这些功能,月薪4W的程序员都不会?

一名程序员吐槽领导招进来的前同事虽然薪资高达4w+,但技术水平似乎并不匹配,这引起了网友们的热烈讨论。

在职场中,人员变动是再常见不过的事,特别是一些大的公司,由于人数众多,每个人的情况也会不同,所以就会看到今天来明天离职的现象,不过对于公司中的员工们来说,感到最难以接受的事情就是觉得同事业务水平不如自己的,但是薪资待遇却高。最近就有位程序员网友遇到了这样的事情,由于觉得不忿,所以跑到论坛吐槽。

楼主吐槽道:领导招了一个他的前同事,工作快6年,月薪4w+,在百度等大公司干过几年,结果刚来的时候,问hive怎么查询,Hadoop怎么用,前天又问git怎么建立分支,提交代码等等一些问题,楼主开始对他的能力产生质疑,啥也不会,会的还不如我们这些拿一万多工资的多,不明白为什么他能拿这么高的工资。

网友认为那是你没有发现人家的长处,四万月薪必然有两把刷子,只是暂时没有显露出来。

不过从帖子中看出,楼主在公司中属于后来者,资历一定是没有他口中的同事资历高,所以才会工资低,也才导致看到同事工资那么高有点不服气。

对于楼主的吐槽,网友们的态度大致分为了两种,一部分网友认为同事能拿到高薪是有道理的,而另外一部分网友则认可楼主的观点。下面是反对楼主观点的网友留言:

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看到上面网友的评论,确实, 虚心求学不能说成一无是处,如果真的一无是处,不会到处问,都是牛逼吹上天,好像什么都会,什么都简单。

谷歌前员工表示刚出来确实会遇到这些问题,内部很多人不用git不用cmake/gradle/mvn更没有Hadoop/hive。小厂才各种用这些东西吧。

对此情况你是怎么看的呢?

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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