分析为什么中国的大多程序员技术偏低--都是被逼的

本文探讨了中国软件公司的性质如何影响程序员的工作环境、性格、心态及技术水平,包括无偿加班、流程不规范、工资拖欠等问题对程序员的负面影响。

首先来说一个高级程序员并非靠自己读几本书写几万行代码就 能练就的,我更关注于低层的环境,也就是程序员实实在在的工作环境。因为程序员的高低还得从实际的工作来衡量,而非其它。所以我想说的是,中国的软件公司 的性质直接导致程序员的水平的高低。而我所说的软件公司,不是指某个或者某几个,而是指主流的软件公司,大众型的软件公司。所以我希望那些已经步入一个理 想的公司的程序员理解我这篇文章的定位。

软件公司的无偿加班对程序员的影响:

国内的软件公司中程序员是常常加班的,每日加,周未也常加。基于这种性质,出现了一种很莫名其妙的现象:每天程序员的实际下班时间总是要晚于规定下班时 间,至于晚一个小时还是两个小时还是更多这就另说,总之,程序员这份工作,如果按时下班反而自己感觉自己像是做贼似的。表面上公司并没有强迫谁加班,但实 际上在潜移默化中有一种威慑力,要求你要多为公司工作几个小时,而且表面上你所工作的这几个小时还是你自己愿意的。正因为是“自己愿意的”,所以公司更有 理由认为是无偿的。

还有就是周未加班,一般周未加班是因为“忙”(关于这个带引号的“忙”,见“软件公司的‘忙’对程序员的影响”)。但周未加班一般是无偿的,至于法律所规 定的那种“偿”就更尝不上了。不过一般公司是这样规定的:周未加班可以倒休。关于倒休,一般是周未的班真的加了,倒休却遥遥无期,原因很简单,公司“忙” 嘛!

这种情况对程序员的影响:消极、软弱无主见、虚伪、对前途渺茫。

软件公司的“忙”对程序员的影响:

软件公司的“忙”其实有时也是真忙,从原因来说,软件公司认为是程序员(其实也有其他员工,但本文不涉及讨论)造成的,程序员认为公司造成的。而根据“一 个巴掌拍不响”原则来看,应该是公司与程序员合作不协调出现的恶性循环造成的。深层原因大家自己研究去吧。不过从我这里的表象来看,这种“忙”有这么几 点,这几点如果不代表大家的意见,大家可以补充:

**项目开发与计划脱节,表现为项目开发慢于计划。

**突如其来的事件。

**为某种说不清道不明的原因,像是作秀。

**假忙。

**真忙。

上面说的第一种情况最常见,这涉及到软件工程的话题,其实也是软件公司做不大,程序员水平提不高的核心。而“软件公司做不大”已有前辈文章《浅谈:国内软件公司为何无法做大做强?》中说过了,而“程序员水平提不高”本文所言即是,所以这个原因大家读完这两篇自己体会吧。

上面说的第二种情况也常有,比如偶尔赶个标书,比如客户那里突然出现了BUG,急着去改等等。

第三种情况就很让人晕菜了,有点无病呻吟的感觉,比如不知道从哪里冒出一个会议,开到个七八点;

第四种情况很特别,也比较常见,大家同室坐、彼此各自心。一片共同耕作的美好景象,但果实见不到两颗豆呢。这可是大家齐心虚度时光。程序员可以拿出这个时间提高自己吗?当然不可以了,你表面上还是得干活呢。

第五种情况就不说了,因为这是正根。

总之软件公司是“忙”的,一般是以上三种“忙”,偶尔这三种都没有了,第四种就马上出来的。

这种情况对程序员的影响:混乱无序、怨由心生、虚伪做作、学习时间少。

软件公司的流程不规范对程序员的影响:

无像样的需求、无像样的设计、没有测试、没有文档、没有维护(所谓维护也大都是客户测试出BUG来改一改)。

其实说到需求这一块也并非完全是软件公司的问题,大多数情况下,客户也是根据程序员直接上来编码后暴露出来的问题才渐渐明白自己的需求是什么的。

“什么都没有”的问题在于,什么也不清楚,如果写一堆以不变应万变的代码,第一,时间不允许,第二,难度太大。要是稀里糊涂去实现,扩展与维护性又差,整个一堆豆腐渣工程,总之是没法下手。长了一堆“打铁”技巧,神不像神,程序员不像程序员的。

这种情况对程序员的影响:无规划性、代码质量低、手忙脚乱、技术永远停留在“打铁”水平。

软件公司对程序员员工的“全能型”要求对程序的影响:

装系统、修打印机、写文档、编代码、见客户、扫地搬桌子、接网线,在国内软件公司中程序员做什么事都有可能。单单说技术方面,也是要求事事能做,看一下招聘要求就知道了。

这种情况对程序员影响:术业无专攻

软件公司的工资拖欠对程序员的影响:

很悲哀,这是存在的。我向来认为一个员工与公司合作的最底线应该是按时按量发工资。但很多公司打破了这个底线。一个朋友开玩笑地说过:“家庭有钱,谁干程 序员呀!”这话虽只可信一半,但是从国内情况来看,程序员的生活质量还是不高的,工资的拖欠直接影响到程序员的心态,甚至影响到程序员的生活。

这种情况对程序员影响:低调、迷茫、心态不稳、思想徘徊、生活困难。

软件公司对软件开发的要求对程序员的影响:

软件公司对软件开发的要求一般是实现即可。如果说写一个和记事本一样的程序,公司感觉程序员应该在一天内搞定;如果写一个WPS,公司也就感觉程序员应该 在两到三个月搞定。这不是浮夸,事实就是这样的。公司所着眼的点在于“就这么一点功能”,而非在于“怎么实现这‘一点’功能。

这种情况对程序员的影响:开发难度大、维护难度大、压力大、难沟通。

软件公司的承诺对程序员的影响:

国内软件公司一般实际行动能力差,但没理难说话,他们也知道自己没理,所以比较爱承诺,把实际问题抛向以后解决。然而承诺也只是口头的,有一点“我以人格 担保”的意思。不过一般情况下,国内的程序员还是比较有忍耐能力的(从上文来看不忍耐还能混吗),但公司层面的“人格”却是不可信,多承诺少兑现,员工面 试时听到的说话到干了两年走了都没做到的事根本不少见。然而路遥马乏力,日久人变心,这样的结果往往是使公司与员工走入恶性循环。

这种情况对程序员的影响:不满、被动、拿不起放不下、进退两难。

结论:

消极、软弱无主见、虚伪、对前途渺茫、混乱无序、怨由心生、虚伪做作、学习时间少、无规划性、代码质量低、手忙脚乱、技术永远停留在“打铁”水平、术业无 专攻、低调、迷茫、心态不稳、思想徘徊、生活困难、开发难度大、维护难度大、压力大、难沟通、不满、被动、拿不起放不下、进退两难。

上面这些短语概括了程序员的性格、心态、生活环境、工作环境等方面,它们就像毒素一样,日久能把一个健康的程序员毁掉。在这样的环境下,还问为什么你的技术这么低?太搞笑了。

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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