一篇好文,以在迷茫时阅读

 


我有个有趣的观察,外企公司多的是25-35岁的白领,40岁以上的员工很少,二三十岁的外企员工是意气风发的,但外企公司40岁附近的经理人是很尴尬的。我见过的40岁附近的外企经理人大多在一直跳槽,最后大多跳到民企,比方说,唐骏。外企员工的成功很大程度上是公司的成功,并非个人的成功,西门子的确比国美大,但并不代表西门子中国经理比国美的老板强,甚至可以说差得很远。而进外企的人往往并不能很早理解这一点,把自己的成功90%归功于自己的能力,实际上,外企公司随便换个中国区总经理并不会给业绩带来什么了不起的影响。好了问题来了,当这些经理人40多岁了,他们的薪资要求变得很高,而他们的才能其实又不是那么出众,作为外企公司的老板,你会怎么选择?有的是只要不高薪水的,要出位的精明强干精力冲沛的年轻人,有的是,为什么还要用你?

从上面这个例子,其实可以看到我们的工作轨迹,二三十岁的时候,生活的压力还比较小,身体还比较好,上面的父母身体还好,下面又没有孩子,不用还房贷,也没有孩子要上大学,当个外企小白领还是很光鲜的,挣得不多也够花了。但是人终归要结婚生子,终归会老,到了40岁,父母老了,要看病要吃药,要有人看护,自己要还房贷,要过基本体面的生活,要养小孩……那个时候需要挣多少钱才够花才重要。所以,看待工作,眼光要放远一点,一时的谁高谁低并不能说明什么。

从这个角度上来说,我不太赞成过于关注第一份工作的薪水,更没有必要攀比第一份工作的薪水,这在刚刚出校园的学生中间是很常见的。正常人大概要工作35年,这好比是一场马拉松比赛,和真正的马拉松比赛不同的是,这次比赛没有职业选手,每个人都只有一次机会。要知道,有很多人甚至坚持不到终点,大多数人最后是走到终点的,只有少数人是跑过终点的,因此在刚开始的时候,去抢领先的位置并没有太大的意义。刚进社会的时候如果进500强公司,大概能拿到3k-6k/月的工资,有些特别技术的人才可能可以到8k/月,可问题是,5年以后拿多少?估计5k-10k了不起了。起点虽然高,但增幅有限,而且,后面的年轻人追赶的压力越来越大。

我前两天问我的一个销售,你会的这些东西一个新人2年就都学会了,但新人所要求的薪水却只是你的一半,到时候,你怎么办?

职业生涯就像一场体育比赛,有初赛、复赛、决赛。初赛的时候大家都刚刚进社会,大多数都是实力一般的人,这时候努力一点认真一点很快就能让人脱颖而出,于是有的人二十多岁做了经理,有的人迟些也终于赢得了初赛,三十多岁成了经理。然后是复赛,能参加复赛的都是赢得初赛的,每个人都有些能耐,在聪明才智上都不成问题,这个时候再想要胜出就不那么容易了,单靠一点点努力和认真还不够,要有很强的坚忍精神,要懂得靠团队的力量,要懂得收服人心,要有长远的眼光……

看上去赢得复赛并不容易,但,还不是那么难。因为这个世界的规律就是给人一点成功的同时让人骄傲自满,刚刚赢得初赛的人往往不知道自己赢得的仅仅是初赛,有了一点小小的成绩大多数人都会骄傲自满起来,认为自己已经懂得了全部,不需要再努力再学习了,他们会认为之所以不能再进一步已经不是自己的原因了。虽然他们仍然不好对付,但是他们没有耐性,没有容人的度量,更没有清晰长远的目光。就像一只愤怒的斗牛,虽然猛烈,最终是会败的,而赢得复赛的人则象斗牛士一样,不急不躁,跟随着自己的节拍,慢慢耗尽对手的耐心和体力。赢得了复赛以后,大约已经是一位很了不起的职业经理人了,当上了中小公司的总经理,大公司的副总经理,主管着每年几千万乃至几亿的生意。

最终的决赛来了,说实话我自己都还没有赢得决赛,因此对于决赛的决胜因素也只能凭自己的猜测而已,这个时候的输赢或许就像武侠小说里写得那样,大家都是高手,只能等待对方犯错了,要想轻易击败对手是不可能的,除了使上浑身解数,还需要一点运气和时间。世界的规律依然发挥着作用,赢得复赛的人已经不只是骄傲自满了,他们往往刚愎自用,听不进去别人的话,有些人的脾气变得暴躁,心情变得浮躁,身体变得糟糕,他们最大的敌人就是他们自己,在决赛中要做的只是不被自己击败,等着别人被自己击败。这和体育比赛是一样的,最后高手之间的比赛,就看谁失误少谁就赢得了决赛。

<think>好的,用户现在需要更具体的学习计划,因为他感到迷茫。之前我已经给出了两个阶段的计划,但可能不够详细,导致他还不清楚每天该做什么。 首先,我需要回顾之前的回复,确保没有遗漏关键点。之前的计划分为3个月实习突击和6个月入职进阶,涵盖了Python、机器学习、深度学习、项目包装,以及后续的数学、工程能力和领域专精。但用户可能觉得步骤不够细化,不知道如何具体安排间或资源。 接下来,用户提到“具体一点,我有点迷茫”,说明他需要更明确的步骤、间安排和资源指引。可能需要将每个阶段拆解到每周或每天的任务,给出具体的学习资源链接,或者推荐更详细的学习路径。 另外,用户是小白,可能需要更基础的建议,比如如何安装工具,如何开始第一个项目,遇到问题该怎么解决。之前的建议提到PyCharm和Anaconda,但可能需要更详细的安装配置指南,或者推荐具体的教程链接。 还要考虑用户的间管理问题,大三下可能还有课程或其他事务,如何平衡学习与其他任务。可能需要建议每天的间分配,比如每天抽出多少小,如何高效利用周末等。 另外,用户可能对如何选择方向(CV或NLP)有疑问,需要给出选择的依据或各方向的前景,帮助他做出决定。同,项目实战部分可能需要更详细的步骤,比如从哪里获取数据集,如何逐步构建项目,避免卡在某个环节。 还要注意提醒用户避免常见的陷阱,比如过于纠结数学理论而忽略实践,或者只关注模型准确率而忽视工程化部署。这些在之前的回复中提到过,但可能需要再次强调,并给出实际例子。 最后,用户可能需要心理上的鼓励,比如如何保持动力,遇到困难如何寻求帮助,或者如何加入学习社区与其他人交流。这些支持性的建议能帮助他坚持下去。 总结下来,需要将每个阶段拆解为更具体的周计划,提供详细的学习资源链接,明确每日任务,指导工具安装和使用,给出项目实战的步骤,并加入间管理和心理建设的建议。这样用户才能有清晰的路线图,减少迷茫感。</think>好的,我拆解成「每日可执行步骤」,用最接地气的方式告诉你每个阶段具体做什么,精确到每周任务安排和资源链接。(末附可直接下载的速查表) --- ### 🌟 **【3个月实习突击计划】逐周执行表** **核心工具**:Python 3.8+ / PyCharm / Jupyter Notebook / Git #### 📅 **第1-2周:Python速成攻坚** ✅ **每日任务**(早1h+晚1h): - 早:在[菜鸟教程](https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html)完成10个小练习(重点:列表推导式/异常处理/件读写) - 晚:用Pandas处理豆瓣电影Top250数据([数据集](https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/douban_movie_top250/douban_movie_top250.csv)) ```python # 示例任务:统计不同类型电影出现次数 import pandas as pd df = pd.read_csv('douban_top250.csv') genres = df['类型'].str.split('/').explode() print(genres.value_counts()[:5]) ``` #### 📅 **第3-4周:机器学习实战** ✅ **关键动作**: 1. 看吴恩达课程同步做笔记([课程笔记模板](https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405)) 2. 每天推导一个公式(例如逻辑回归的损失函数): $$ J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m [y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)})\log(1-h_\theta(x^{(i)}))] $$ 3. 周末用随机森林预测鸢尾花种类([代码示例](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html)) #### 📅 **第5-6周:深度学习初体验** ✅ **必做三件事**: 1. 安装CUDA教程:[Win/Mac双版本指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888) 2. MNIST手写识别实操: ```python import torch model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(784, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 10) ) # 具体训练代码参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html ``` 3. 下载YOLOv5口罩检测代码([GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/yolov5)),替换自己的数据集 #### 📅 **第7-12周:项目冲刺期** ✅ **项目执行清单**: - 股票预测项目: 1. 从[AKShare](https://www.akshare.xyz/)获取股票数据 2. 用LSTM构建预测模型(参考[这篇教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139617233)) 3. 用Plotly画出预测曲线与实际值对比 - GitHub仓库规范: ``` /Stock_Forecast │ README.md(说明档模板见下图) │ requirements.txt ├───data ├───models └───notebooks │ data_processing.ipynb │ model_training.ipynb ``` --- ### 🚀 **【6个月入职进阶计划】关键里程碑** **核心工具**:Docker / Flask / Transformers库 #### 🎯 **阶段1:数学补缺(第1个月)** ✅ **每周重点**: - 周一:推导梯度下降公式(从泰勒展开理解) $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t) $$ - 周三:用特征分解解释PCA降维(用NumPy实现) - 周五:通过贝叶斯公式理解朴素贝叶斯分类器 #### 🎯 **阶段2:工程化实战(第2-3个月)** ✅ **Docker部署速成**: ```bash # 把训练好的模型打包成镜像 FROM python:3.8 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY app.py /app/ CMD ["python", "/app/app.py"] ``` ✅ **Flask接口开发**: ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['text'] # 调用你的模型 return {'result': model.predict(data)} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 🎯 **阶段3:领域专精(第4-6个月)** **🔍 CV方向进阶路线**: 1. 掌握MMDetection框架([官方教程](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/)) 2. 复现YOLOv4到v8的改进点(Focus结构/Anchor Free等) 3. Kaggle实战:参加[卫星图像分割竞赛](https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-feature-detection) **🔍 NLP方向进阶路线**: 1. 用HuggingFace实现本摘要([实战代码](https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization)) 2. 学习Prompt Engineering技巧(参考[这篇综述](https://arxiv.org/abs/2107.13586)) 3. 部署BERT服务(使用[bert-as-service](https://github.com/hanxiao/bert-as-service)) --- ### 📌 **关键问题应对指南** **Q:代码跑不通怎么办?** - 第一反应:检查错误提示→复制到Google→前3个Stack Overflow结果必看 - 终极方案:在GitHub提Issue附上**完整报错截图+环境信息** **Q:面试被问项目细节?** - 必备话术:“在这个股票预测项目中,我通过实验发现当滑动窗口设置为20天MSE最低,这是因为...”(体现迭代思考) **Q:如何选择CV/NLP?** - 测试法:花3天间分别做: - CV:用OpenCV实现人脸马赛克 - NLP:用BERT做电影评论情感分析 - 哪个做起来更兴奋就选哪个 --- ### 📁 **资源直通车** 1. **代码模板**:[AI项目结构示例](https://github.com/AlexHex7/Data-Science-project-template) 2. **面试题库**:[AI岗高频50题解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/363194929) 3. **速查表**:[PyTorch常用代码片段](https://zhuanlan.zhihu.com/p/111144134) 现在立刻打开电脑,完成这三个动作: 1. 安装Anaconda([Windows教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Yt41137XZ)|[Mac教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)) 2. 在LeetCode上每天刷1道Easy题([Python题库](https://leetcode.cn/problemset/all/?difficulty=EASY&page=1)) 3. 关注Arxiv每日最新论(用[这个订阅工具](https://arxiv.org/help/rss)) 迷茫的本质是行动量不足——先让第一个MNIST程序跑起来,你会在调试bug的过程中自然找到方向!
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