技术人的折腾(二)-缺少的东西,你迟早要补起来

听到过很多搞技术的人说要转型,也听到过关于IT中的一些传言。这些年以后,自己也一直不断的在IT路上摸索,体会。有过彷徨,迷失,心寒!
 
虽然我常常听到很多的人(包括我自己)说搞技术的人很苦逼。但是不可否认的是:技术给了我现在的一切。技术,给我带来了很多的名誉;技术,也让我可以自豪的养活一家人;技术,也让我自己的圈子中受人的尊敬。
 
搞技术的确实很苦逼,其实不仅仅只是搞技术苦逼,其实很多的行业都很苦逼。因为这些年以来,我尝试了一些其他的行业,发现各行各业都有着“苦逼”的情况,有的时候,我们搞技术的这群人望着“围城”外的其他行业,以为他们很光鲜,很有搞头,其实背后都有自己的苦水。
 
今年过年回到农村,让我很是吃惊,村里的人几乎一大半都开车豪华的小车,走在路上,奥迪,奔驰,本田从你身边呼啸而过。其实我们村是一个很偏远的农村,大家肯定会吃惊为什么村里人会开豪华小车。
 
村里的很多人都是在外面做包子,做装潢的。平时在城市中,这些人随处可见:他们推着推车到处卖包子,和城管玩“躲猫猫”的游戏;他们有的租这一个不起眼的门面,摆着几个蒸笼在那里卖包子。也许,他们在城里是“老粗”,在我们眼中是不上档次,但是他们却过得毫不比我们逊色,而且有很多都是一年赚几十万。
 
我的很多的小学,初中的同学都辍学,开始了自己的闯荡,开始的时候,过的非常的辛苦,到处奔波,流离,然后做一些小成本的生意,一步步的,一天天的生意搞起来。
村里人没有啥,一年上头在外面,在城里受尽了“白眼”,回到了家里,怎么都要“炫耀”一下:开的车是名车,打麻将,斗地主动辄就是上万的输赢(我都吓死)。他们的钱不用买房子,村里本来就有,他们的钱用来养小孩子也是绰绰有余,村里的孩子好养。
  
我们大学毕业之后,光鲜的进来一些不错的大公司,总算是“光宗耀祖”了,父母在村里提到自己的儿子,女儿也是觉得自己有头有脸。后来终于要结婚,买房子,生小孩,于是开始感觉生活过的非常的囧,随着年复一年,日复一日,看着身边的朋友,同事一个个走,突然深感“没有出路”,自己想走都不知道走向何方,不是说没有拼搏和奋斗,但是看不到搞技术的前景在哪里。
 
看着公司里面的项目,看着项目中的代码,开始觉得:技术这东西真是体力活,项目也不需要什么不得了的技术,堆堆就起来了。
 
有时候静静的想一想,越发有这样一种感觉:生活真的是公平的,你缺少的东西,生活会让你全部补上,而且是加倍的补上,如果要吃苦,一定要趁早;如果要奋斗,一定不要犹豫。这就好比我们平时开发软件一样,bug越早发现,修改的成本越小,如果是到了后面发现,你懂的。
 
村里的同乡,他们很早的踏入了社会,守着煎熬,受着我们所谓的“知识分子”的白眼,没有地位,不入流,收入低,但是一路走了,他们不断的磨练,成长,越到后来走的越稳。
 
我们是无忧无虑的在读书,不用担心什么事情,只要把成绩搞好,考个好大学,找个好工作就行了。一路上,我们很少的受到社会的锻炼。毕业之后,拿着还可以的薪水,奋斗几年,拿着看起来还可以的职位和工资,但是后面我们的路很难再有大的发展,其实从网络上和身边的人就可以知道。

 

今天由于时间的关系,就暂时写到这里,以上属个人观点,不喜勿喷。
 
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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