗位兢兢业业,他们的生活也都主要围绕着电脑,属于个人的生活休闲时间少之又少,即便休息的时候,也可能是在上网浏览学习新技术,或者捧着专业书在啃读,因为IT技术更新太快,因为程序员的工作压力太大,一段时间不学习就有可能被淘汰。在全世界都被小资的生活氛围湮没的时候,可能我们程序员是最土气的一批人士了。人活着究竟是为什么呢,不就是希望有较高品质的生活,爱情和事业么,这亘古不变的几大主题,我们每个人终生都在追求!程序员的生活如何才算幸福,恐怕好多人都没有时间顾及去想,因为我们的脑子都被代码填满,没有空间给我们去思考生活了,而其实做程序的目的不就是为了改善人们的生活质量,提高人们的生活效率么,那么,为了改善生活质量的而在努力写程序的同志们难道反而要降低自己的生活质量么?程序员的工资待遇像一些媒体说的高么?我想,相比一些行业来说,是高一些,但是付出也要多出许多,但最终的发展可能未必比得上其他行业的人。青春饭,压力大,私人时间少都已经成了程序员的代名词。谁在关怀我们???谁应该关怀我们???
相对而言,一些外资公司尤其是欧美的,公司的管理制度比较完善,有专门的人事管理部门,并且完成了资本的原始积累,所以给程序员的空间也相对大一些,待遇福利也要好一些,所以进入欧美企业也成为了大多数程序员的理想,外国人更重视人权,重视企业文化(也许你不同意我的看法),所以在制度上给员工以宽松的工作环境,给员工相当大的上升空间和很好的福利,他们不要求程序员一定要按时上下班,不限制工作时是否听音乐,聊天或者上网,只要你能够按时完成规定的任务,一切都OK,而且更重视人性化的关怀,比如定期举办一些联谊活动,提供一些硬件场地供员工活动,定期了解员工的想法并给以反馈,解决员工生活上的遇到的一些问题,当然,并不是说他不存在剥削,资本本来就是靠剥削积累起来的,只不过他剥削的相对少一些,剥削得更让人心甘情愿一些。

  但在国内,这样的公司还只是占相当少的一部分,大多数的是国内的一些企业,国营,私营或者所谓的一些合资公司,而其中的相当一部分并不是很重视人力资源,虽然这个名词现在在社会上已经被炒的火热,好多公司因为是刚刚起步,或者还处于发展阶段,往往忽视了人的因素而过多将目光移到最终的结果上了,所以很多公司甚至没有人事管理部门,或者即使有也只是更多考虑到的是公司,在雇佣员工的过程中能够省下多少,很少能够考虑到公司的长远发展,没有考虑是否能够使员工有归属感,使员工与公司保持一种相濡与沫的关系。难道双赢不比独赢来得更有价值么?盘剥到极致真的能带来极大的快感么??所以现在很多程序员都在超负荷的工作,写程序本来就相对枯燥,但有些公司还(暗示性的)强制程序员加班,甚至不允许听音乐,上网,聊天,作为程序员,我们几乎把所有的时间都放在了工作上,我们一样是普通人,我们不是禁欲者,我们也要娱乐,却无人问津,可能仅仅因为我们同公司相比只是弱势群体,老板可以随时辞掉我们,我们就要为此付出所有么,这样的工作真的如此伟大值得我们奉献一切么?如果有些管理者看到我的文章觉得事实并不是如此,那么请他到程序员大本营或其他论坛的程序人生里面看看,或许那里的牢骚有点过盛,但那的的确确都是程序员们的心声,只不过要对老板说出来很难!我们跳槽是因为我们找不到方向,在工作中得不到归属感和成就感!

  我曾经听过这样一段话,觉得很有见解“一个企业要生存十年,要看领导者的能力;要生存五十年,要看企业的管理水平;要生存百年,要看企业的文化”,现在的社会正逐步走向正规化,而正规化的前提则是建立在整个社会的信用和文化之上的。“无恒产者无恒心”,太多的公司企业只是随波逐流,缺乏长远发展的目光和目标,所以我们程序员也茫然不知未来的所在。
我个人是一个理想主义者,可能我不能办一个公司,但这不能抹煞我的认知和想法,我认为一个理想的企业文化应该考虑到公司与员工共同的利益,针对每个层次的员工制定相应的发展规划,考虑到员工个人能力和特点,给予充分的施展空间,是公司和员工的关系建立在信任之上,达到双赢的目的,让员工工作并快乐着!这其中肯定是要有太多的工作需要做的,而且要以减少一部分公司的利益为前提,但长远的来看,绝对是值得的。

  而对于程序员,对于技术牛人应该给他空间和时间去钻研,并充分的信任他支持他,在生活上尽量地考虑减少其负担,千里马需要的是伯乐,上好的草料是次要的。对于科班出身的程序员,应该给他们更多的培训,使他们能够不断的接触到新知识,技术骨干的位置更适合他们;对于第三类程序员,我觉得他们更加灵活,应该给他们更多的选择机会,使他们能够找到自己的定位,看到自己将来的发展方向,使他们不再迷茫。另外,在工作环境上营造一种快乐而积极向上的氛围,在制度上尽量保证灵活,不拘泥于形势。并对员工的能力给予一定的肯定和评价,并以此提供合理的福利待遇。在这样的公司的员工应该算是幸福的了,当然,目前这也只是我的一个理想而已。
CST与MATLAB连接设置 打开MATLAB,点击"Set Path"按钮,然后点击"Add Folder"。在CST中,点击"Options"菜单,然后选择"Advanced"选项。在弹出的对话框中,点击"COMSOL"选项卡,并确保"Enable COMSOL"复选框被选中。通过上述步骤和示例代码,你可以开始使用MATLAB与CST进行集成,并根据你的具体需求进行进一步的开发和应用。通过这个简单的示例,你可以开始在MATLAB中与CST进行交互,并根据你的需求进行更复杂的操作,如参数化仿真、优化和数据处理等。 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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import java.util.*;import java.io.*;public class java2html {    private static boolean comment=false;    private static boolean lineComment=false;    private static boolean START = true;    private st

sinbo的专栏 2828

qdox生成JavaDoc

由于项目的需要要根据类来生成javadoc但是还不能用javadoc命令,所以就在qdox的基础上写了这个功能。package com.highcom.hcgip.javadoc;import java.io.*;import com.highcom.hcgip.basic.common.*;import com.highcom.hcgip.cm.model.*;import com.though

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sinbo
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