谁在要你的命

本文探讨了软件行业乙方在面对甲方时的不利地位及原因。指出甲乙双方合作的本质被扭曲成雇佣关系,乙方常因经济因素选择妥协。文章还分析了这种现象背后的原因,包括乙方对甲方的过度迁就及同行间的恶性竞争。

        我认识一个非常有趣的人,是属于那种痞气十足但又非常义气的类型。一天碰到他,并与他聊天,他讲到了某人***的时候后说过的一句话:“你要我的钱,我就要你的命。”当时听到这句话,觉得的是很强烈的震撼,所以印象非常的深刻。最近发生的一些事情,让我又不自觉想到这句话。

       我们做软件的,尤其是做管理系统的,似乎命里注定了总是当乙方的份。既然是做乙方的,那么当然就要了甲方的钱,可是某些客户的行为却总让人觉得像那个朋友说的那样:“你要我的钱,我就要你的命。”对待乙方的态度往往是颐指气使,想怎么对乙方的工作人员就怎么对乙方的工作人员,想怎么对乙方工作人员怎么说话就怎么说话,动不动就发脾气,有什么问题就指责乙方,全然不尊重乙方。而乙方呢?谁叫你拿了他们的钱呢?谁叫你还要等下一笔回款呢?所以大部分的时候最佳选择似乎只能是忍气吞声,领导尚且如此,更不用说一线的工作人员了。

        那么为什么会出现这样的情况呢?

  •        首先甲乙双方没有正确认识双方的关系。

         一个项目运作是由甲方提出实际的需求和目标,由乙方提供针对性的解决方案。甲方提供资金,乙方提供智力,甲乙双方通过合作共同实现甲方的目标。随着合作的深入和持续,甲乙双方甚至可以形成战略合作伙伴关系,而这样的例子也是不胜枚举,譬如UGS和通用公司的关系。因此甲乙双方的关系首先是合作的关系。从另外一个角度来说,对于甲方而言,乙方可以说是顾问,应该是以专家的身份出现,撇开这个不谈,甲乙双方最起码是平等的关系。但是在时下的情形下,却全然变成了一种雇佣关系。既然如此甲方就认为支配乙方和乙方的人是理所当然的,乙方因为拿了甲方的钱或者说等着拿甲方的钱,说话便没了底气,生怕得罪了甲方,便无法保持自身应有的地位。老板似乎可以超然,然而苦就苦了干活的人。

  •         乙方对甲方的纵容

         没有人不知道在招标和投标中的猫腻,一个软件公司为了能中标,往往不惜一切手段来应标。对甲方是曲意逢迎,无所不用为结好。公司对员工的教育也往往是客户不可得罪,员工也自然知道不可得罪。甲方的高高在上,可以说一大部分是乙方抬上去的。自己不低头,谁能看扁你?有人可能要说,也是没有办法啊,要存活啊。是的,正因为所有的软件公司都这样想,所以都这样活。

  • 同行相倾

         招投标过程中,同行之间存在着非常恶劣的竞争。相互之间大搞价格大战也是导致乙方生存环境恶劣的重要原因之一。本来一个项目按照实际的预算大概需要60万才能够有所盈余,结果是甲公司报40,乙公司报35万,丙公司报30万,特别恶劣的公司有的会报10万,故意造成流标,大有我搞不成你也别想搞的意思。而更恶劣的是在某公司中标之后,报价高的公司回头咬一口,说某某价他也可以做,结果甲方自然会和中标的公司再砍价,中标的公司岂能看着煮熟的鸭子飞了?结果是不得不降价。利润空间一缩再缩。 我们都知道一分钱一分货的道理,但是国内的很多企业都往往比较急功近利,或者说想用软件系统来提高效益的心很迫切,往往将项目时间压的很紧。结果是开发人员不得不加班加点,长时间的这种工作情形之下,要出好的产品也很难,为了赶工期,有时候也不得不偷工减料,比如该做的设计不做,该做的测试不做,不是不想做而是没有时间做。这样的产品怎能不漏洞百出?真到出了问题,领导骂你,甲方骂你,开发人员不得不匍匐前行。

转载于:https://www.cnblogs.com/yanrongpi/archive/2007/07/23/828726.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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