程序猿生存定律--前言:解码程序人生

#本来这些陆续累积下来的文章是要汇集成一本书的。和侠少同学也谈过。但弄V众投实在太忙了,没空管精调细作它了,所以把这些章节陆续整理下放出来,希望对刚入行的小朋友们有些帮助。有些事真是入行非常久后才明确,感觉上假设能预先明确了。应该挺有帮助的。以下故事開始。

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有这样两个人。他们一个66年出生于陕西长安和一个68年出生于山西阳泉。而后经过自己的努力两个人又先后以长安县第一名和阳泉市第一名的成绩。在85年和87年考进北京大学。

在近50岁的时候两个人一个历经社教、装饰业、卖肉终于在档案馆找到了归宿,一个则在留学、Infoseek打工、回国创业之后成为知名公司的CEO。前一个是卖肉才子陆步轩。后一个则是百度CEO李彦宏。两个人起点相似,但现状的差异又是如此的巨大!到底是什么力量造成了这样的人生差异,当中又是否有规律可寻?

 

 

对上面这个问题,我想至少在程序猿的职场里答案是肯定的,在这里人生是有一种内在的支配规律的。

 

 

本书中试图用四个可控变量来定义程序人生的规律,它们各自是:自身价值---也就是你能干什么;自身价值上的表达力---也就是别人觉得你能干什么;自身价值的稀缺性---也就是在特定时空背景下,市场对某种技能的渴求程度;身处公司的特质和未来---也就是公司提供了怎样的平台给人发挥。本书觉得这四个变量一起决定了一个人在职场中的市场价值,个人的一切选择主要是为了在这四个变量上有所收益,并使市场价值最大化。

 

程序猿是一个非常离奇的职业。尽管名字都是程序猿但现实中的程序猿各方面差异却极大。

单纯从物质收益的角度看超级程序猿能够驾着游艇度假休闲,而有的程序猿却仅仅能怀揣仅剩的180元而看不到明天。这是身处职业路径上不同位置所带来的差异。

职业路径确实就像分了级的梯子一样,走到那个高度就有那个高度的荣光。而为了在这梯子上走的顺畅,则须要使努力与规律契合,并在关键时刻做对选择。惟其如此人生总体表现出来的效能才会高。

 

在《黑客帝国》这部电影中以前出现过这样一种场景。尼奥带着钥匙匠走在一条满是门的走廊里,必须开对门,尼奥才干见到Matrix的架构师。人生与此相似,每一个人都面对和尼奥一样的问题:未来处于未知之中,每一次选择就是一次对人生未知部分的解码,选择之后人生的确定性增强而不确定性减弱。当全部未知褪去,人生也就瓜熟蒂落。

 

就像尼奥历尽很多辛苦才来到众多选择之门前面一样。要想主动选择而不是被动承受,首先要争得选择权。这样的选择权往往来之不易。大多时候一个人很多年的努力拼搏才干换来一次选择的权利。但选择权的浪费却又无比的easy,这在软件行业尤为突出。

看看周围,就能够感觉到有多少本来能够非常杰出的人由于选错公司、选错行业、选错领域而默默无闻。

 

这是由软件独属于自身的特征所决定的。比方说:软件本身并非一个边界清晰的领域,当软件和数学相结合时。它具有数学的特征。当软件和管理结合时,它就具有管理的特征。这样的特别之处使程序猿的选择权更easy被误用。由于待选项实在太多。

 

要想挣得选择权并尽可能避免误用,其实须要对程序人生中所内蕴的规律洞若观火。为此,我们就须要知道程序猿可能的人生出口、须要知道左右这样的人生出口的职场定律、须要知道定律之下那些是可控变量、那些是预设前提、须要知道可控变量应该怎样去改变。

当中可控变量是挣得选择权并避免误用它的关键。这也正是本书的根本目的。通过对规律的解析来为程序猿的成长来提供一点參照。让人少走一点弯路。

最后为了避免被人指责为功利心太重。不懂人生价值,补充一点关于人生价值的说明。

一个人变成什么样是有规律可循的。比方:陆步轩终于成为档案馆的职员、李彦宏成为CEO。这背后是有一种支配规律的;但变成这个样子是否有价值。则仅仅依赖于人的内心世界和自身的选择。陆步轩能够觉得自己非常成功,李彦宏能够觉得自己非常失败。这样的想法依赖于人的价值系统,就像仅仅有原点、X轴、Y轴定了才有坐标能够标记位置一样。价值系统定了才干判定某种现实是否有价值,比方说:忠诚的神父可能并不会觉得成为CEO是有价值的事情。这样的价值系统与个人关联非常大,也仅仅有个人才有定义个人价值系统的权利。本书中基本不谈这样的人生价值,而仅仅谈怎样取得更大的成绩。

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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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