在我眼里,那些连夜加班的牛人都是SB

ThinkInDelphi 2011-05-24 11:26:05
我是PM,做过售前,我觉得组里那些那些连夜加班,搞定开发人觉得很难,老板觉得很常规功能的牛人都是SB。他们穷得连iphone,ipad都买不起,公司里面装备这些新潮IT设备的往往不是领导就是PM。他们连夜加班,互相竞争,又不团结,知识一个比一个多,薪水一个比一个少,这也是活该,我们PM可以套用一句经典台词解释这种脑体倒挂现象:谁叫你生在中国?谁叫你做技术经理,活该~!
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ThinkInDelphi 2011-06-22
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你的不平,别人的机会,社会就是这么残酷,怪只怪我们自己,没有牺牲,根本不会变革,变革总要牺牲!
ThinkInDelphi 2011-06-16
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我们现在有更好的词来压榨牛人们了,呵呵~! 凡是复杂效果,我们经理和我们都会喊:这个某某做做过的,很简单的喽~!!那个某某或跳槽,或根本不存在,或找也找不到,都没关系的,反正起到激将作用就行了~ 哈哈哈 压榨他们其实很简单!
guibaobao2008 2011-06-16
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顶...
aaa19891215 2011-06-16
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[Quote=引用 32 楼 deyili 的回复:]
LZ不是SB
[/Quote]

个SB 贱相。
akcw007 2011-05-26
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楼主不是满心怨言,
楼主是深明大义,拿笔做刀,针砭时弊,
我支持你!
s8232642 2011-05-26
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脑体倒挂是个好词啊!
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在中国,程序员都是加了外包装的农民工
ThinkInDelphi 2011-05-26
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"作為程序員拿著開源的東西,做著不開源的事情"
开源的东西往往需要打磨和改造,就算是比较完善的开源软件,比如EXT,也是需要自己开发成符合实际需求的个性组件,期间的劳动是有挑战性的,报酬是被低估的。
GhostSwordman 2011-05-25
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楼主,Pia Pia Man!
奥雷连诺 2011-05-25
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楼主满腹怨言,痛心猛批这种现象。
akcw007 2011-05-25
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[Quote=引用 27 楼 chikfc 的回复:]
引用 20 楼 fo1_sky 的回复:
引用 10 楼 valen_gosu 的回复:

引用 4 楼 programmertoplee 的回复:
呵呵,年轻人永远都是被利用的一群,等他们年纪大了会悔悟的。

怎么办呢?明知被利用也要被利用啊,不搏个出身,以后怎么谈条件呢?
无非四个字,见机行事罢了。

这也是无奈


我也是这么想的
[/Quote]
都是自作聪明
coolkisses 2011-05-25
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想表达什么呢? 明知道会被很多人反击,还如此打击,为了什么呢?
难道楼主是有目的来的?
chikfc 2011-05-25
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[Quote=引用 20 楼 fo1_sky 的回复:]
引用 10 楼 valen_gosu 的回复:

引用 4 楼 programmertoplee 的回复:
呵呵,年轻人永远都是被利用的一群,等他们年纪大了会悔悟的。

怎么办呢?明知被利用也要被利用啊,不搏个出身,以后怎么谈条件呢?
无非四个字,见机行事罢了。

这也是无奈
[/Quote]

我也是这么想的
公共马甲0315 2011-05-25
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PM是指项目经理还是指产品销售呀?
bjgxjob 2011-05-25
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LZ这样的PM,在这里发言,明显是不合格的PM。

BS!
xiaoxing215 2011-05-25
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嘴上说团结,其实是单打独斗!
我在肖申克 2011-05-25
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国人适合单干
valen_gosu 2011-05-25
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[Quote=引用 20 楼 fo1_sky 的回复:]
引用 10 楼 valen_gosu 的回复:

引用 4 楼 programmertoplee 的回复:
呵呵,年轻人永远都是被利用的一群,等他们年纪大了会悔悟的。

怎么办呢?明知被利用也要被利用啊,不搏个出身,以后怎么谈条件呢?
无非四个字,见机行事罢了。

这也是无奈
[/Quote]
你错了,这个不是无奈,是达到自己目标的必经渠道。当然,这只是第一步,下一步就是谁挡你就干掉谁,老家伙?哼,其而代之才能更上一层楼。
ww2000e 2011-05-25
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巧干不干的不会涨工资的
fo1_sky 2011-05-25
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[Quote=引用 10 楼 valen_gosu 的回复:]

引用 4 楼 programmertoplee 的回复:
呵呵,年轻人永远都是被利用的一群,等他们年纪大了会悔悟的。

怎么办呢?明知被利用也要被利用啊,不搏个出身,以后怎么谈条件呢?
无非四个字,见机行事罢了。
[/Quote]
这也是无奈
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内容概要:本文系统介绍了基于核主成分分析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真分析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成分提取与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程中的早期故障与异常行为。文中详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统中的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业中关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究中非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计图可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成分数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。

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