转贴:富士康错就错在太厚道
最近发现中国大陆媒体突然间变得老有正义感了,不惜版面地对富士康这个全球最大的代工厂口诛笔伐起来,说利润可怜到不足10%的富士康是血汗工厂,害得工人接连自杀。我觉得很奇怪,富士康在中国有六十多万的员工,按照富士康员工11起的自杀案件统计,富士康的自杀率连十万分之二都不到,远低于我们这个和谐社会十万分之十二(另一说为十万分之二十三)的平均自杀率,怎么不见国内媒体兴师问罪?敢情媒体是看人家富士康好欺负,要是敢拿咱们和谐社会的自杀率来说事的媒体那才叫人佩服,只怕没几天媒体就要关门倒灶停刊了。
因为看望一个朋友,我到过深圳龙华两次,在龙华富士康生活区,我都为富士康的人流量而惊叹,恐怕在中国再也没有哪个企业的生活区的人流量能比得上富士康了,而且我还发现,除了着装很正规之外,富士康工人的精神面貌比起国内那些积弊多年的国企和一些靠加工出口的私营企业的普通员工好得多。再了解一下他们的收入,初级员工有一千多,一般的都有两三千,尤其是2010年以来,富士康加薪力度空前强大,这可比内陆地区那些城管协管员、派出所协管员的收入高多了。
在龙华免税区门口停着的富士康员工的私家车一眼望不到头。街上还不断有三五成群的人在焦急地等着富士康的面试,不过这些还不是富士康员工最幸福的地方,由于富士康人口众多,且都是风华正茂的年轻人,富士康员工最幸福之处莫过于可以轻而易举地在出租屋内同居,而且他们完全不用像内陆的出租屋里的临时夫妻们那样担心着随时可能破门而入抓卖淫嫖娼和查暂住证的警察们。事实上也是如此,同居可以帮年轻的富士康员工们减轻房租负担,而且相互之间也有照顾,这种现象非常普遍。为此我打趣龙华本地的土著朋友:“你小子还做什么生意呢?就在这里摆个摊专门卖杜蕾斯得了,一天至少也能赚个千八百的。”
如果你硬要说富士康的员工是因为在血汗工厂上班而不堪忍受压力而自杀,那么山西黑煤窑的里的黑工、童工在那么恶劣的非人的工作条件下却为什么没有自杀呢?要我说,其实都怪富士康太厚道了,创造了那么多就业岗位,让那些从农村出来的员工们在灯红酒绿的深圳了解到原来生活竟然可以这样美好,燃起了他们的希望。只是,在了解了那些美好之后却发现,达官显贵的纸醉金迷的生活是自己永远无法企及的,自然失落情绪就与日俱增,因为他们知道,即使自己在富士康这样的大企业里工作一辈子,面对动辄一万到数万每平方米不等的房价,自己无论如何拼搏也买不起深圳的寸砖片瓦,永远也过不起自己希望的那种生活。
与其燃起希望到最后希望破灭,还真不如从来都没有希望的好,如果现在媒体还要怪富士康的话,那也只能怪富士康太厚道了,因为正是富士康让农村来的亚当和夏娃们轻而易举地吃了智慧树上的禁果,从此一发不可收拾,要是让他们永远在中国农村的伊甸园里呆着不就什么事情都没有了吗?
相关推荐
国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
PotPlayer自用皮肤
自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。
2-shell及常用命令-续.pdf
2-shell及常用命令-续.pdf
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例
内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。
【无人机航测】MATLAB重叠率与地面分辨率协同设计:航线间距及飞行方向优化系统 MATLAB 无人机航测重叠率设计|地面分辨率与航线间距计算
内容概要:本文档介绍了基于MATLAB R2025b开发的无人机航测重叠率与航线间距计算系统,旨在通过建立统一的航测几何计算体系,实现重叠率、地面分辨率与航线间距的动态协同设计。系统结合相机参数、飞行参数、地形数据与风场信息,通过自动化候选航向搜索与多目标优化,选择兼顾覆盖质量、飞行效率与安全性的最优航线方向。项目涵盖从参数输入、摄影测量计算、地形与安全修正,到候选路线生成、综合评价与结果可视化的全流程,并构建了五万组模拟数据用于算法验证与模型训练,支持桌面交互、批量处理与服务化部署,适用于多种复杂场景下的无人机航测任务规划。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和摄影测量知识的科研人员、工程技术人员及高校师生,尤其适合从事无人机航测、地理信息系统(GIS)、遥感与测绘等相关领域的从业者。 使用场景及目标:① 实现无人机航测任务中地面分辨率与航线间距的精确计算与动态优化;② 解决复杂地形与风场环境下航线方向选择困难、覆盖质量难以保障的问题;③ 通过自动化设计减少人为经验依赖,提升航测任务的可靠性与效率;④ 为后续的三维建模、正射影像生成与灾害应急评估等应用提供高质量的数据基础。 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整代码示例与GUI界面设计,逐步实践参数配置、模型计算与结果分析流程。重点关注摄影测量公式推导、地形修正策略与多目标优化算法的实现细节,并利用模拟数据进行敏感性分析与模型验证,以深入理解系统的设计理念与工程应用价值。


非技术区
