互联网寒冬长夜漫漫,悲伤逆流成河,如何绝地求生?

“上午在改BUG,下午就被裁掉了”
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继阿里、京东传出缩招的消息之后,国内影响力最大的科技企业之一的华为也传出停止社招,华为方面迅速辟谣,不过另有消息人士指华为的社招虽然没有停止,不过社招方面对中端和低端人才的确实已停止,仅剩下对高级人才的招募在继续,互联网一直以来就不是「安分守己」的行业,企业的结构调整、人才升级也是常见的现象,拥有「硬技能」,选对「赛道」的人,从来不惧怕所谓的寒冬。

是什么导致了这个现象?
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随着互联网发展,对技术等方面要求会提高,比如熟悉程序的人,设计编码等各种技术性、高难度方面需求就会很高。但是中国这方面的培养,还有这方面专业能学有所成的人才很少。

都说IT 行业是一个变化非常快的行业,它需要我们持续去学习新的知识和技能。 但是,工作以后,我们经常会发现自己学习的东西很少了,倒不是没有时间去学习, 而是学习的效率太低了。久而久之,就演变成一年的工作经验,重复用十年。

当然,有些人会说自己经常加班,没有时间学习,这只是表象,时间挤挤总是有的。 你想想你为了上王者,浪费了多少时间?为了刷今日头条,又消磨了多少光阴?

互联网行业似乎都处在了“寒冬”里面,面对裁员困境,作为一名Java开发程序员如何才能平安度过这个寒冬?

答案是:只有提升自己才有出路!!!
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在我看来,开发三年甚至五六年以上的Java程序员要解决上面的问题无非就是两个层面:

技术经验
在技术经验方便,个人感觉你要想有所突破,首先就要形成一套技术体系,从技术的实现原理到技术应用,再到不同技术的优劣比较。因为当前各大公司使用的如火如荼的技术栈,无怪乎那些你已经曾经使用过的东西,只是你需要在这个基础上,让自己更有深度和见解。

业务需求能力
在业务需求能力方面,一个公司除了看重技术积累方面,另外还比较注重个人的业务理解和分析能力,如果你在某个领域的业务能力比较强,能够hold住当前的一个业务架构,这样说明你对业务的理解能力是非常到位的。所以在业务方便,首先需要的是结合场景的个人理解,其次是延伸扩展。

裁员并不可怕,没有技术实力才可怕,真正有实力的人不会被埋没。

所以说:一个人在一家公司呆久了,千万不要模式化,一直待着舒适区,我们应该去接触最主流的技术,下面给大家放送一些免费的Java架构体系视频资料。

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<think>我们正在讨论D8流向算法在处理平坦区域和洼地时的机制或策略。根据引用[1]和引用[2],我们可以总结如下: 1. **洼地处理**: - 洼地分为真洼地(实际地形)和假洼地(由DEM采样误差等引起)。 - 假洼地会导致网提取出现不合理变向与中断,因此必须进行预处理,即“填洼”。 - 填洼过程是反复进行的:当一个洼地被填平后,可能会形新的洼地,需要再次填平,直到没有新的洼地产生为止。 2. **平坦区域处理**: - 在D8算法中,平坦区域(即中心像元与周围像元高差小于等于0)通常被标记为洼地(编码0)。 - 对于平坦区域,D8算法本身无法确定流向,需要额外的处理策略。常见的策略包括: * **坡度扩展法**:从平坦区域边界开始,根据边界像元的流向逐步向内确定平坦区域的流向。 * **最小高程法**:将平坦区域的水流流向最低的边界像元。 * **随机分配法**:在多个可能方向中随机选择一个(较少使用)。 3. **异常值处理**: - 引用[2]提到,有时需要削减不合理的局部峰值(削峰),以消除DEM中的异常值。 因此,D8算法处理洼地和平坦区域的关键在于预处理(填洼和削峰)以及平坦区域流向的确定策略。 引用[1]明确指出:“如果要避免这种情况发生,就需要对地形中的洼地进行填平,确保水流也能从该洼地流出。”[^1] 引用[2]则详细描述了填洼的过程和必要性。[^2] 综上所述,D8算法本身并不直接处理洼地和平坦区域,而是依赖于预处理步骤(填洼)来消除洼地,并通过后续的流向确定策略(如坡度扩展)处理平坦区域。 **总结处理流程**: 1. **填洼**:反复填充洼地直到无新洼地产生。 2. **削峰**:削减不合理的局部峰值(异常值)。 3. **平坦区域流向确定**:采用坡度扩展、最小高程等方法确定流向。 这样,D8算法才能生连续的流向,避免水流中断。 §§相关问题§§ 1. 填洼算法有哪些常见实现方法? 2. 平坦区域流向确定的具体算法步骤是什么? 3. 如何评估填洼处理对D8流向结果的影响?</think>### D8算法处理平坦区域和洼地的机制 D8流向算法通过预处理和特殊标记策略处理平坦区域和洼地,具体机制如下: #### 1. **洼地处理机制** 洼地指高程低于所有相邻像元的区域($\Delta Z_i \leq 0$)。D8算法通过**填洼预处理**解决: - **真洼地 vs 假洼地**: - 真洼地:实际地形(如湖泊) - 假洼地:DEM采样误差导致(占90%以上)[^2] - **填洼原理**: $$ Z_{\text{新}} = \max(Z_{\text{邻域}}) + \varepsilon \quad (\varepsilon \text{为微小增量}) $$ 将洼地点高程提升至最低出流点高程,确保水流能流出[^1] - **迭代填洼**: 填平一个洼地可能产生新洼地,需反复执行直到无洼地存在[^2] - **算法实现**: 优先填充小洼地,通过洪水填充算法(Flood Fill)模拟"注水"过程 #### 2. **平坦区域处理机制** 当中心像元与邻域高差为0时($\Delta Z_i = 0$),D8算法采用: - **坡度扩展法**: 1. 从平坦区域边界开始 2. 根据边界像元的流向逐步向内分配 3. 遵循"水流向最陡方向"原则 ```mermaid graph LR A[边界像元] -->|流向确定| B[相邻平坦像元] B --> C[更内侧平坦像元] ``` - **最小高程法**: 将水流导向高程最低的边界像元 - **特殊编码**: 暂时标记为特殊值(如-1),待预处理后重新计算 #### 3. **关键处理策略 - **预处理优先**: 填洼必须在流向计算前完,否则会导致: - 水流汇集中断(所有水流汇入洼地后停止)[^1] - 网断裂(提取的流在洼地处消失) - **微地形调整**: 对异常值进行"削峰"处理,消除局部不合理高值[^2] - **动态权重法**(高级处理): 在完全平坦区域引入人工坡度: $$ S_i = \frac{1}{d_i} + w \cdot \text{上游累积量} $$ ($w$为权重系数,促进水流向已有道汇聚) #### 4. **局限性说明 - **水文过程简化**: 忽略降雨、渗透等实际水文过程,仅模拟地形驱动的水流[^3] - **人工干预需求**: 复杂地形需手动设置出水口(如湖泊的真实出水位置) - **精度依赖DEM**: 原始DEM分辨率需≤30m,否则填洼可能导致地形畸变[^2] > **处理效果对比**: > | 地形类型 | 未处理问题 | 处理后效果 | > |---------|-----------|----------| > | 洼地 | 水流中断[^1] | 连续网 | > | 平坦区 | 流向随机 | 汇聚 | > | 假洼地 | 网扭曲 | 自然流向 | ### 总结流程 ```mermaid graph TD A[原始DEM] --> B{洼地检测} B -->|是| C[填洼处理] B -->|否| D[平坦区域检测] D -->|是| E[坡度扩展/最小高程法] D -->|否| F[D8流向计算] C --> B[重新检测] E --> F F --> G[汇流累积量计算] ```
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