把握

要是做技术,最好的就是上大公司,国内的大型企业,象华为中兴肯定是首选,能学
到很多东西。华为虽然累,但是,年轻人不能怕累,要是到老了,还需要去打拼,那才是
真的累啊。

  在外企,我想他们主要就是技术支持和销售,但是技术是学不到的,当然不能一概而
论,我指的是象爱立信和诺基亚,真正的研发不会在中国做的,学到的也不如在华为多,
其它的中兴我不是很了解,我想应该也不错啊。
一个人都有一技之长,有傍身之技,那是最好的,走到哪里,都能有一口饭吃,还吃的不
错,这是传统的观点。

  任何技术都是要在某个行业去应用,这个行业市场越大当然越好;要在一个领域之内
,做深做精,成为绝对的专家,这是走技术道路的人的选择。不要跳来跳去,在中国,再
小的行业你要做精深了,都可以产生很大的利润。

  研究生刚毕业的时候,做产品开发的有不少人,都是自己拍拍脑子,觉得这个产品有
市场,就自己出来做。现在看来,我的这些同学,做产品开发的成功的没有一例,为什么
?资源不足。

  1. 资金,刚毕业的学生啊,就是没钱;没钱,也意味着你开发的东西都是小产品;
而且只能哥几个自己上,研发、生产、销售都是一个人或者几个人自己来,没有积累,什
么都是重新来过。

  2. 人脉,任何一个行业,要想进去,需要有很深的人脉,否则,谁会用你的东西啊
?谁敢用你的东西啊?

  我看到的,我这个班上开发产品的,自己还在坚持的,只剩下一个人了,说实在的,
到现在,没有自己的汽车,也没有自己的房子,混的挺惨的。现在出国的不说了,在外企
、在华为,至少都是几十万的年薪了,还有各种福利,就是产品开发成功了,又能如何?
也就是这样了,但是以前那些年,都没有金钱的积累,等于白干。

  我身边的一个自动化系的研究生班的同学,能靠自己开发产品活得还可以的,也只有
2个人。说明这条路不是那么好走的啊。

  其次就是上外企。我的2个同学,一个上了爱立信,一个先到爱立信后到诺基亚,都混
的不错。到诺基亚的后来利用在诺基亚结识的人脉(就是哪些电信的头头脑脑),自己开
了公司,也赚了不少的钱。

  外企最大的好处就是除了能学到比较规范的管理外,还能给你的职业生涯镀金。到了
一个外企外,再到同行业的外企我想就很容易了。而且外企的收入高啊。

  自己做公司,做买卖,一开始有3~4个人走这条路,但是真正发财的只有一个人,其
他人后来上外企了。做买卖,还是要有一定的天赋,还有机遇。要有对金钱的赤裸裸的欲
望,要有商业上的头脑。后来我们同学在一起谈,说,我们即使给自己这个机遇,也未必
能做的好。何况当时那个同学看好的产品(做一个台湾产品的代理),我们大家都没有看
好,说明,真理还是掌握在少数人手里。

  到后来,同学们纷纷移民移民加拿大。

  移民加拿大对搞技术的人来说,还是一个不错的选择,但是要尽早,练了几年的技术
,就赶紧出去,大概是在1996年走了不到10个,现在都还可以,买了房子和车了。要是晚
了,语言再学也难了,而且在国内都混的还可以了,也就没有必要出去了。
我自己呢,先是在国营的研究所混了4年,后来到一家公司干了6年,2002年出来自己做公
司,现在也就是混了一个温饱吧,算是有房有车,有点积蓄,但是不多,还有一个可爱的
女儿。回首这10来年,有一些经验和教训。

  1. 要有一个职业生涯的规划。首先需要定位自己做什么合适,是做买卖还是做技术
,一条路走到黑;当然,做了技术,后来改行也行;

  2. 做技术,就是要做精做深,成为这个行业的这个技术的专家;最好就是去国内的
大公司,才能全面学到东西,能够给你培训的机会;如果大公司进不去,先到小公司练技
术,找机会再到大公司去镀金,学高深的技术。千万不要自己做产品,要做也是对这个行
业熟悉了,再去做。

  3. 积极争取机会。积极争取学习和进步的机会。比如,做技术,就需要多锻炼,多
学习,来提高自己的水平。一门技术,只要有机会去学习,都能学的会;要是没有机会,
天才也没有办法学到这个技术。柳传志就说,杨元庆就是“哭着喊着要进步”,实际上,
就是争取自己的机会;当然,这种强烈的进步欲望,也是领导看重的地方。每一步都走在
前面,积累10年,你就有了比其他人更多的机会了。

  4. 积累个人的信誉。从你的职业生涯的第一天,就要按照诚信的原则办事。要做到
,当人们提起你的名字的时候,说,这哥们还不错,做事还行。

  5. 注意利用资源。如果你有有钱的亲戚、成功的长辈或者朋友,可以充分利用这些
机会,得到更加顺利的发展前景。

  6. 注意财富的不断积累。人生要想得到自由,财富是很关键的。否则,永远仰人鼻
息,永远看人脸色。人都是势利眼。今后的家庭、职业生涯,金钱的积累很重要,没有钱
,永远不能开张自己的事业,得到更多的机会;财富要做到逐年积累,你才能家庭生活幸
福。没有钱是不可能有幸福的家庭的。

  7. 注意人脉的积累。最终,事业要靠在社会上的人脉的资源。要注意认识在你这个
行业的人,结交他们,最终他们会成为你事业上的助力。

  8. 寻求贵人相助。要找大老板来帮助你,得到大老板的赏识。想想看,大蛋糕,切
一点就够了,小蛋糕,都给你也吃不饱啊。

  9. 多听听成功的前辈和成功的朋友的意见。注意少听家里长辈的意见,尤其是都已
经退休的长辈,他们对社会的认识还停留在很久以前,而这个社会已经发生很大的变化呢
。最重要的是,长辈有时候会强求你做一些事情,但是,最终的结果他们是不负责的。只
有你才能对自己负责。

  

转载于:https://www.cnblogs.com/battler/archive/2005/03/15/118810.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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