一、 东北IT十年纪:金融危机

2009年,美国次贷危机引发全球经济动荡,刚毕业的作者在东北艰难寻找实习机会,最终在一家小公司从事软件安装调试工作。10个月后,面对与专业不符的工作,选择离职,追求软件开发梦想。在金融危机的影响下,软件行业遭受冲击,但作者仍坚持寻找理想的编程工作。

2009年,当我走出校门的时候。美国的次贷危机发酵到了顶点,整个金融环境大萧条。祖国对于香港同胞伸出了援助之手,挽救这个号称是全球超市的繁华都市。中央大手一挥,充足的资金进入的香港市场。作为祖国东北的沈阳多数小公司处在资金短缺的情况下,苟延残喘。2009年的611万毕业生不光要与自己同期的毕业生竞争,还要与有3年从业经验,公司不幸倒闭了的学长们抢饭碗。校园招聘中,甚至出现了“三年工作经验”这种奇葩的招聘要求。

在这种环境下,想找一个实习单位很不容易。更别说我这种没有学生会光环,没有奖学金加持的学生。东北这个地界,办事还处在托关系大于真本事的时代。这个时代,纵然你才华横溢,也不及一句,老同学帮帮忙。直到2018年的今天,至少在我看来,东北还没有走出这个时代的决心和毅力。实习证明和毕业证直接挂钩。学校明确表示,拿实习证明来换毕业证,没有,免提。大学辅导员对于你能不能拿来实习证明,就像是站街女对于客人有没有钱的态度一样。当我托关系找到了实习单位之后,真的不愿意再看大学辅导员那过于热情的表情。当时肯收留我的地方是一家算上总经理只有8个人的小的不能再小的公司。主营业务是销售代理的财会软件。至今我还记得第一天上班的激动。我的工作内容相对简单,做软件的现场安装调试。当时凭借自己在计算机上面的一点点知识,多少应付的过来,但那终究不是我想做的,也是不我大学四年学到本事之后应该做的。

10个月之后,我选择了提出离职。原因很简单,我学习的是软件开发,不是软件销售和计算机修理。10个月的工作现在看来虽不能说浪费青春,但是也对未来好处有限。当我离职的时候,金融危机的影响已经在软件行业内愈发严重了。软件这个行业,它最容易被金融市场影响,同时也最容易在影响褪去之后复苏。它不会直接的被金融危机带动,但是当社会大部分行业失去活力的时候,很少有资本会向软件行业流动。当时的现象就是,我去被迫去销售财会软件。那天走到某钢材市场。当我顶着外面的风雪走进钢材市场的时候,就知道可能白跑一趟。本该人来人往的存货区,根本没有工人。办公室里面只有一个值班的人,居然还是老板。老板一脸无奈的告诉我,前面店你就不用去了,没人会买你的软件。某钢已经停炉了,存货都销售不出去,谁还用什么财会软件。我记得我提出离职的一个星期,这小公司的老板已经开始在办公室吃泡面了,不是夸张,事实如此。寒冬已至结尾,挺得过的,能看见春天,挺不过的,关门大吉。


现在那个公司是否还存在,是否还好,已经不得而知。但是无论到什么时候,我还是感谢当时肯收留我的经理,和那每个月900的工资。奈何当时我志不在此,一心想着进入软件开发的大门,向往着那种办公室内和茶水敲代码的“好日子”。同时也向往着招聘启事上写着的每个月3000块的工资。2010年冬,当我辞职在家的时候,电视CCTV的新闻主持人亢奋的说着,我国没有受到美国次贷危机的影响,祖国经济状况良好。看着那女主持人职业的笑容,我不禁想起了钢材市场那个老板无奈的叹息和经理在办公室里面吃包面呲溜呲溜的声音。还有坐在床上,失业的自己,我觉得真他妈讽刺。


也就是那时候,我突然醒悟,在中国,还是要向中央靠拢,还是要相信党。才能解决自身的问题,才能找到一个有理想有抱负的工作。当时我利用了自己计算机特长,在各种网络招聘的消息中,终于让我找到了希望。

 

下一篇:二、东北IT十年纪:派遣制  (对,我知道我在不要脸的引流。博客初建,记录我在从业中的一些经验,希望能引起大家的共鸣)

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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