有什么是不可替代的?每个人都在认真努力工作,但感觉都是小绵羊,都是在重复性啃草,重复性的工作能让你快乐多久...

作者回顾了从乐视到小米的职业历程,对比两家公司的技术氛围与企业文化,分享了在乐视快速迭代技术和小米严谨代码管控中学到的经验。

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终是动荡的一年,前东家蒙眼狂奔掉坑里了,作为败卒的我,爬出来观望一圈,抹把泪爬进小米,作为米粉,这样的方式进来,不禁令人唏嘘!
不要脸的说,前团队的领头狼巴啦啦变成了小绵羊,同样是新人,BAT离职付赠一副獠牙,大乐视送我一身羊皮,好吧,相信我就是那披着羊皮的狼!!!

两年后,站在历史的小河流重新思考…

当年如果收到支付宝的offer后,决定离开乐视,也许是另一种情景,但是并不后悔,毕竟乐视视频第一个给了橄榄枝,而且从业务上支付宝自动化工具和当年的乐视视频也是没法比的,好吧,最主要的是我家婆娘无法接受996!

哎,乐视视频终究是被生态化反反噬了。

对于个人来讲,乐视视频技术栈迭代快,前沿技术使用多,新技术引入自由度较大,对于工程师新技术可能比花姑娘更令人着迷,后端(乐视称代理层)PHP几个哥们非常给力,4个人面对android加ios将近50号人,应对自如,从无掉链子,客户端和测试资源丰沛,需求落地迭代速度快,乐视运营让人叹为观止,员工福利较多,怀念当时给员工定制的乐事薯片,动不动楼下抽个奖,手机来个半价,开个表彰会,给父母亲戚来个免费体检,白送你一千趁车券,员工买苹果设备有打折(当然这是冰与火之前的事情)…

另一面,乐视视频技术深耕不足,自研能力较差,code review形同虚设,需求两级分化严重,一部分人忙死,一部分人闲死,leader一周通宵三天,人送外号战神,产品需求多无意义,别蒙我,我知道大家都不容易。不知运营何物,久仰从未蒙面,但是运营强于产品,在员工内部是共识,乐视奇怪就在于此,外部黑内部也自黑。

总的来说,乐视这两年自己学到很多,也感谢领导信任,并祝乐视视频早日度过难度,扬帆再起…

作为米粉,能加入小米,也是万分激动的,小米是一家员工凝聚力很高的公司,内部几乎都在用自家的产品,上至手机电脑,下至泡面裤衩,在乐视这是难以想象的!

半年来,对MIUI的技术有部分了解,我米有很牛逼的技术,行业领先,黑科技绝不是吹出来,MIUI已是航空母舰级别的产品,MIUI的代码质量把控非常严格,锱铢必较的保证这艘航母的稳定性,不定期的技术培训,只要你想学习,学不完的干货,无数的大牛就隐藏在身边,对于技术人称得上欢乐园!

但也并不是没有苦恼,MIUI黑科技与陈旧技术并存,7年的代码沉淀了太多的旧代码,它还能用,但是显然不好用,为什么不改?因为他还能用。巨量的用户带来了巨量的问题,bug是永远改不完,也确实无暇重构。

单对于我们组而言,后端断层问题明显,几乎全是新人,后端和前端人数一样,有需求前端催后端(也许是java的锅)。至于旧人为什么走也令人深思,内部领导有反思过“我米对员工成长存在问题,公司在努力解决中”。半年来自己也会迷茫,自己存在的意义在哪?有什么是不可替代的?每个人都在认真努力工作,但感觉都是小绵羊,都是在重复性啃草,重复性的工作能让你快乐多久?解决不了问题的依旧解决不了,大家工作内容好像并没有太大挑战。也许这不是公司的问题,是自己职业成长的阶段性问题。烦恼啊烦恼…

今年是从业第5年,依旧对编程充满热爱,但是烦恼也悄然出现,18年希望自己找到烦恼的根源,做到工作使我快乐!

http://songhang.club/2018/02/03/2018-02-03-17%E5%B9%B4%E6%80%BB%E7%BB%93/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/softidea/p/8478945.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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