UIXX

UIXX

V2EX 第 292801 号会员,加入于 2018-02-20 15:30:01 +08:00
今日活跃度排名 750
根据 UIXX 的设置,主题列表被隐藏
二手交易 相关的信息,包括已关闭的交易,不会被隐藏
UIXX 最近回复了
14 小时 5 分钟前
回复了 zangzang 创建的主题 问与答 su7 的页面好炫酷,要用什么技术才能写成这样
我是做工业设备的,其实业界很多产品都是做成类似的展示,包括色盘、透视、导航、拆装零部件实渲动画。
一般的技术栈是 C4D/Blender 建模+Three/babylon 前端展示。也有一些公司专门做这个,比如之前有人问过的 https://www.jig.space/
14 小时 37 分钟前
回复了 tool2d 创建的主题 程序员 怎么证明自己写的代码,是有价值的?
OP 的话在某种程度上来说是对的。

首先达成一个共识,就是“价值是一种 [商品或服务] 的 [社会属性] ”。

从雇佣关系看,技术(代码)显然是有价值的,企业得到了你的程序,你得到了相应的金钱。

从一般经济活动看,技术的使用价值和交换价值很大程度是体现在事物总价值中的附加价值部分。
问题是,很多企业主体经营不善,所谓皮之不存,毛将焉附。又或者决策者经营理念落后,意识不到经济活动中高附加值的重要性,种种原因使得代码提供的附加价值在社会环境中得不到体现。在这些个限定词下,说代码毫无价值不为过。

至于“无法依靠代码去证明自己”,先明确想要证明什么?“我能行”?“我值得拿高工资”?还是“我有足够的社会价值”?
这个说法就跟下面说法是一样的:

当机师最悲哀的一点,就是无法依靠驾驶技术去证明自己,只有足够的安全记录才可以。
当销售最悲哀的一点,就是无法依靠能言善辩去证明自己,只有足够的销售额才可以。
做科研最悲哀的一点,就是无法依靠严谨实验去证明自己,只有认可的成果才可以。

如果说能力是一种个人的绝对量,那么价值就是在社会中转移的相对量,它受整个自然社会影响。能力与价值只在大数据上有统计意义的相关性。
1. 系统开发和运维的技术成长怎么样,都能学到什么

问得很笼统,系统开发在业界是有很多细分领域的,比如应用级的 OA 、CRM 、ERP ,虚拟化的 LXC 、KVM ,云相关的 IaaS 、SaaS 、PaaS ,嵌入式的 RTOS ,业务或技术强相关的游戏系统、编译系统等,说宽泛点它们都叫系统,但具体的工作内容大相径庭,技术成长路线自然也不同。

运维的话上面的人已经说了,不赘述。

我的看法是开发跟运维都可以,但肯定的一点是,如果走研发写码的路线,这些领域给你带来的大多是技术工程类的知识和经验,在技术快速迭代的背景下,个人优势很容易被拉平。

2. 工资水平都多高,涨幅如何,天花板?

即使是同一水平的研发,其薪资在不同公司、同一公司的不同业务线可能天差地别。一般天花板是 P9 级别,大概月 7-8W ,年 100-300W ,也是上下限差距极大。

3. 工作内容是什么,本硕区别?

所有研发的工作内容主体都是面向 KPI 的编码与调试。但具体实践起来每个企业都不一样。
一般来说本硕能做的事情差不多,至于往后的发展,修行靠个人。
6 天前
回复了 lengyingmofeng 创建的主题 职场话题 哥哥们,帮我参考一下吧
先上车(实习),过程中结合看到的实际情况再评估。

8k 高不高?根据大环境和你简历中展现的自身条件我觉得还行。
8 天前
回复了 SherlockKevin 创建的主题 职场话题 职场人的感悟
“然后那天晚上我实现了需求,但是还在测试就没告知”
“我就把代码封存也没对外说我做出来了”
“我一个非研发向的人实现了需求,导致激起了研发组的好胜心”

研发组的人到底知不知道你实现了需求?
读研。

1. 你已经考上了。
2. 研究生给你带来的成长不是线性变化的,它意味着更高的薪资起点、更好的平台资源、更广的眼界格局。
3. 别信计算机不看学历这种鬼话,学历即使在监狱中也是硬通货。
4. 担心拿了硕士研究生学位因为环境更差找不到工作还不如担心两年之后会不会因为裁员又以本科生身份回到起点。
这...这份简历通篇没有一个字提到甚至涉及 java/golang ,你怎么能用它来找工作。
信息太简略了,一般情况是提了离职必走。

老东家答应涨薪留人是什么意思:
1.老东家认可你的能力/贡献;
2.老东家有钱;
3.老东家在钱的问题上对员工打马虎眼,不到万不得已不让步。

不可能每次想涨薪都提一次离职对吧,不主动激励员工的公司上升空间很有限。
一般高情商或者马屁精都是旁人观点,旁人都听的什么?四个字,是否“言之有物”。

“在领导的带领下,我们的游戏终于上架了!”
旁人可以心里面反驳:“领导明明啥都没做,这马屁精。”

“我们的游戏停滞很久了,还是领导牛啊,一出马就拿下了版号。”
旁人:“这领导是真牛。”
1. 这些年吹得这么火的大数据生态是不是有很大的伪技术成分

对于“是否伪技术”、”伪技术成分多少“的判断是主观的,因人而异的。
在数理统计相关的学术人员看,所有大数据工程都是统计方法论的一种实现,数据存储与清洗,统计分析与预测都是老生常谈的东西,机器学习也不过是老瓶装新酒。
在常年 CRUD 的工程人员看,hadoop 刚出来的时候就像黑科技,技术成分很高,但刨根问底,估计也只能回答“三四层楼那么高”,大部分人是难以准确评估其技术内涵的。
而管理人员,就更难界定大数据工程各个层次的需求了...

这些人看大数据的视角不同,最终感受也不一样。

2. 各个新兴技术都有炒作成分

有能的技术很多,但没有炒作的技术压根“新兴”不起来,现在流行的东西在当年哪个没有布道师?

3. 具体实践之前先给你来一大套概念,大数据领域这些概念纯粹是在那辩经

有的是教育人员的水平问题,有的是受教育目标人群错位。
教过一些纯小白,事实证明有的人就适合“车轱辘话”来适配其 CPU 运转速度,无摩擦小车这种理想模型都理解不了还怎么上实际案例。零基础新手才是教育类视频主流观众。
关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   我们的愿景   ·   实用小工具   ·   1583 人在线   最高记录 6543   ·     Select Language
创意工作者们的社区
World is powered by solitude
VERSION: 3.9.8.5 · 11ms · UTC 16:58 · PVG 00:58 · LAX 09:58 · JFK 12:58
Developed with CodeLauncher
♥ Do have faith in what you're doing.