给广大程序员的一封信!尤其是想换行销售的程序员们

     大家好!我是一名以前从事程式开发的技术人员,后面转行做了公司技术平台销售,目前已经负责平台销售三年了,这些年一路走来有很多体会,给还在这条路上奋斗的程序员们一点点心得经验分享!

     毋庸置疑平台化开发已经是很多软件公司要生存就没法逃避的一种选择,但是眼下国内很多程序员在使用别人平台上还有一些比较错误的观点,且听我一一说来:

     1.平台必须开源,否则不用,这种观点的人我感觉有点杞人忧天了,很多.net程序员一直不是用微软平台的吗,微软照样没有提供底层源码,那为何国内还是诞生了很多比较牛逼的软件公司,基于微软。net平台开发出很多非常成熟的应用框架呢,这种技术一定是要用自己的才是好的观念本无可厚非,但是个人感觉得量力而行,如果自己没有这个技术,或者投入研发的成本太高,那又何必投入呢,如果什么技术都要自己一个字一个字的敲出来,那大家都去重新开发操作系统好了!而且国内哪家软件公司,敢打包票说自己从来没有用第三方技术的。

     2.引进了外部公司平台,那我还在公司地位可有保障,这是大多数程序员的一个顾虑,引进了别人的框架,会束缚自己才华的发挥,这又大错特错了,世界上任何快速开发框架,只要他本身是够灵活的,没有封装死,提供了相关端口可以扩展,那就不会束缚您的手脚,相反只会更加助您自己一臂之力,您可以把重心偏在应用设计层面,毕竟一个软件的核心是在于这个行业的业务逻辑,这才是值钱的部分,其他的增删改查,工作流,套打,报表,框架已经封装好了,又有何妨,这只会帮助你大大降低软件开发周期,提高公司工作效率,产品灵活了,自然竞争优势就明显了,公司效益肯定也会更好,自自然然的老板赚到钱了,员工的待遇才会往上走!

    3.有平台引进来了又学会了,下次换工作,别的公司不一定用的上,学会了不是浪费了吗!这种观念的人也不在少数,但是退一步回来,为何要老想着是换工作了,诚然中国的程序员的的确确大多数是靠跳槽涨薪水的,但是为何不退一步想想,靠写代码能写一辈子吗,中国的程序员大多数是有生命周期的,能搞10年的,基本不错了,过了这个黄金周期,你还拼的过年青人吗,技术更新换代这么快,什么都要重新学,什么都是重新洗牌,你为何不想想以后我学会了平台,我可以自己出来开个公司,买一个框架,把人力成本降低到最低价,因为平台别人会持续更新,你只负责基于平台应用开发就好了,把技术难题留给专业平台软件公司,合作共赢这不是更完美吗!

    4.看到别人老重复发的广告会特别反感,肯定是产品不好才老这样发,其实这也算是一种误解吧,首先产品好不好,可以通过试用就可以了解到,如果老看到某个人发广告,也许是他销售模式不对,但是也别抱怨甚至破口大骂,相互体谅相互理解,谁叫咱们是好酒也怕巷子深呢,需要用到就看看,如果不需要也别破口大骂,屌丝何必为难屌丝呢,别人也不容易为了一个家,谁愿意晚上11点还在群里发广告啊,所以任何宣传的广告能看就看,不能看就设置对这个人的屏蔽就好了。

     以上仅仅代表个人的一点灼见,算是这些年的销售经验的一点总结,目前中国的大多数程序猿还是缺少老板的眼光和见识,可能平台会触及一部分人利益,尤其会触及公司以前的老鸟们,所以他们反对声音尤其很大,技术股东除外,但是最后和我们合作的boss还是赚到钱了,相反那些反对最强烈的,很多都干了没多久就跳到更高的地方去了。

     展望2014年,希望自己今年的业绩能够突破百万!加油,销售是份神奇的工作,如果我还是原来技术岗位,估计每个月最多能拿2万,现在不一样,多劳多得,底薪低了很多,但是因为上不封顶,整体收获还是一年比一年高!加油,马年马上开豪车住别墅!

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平台销售经理:李先生 

 

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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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