面临又一个选择!不知道该怎么办了

pittzhao 2005-03-06 06:55:53
本人在一家以网络建站服务和平面和流媒体广告为主的“软件公司”工作,干了4月有余了,
随着时间的增加,工作的感觉是越来越不爽,这个公司的主要文化就是加班 别说半夜11、2点了,加通宵也是很平常的事,基本天天都是11点多回家,回去就是睡觉,第二天继续上班,根本没有生活可言,
这样的生活从来到公司那一天就开始了,我面试的是j2ee开发,来了公司先是做了一个月的测试,然后基于公司的一个文件管理系统,开发网站,写了2个多月的 ${%%} 这种代码,这几个月基本没有正儿八经的写个代码,别说提高了,甚至忘了不少东西,现在给我了个新活,研究Velocity Freemaker 看了一个礼拜了,可我对这东西真的是没什么兴趣,现在 我想走了 想换个公司 换种生活方式, 可我又得朋友说你应该坚持,有的说我考虑考虑 ,而且我现在没攒下钱 也想在挣两个月钱 毕竟这待遇还可以,所以我很矛盾,我想尽快下决定,可我还在犹豫...........
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OnlyFor_love 2005-03-19
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支持楼主!!!!


走自己的路!!!

从实践中不断探索
singinthesky 2005-03-18
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送你一句米卢的话:态度决定一切
syilo 2005-03-18
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upppp
love_bailing 2005-03-18
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支持!
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民情楼主,家家有本难念的经。
Maple99 2005-03-18
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up
Daniel-lsg 2005-03-17
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做程序员真的那么苦,那么累的话。我表示对大家的支持。
毕业了,我不找做软件的工作了。。。
superwolfmx 2005-03-14
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要是能找到更好的那就溜吧
马前小卒 2005-03-14
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舒适的工作环境才是最重要的!
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同意这个观点
shuren 2005-03-14
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你才到公司!。。。。。。。。。。。。。。
你忍耐--------------------》"能耐"!
huangdeji 2005-03-14
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辞职吧,我也准备辞职了
lifeng800 2005-03-14
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辛苦啊,,,
如果能学很多东西,
也值嘛
shilinqun 2005-03-14
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这样的公司多着呢,,,我们公司其他项目组,一个季度下来,加班的天数有40天。。。最主要的是加班按40元一天算,如果请假呢,按工资的4%算。。。。
pittzhao 2005-03-14
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我想好了 决定辞职。。。
congbailing_914 2005-03-07
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找个环境好点的工作,即使工资低一些,那也没关系!
希望楼主能开心!
舒适的工作环境才是最重要的!
因为这才算是生活!
SInoyew 2005-03-07
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情况是一样的,我也迷茫中...
是不是作IT行业都是这样呀?
lijunjiejava 2005-03-07
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钱多了留下,钱少了。走人
d23372 2005-03-07
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路在自己的脚下,自己选择.别人的都只是参考.
XhuilinX 2005-03-07
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人生三大悲哀:
学自己不想学的专业!
干自己不想干的工作!
娶自己不想娶的老婆!
最好不要悲哀,一样都不要!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
J_pioneer 2005-03-07
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作出自己的决定,不要犹豫!也没有必要烦恼。。。祝你开心!
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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。 项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力,围绕 ONNX 模型部署, 以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。 功能概览 文字识别:支持图片 Base64、multipart/form-data 上传,以及文本和 JSON 结果。 目标检测:支持 YOLO 图片检测,返回检测框 JSON 或原始 Tensor。 浏览器演示:访问服务根地址,上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。 健康检查:通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。 并发处理:通过 OCR 引擎实例池处理并发请求,可调整实例数量。 体验与调用 启动后访问: 入口 地址 浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows:优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL;该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时,尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中,不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux:原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/,程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。 后端选择:CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时,不要混用不同后端或版本的依赖。

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