冯大辉:技术人如何才不至于虚度一生?

问:在现在的这样一个国情下,做技术的年轻人,到底应该怎么做,走什么样的发展方向,才不至于虚度一生,到老的时候后悔?


答:我小的时候,有一本书很流行,就是今天题图这本《钢铁是怎样炼成的》。书中主人公有一句名言:

「人最宝贵的就是生命,生命对于每个人来说只有一次。人的一生应该这样度过:回首往事,他不会因为虚度年华而悔恨,也不会因为碌碌无为而羞愧;」

注意上面是分号,因为这句名言还没完,下半句是这样的;

「临终之际,他能够说:“我的整个生命和全部精力,都献给了世界上最壮丽的事业——为解放全人类而斗争。”」

我引用这句话要做什么呢?是要鼓励你去做主人公做的事情?很明显下半句说的事情已经不需要我们了。但是上半句呢?现在来看也未必那么正确。人的一生怎样度过,不需要别人来定义。

一个技术人究竟怎么才能不虚度一生?

既然你能这么问,说明你是想一生做一个技术人。至少在我看来这是个好事情。

应该说,我们身处一个大时代,风云变幻,但我们每个人其实又都微不足道。可以说,我们绝大多数人最后都还是普通人,做的事情也可能一辈子都是普通的事情,必须要说,普通的事情和普通人也可以改变社会,比如做 12306 抢票插件的那位程序员。怎么能做一辈子普通事情又让自己觉得不虚度一生呢?

我们应该尝试去做对这个社会有正价值的事情,而不是去让这个社会变得更糟,这是一个普世价值。举个例子来说,一个技术人,具备给思科做设备维护的能力,具备做流氓软件的能力,也具备去做电子商务的能力,前两者可能获益更大,但是后者对社会无疑更有价值。我们可以去尝试做后者。至少,后者对这个社会更有价值一点。这么说是不是站着说话不腰疼?我不知道,但是选择之前,可以多想一下。

我们应该尝试更有效率一些,做一些高效的事情。人的一生很短暂,如果每天沉浸在文山会海之中,深陷繁文缛节之中,即使有再大的能力又能做多少事情?如果你想创造更大的价值,要么用更有效的方式,要么投入更大的资源,可惜,绝大多数人力量都很有限,那我们就更高效一点。我们看到身边太多的不思进取,得过且过,甚至年纪轻轻就有一种养老心态的人。

我们应该持续学习。看一下我们的父辈,想一下他们那个年代追求的事情,那时候的一份好工作是什么样子,所谓的铁饭碗是什么样子,现在呢?整个社会变化了。看看那些下岗工人,至少我是不胜惶恐。曾经他们也是技术人。如果丧失了学习的能力,很快就会被这个时代抛弃。包括现在削减了脑袋想进入体制的年轻人,谁知道20年后体制是否会发生变化,到时候你们怎么办?

我们应该尽可能的帮助一下别人。尽我们的能力,去看看能否帮助一些人,就当是回报那些曾经帮助过我们自己的人。帮助别人更有效的事情,也是一种正向价值。

怎么样才能不虚度一生,能做到以上几个「应该」做的,我个人认为就够了,注意,我只是建议。

对了,上面提到的那本书,不值得去看。
(作者为丁香园(DXY.com) 技术负责人)
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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