当周末不再是周末

近年来,越来越多的企业将周末打造成“延长工作日”的新战场。从外出教练式团建、爬山游园,到各种形式的会议与培训,不难发现,这些团队活动正悄悄地改变着职场生态,也模糊了工作与生活的界限。企业希望借助这些方式提升团队凝聚力、传递公司文化,或是加强技术交流,但与此同时,员工也在不断失去原本属于自己的休息时间和私人时间。当员工一年内有十几个周末(星期六或者星期日)在加班和参加各种会议的时候,就跟每个月加班一两次或者大小周没有任何区别了。大小周正常工作或许还有两倍的加班工资,这些杂七杂八的事情可没有办法获得工资或者调休。

在周末团建中,企业常常组织员工参加户外训练、爬山游园、团队拓展、聚餐娱乐,甚至在某些情况下还要求员工自费参与。初衷在于借助非正式的环境拉近同事间的距离,激发团队活力。然而,这种做法在实际操作中却可能让员工感受到一种变相加班的压力。对于许多人来说,周末本应是用来放松、陪伴家人、追求个人兴趣的宝贵时光,而团建活动却无形中加重了他们的时间负担,使得原本难以调和的工作与生活平衡变得更加脆弱。

与此同时,周末会议的泛滥同样令人堪忧。从团队表彰会到个人经验分享、从行业技术讨论到业务质量保障,各种层级的线下会议几乎占据了周末的每一个角落。除了各种各样的正式会议之外,还会有各种各样的临时会议占据员工的时间。虽然这些会议本质上在传达公司信息、激励员工士气、推动知识分享等方面具有一定积极作用,但当它们频繁出现且几乎每个季度甚至每个月都有的时候,很容易沦为形式主义的展示。员工不仅在周末被迫牺牲个人时间,同时感到疲惫不堪,甚至对工作热情产生负面影响。

技术培训内部分享也逐渐成为周末“新常态”,通过技术培训的方式占用员工的周末休息时间,尤其是没有技术深度的技术分享。技术培训本应是有一定的深度和难度,用于提升员工技能和扩展视野的机会,完全可以用工作日来进行,周末的培训往往需要员工提前准备材料、反复修改方案,并主动来公司进行活动。这种额外的“作业”不仅增加了员工的工作量,更让人质疑企业是否真正关注员工的长远发展,还是仅仅为了追求表面的“提升”而强制加班。技术培训和内部分享往往可以在工作日的工作时间段举行,为什么一定要延续到周末的时间呢?在有的领导眼里,技术分享只是分享,并不是工作的一部分,只能占用周末的时间,在工作时间进行技术分享是万万不可取的。在工作时间需要程序员像工人一样有计件产出或者计时产出,一旦程序员在做其他的事情就是工作量不饱和。长此以往,原本积极向上的学习氛围可能被无形中的压力所取代,无论是主动分享者还是听众而言,都会变成一项不得不完成的任务。

理想的团建最好是在工作日举行,可以在工作时间,甚至也可以在工作下班之后进行聚餐或者唱歌等活动。如果一定要占用周末时间,最好也是周五下午和周六早上这种连续的时间,最差的团建就是纯粹占据员工周末休息的时间。同时,理想的团建活动应具备明确的目标和主题。例如,可以围绕团队沟通、协作解决问题或创意激发等方面设计任务,让大家在轻松愉快的氛围中自然形成共识与默契。活动前可以征求大家的意见,了解团队的兴趣点,以便制定更贴近员工需求的方案。团建的活动形式应多样化。既可以选择户外拓展,比如团队徒步、定向越野或集体游戏,还可以采用室内创意工作坊、厨艺大赛等方式来增加团队生活的乐趣。关键在于活动的设置能够打破平日工作的层级与距离,营造一个平等、轻松、互动频繁的环境,让大家在完成任务的过程中培养合作精神,而非单纯地消磨时间。

团建活动应注重自愿和轻松,尤其不能用扣工资、扣绩效和扣年终奖等方式对员工进行威胁。例如,不去参加团建就扣绩效,不去参加某某活动就给差绩效,不去参加某某会议就扣年终奖。管理层长期用这种方式会给员工们造成很大的负担。管理层可以考虑将团建安排在工作日的非高峰期,甚至工作日的晚上,避免强制参与和给员工造成额外的负担和精神压力,确保每个人都有选择的权利和足够的休息时间。这样既不会让员工觉得是额外工作,也能真正调动大家的积极性,激发对活动的热情。

企业在追求团队凝聚力与工作效率的过程中,往往忽视了员工对私人生活的基本需求。不断扩展的周末工作活动不仅削弱了员工的休息权,更可能在潜移默化中侵蚀工作热情与创造力。如何在企业发展与员工幸福之间找到平衡,是每个管理者亟待解决的难题。尊重员工的自主选择,合理规划工作与休息的时间,才是实现长远共赢的关键。只有在确保员工有足够私人时间的前提下,团队的真正活力和创造力才能得到长久保障。

如何判断公司是“培养你”还是“当你是零部件和耗材”?

对于应届生尤其是程序员来说,刚进入职场的时候很难一开始就清楚地判断公司是把你当作“零部件和耗材”还是“培养的对象”,但通过一些细节和工作环境的观察,你能逐渐感受到公司的态度和文化,以及公司对新人的培养方式。

1. 工作任务的性质:是否有成长空间?

  • 零部件和耗材:如果你每天的工作内容只是重复一些机械的任务,例如文档整理、数据录入、EXCEL 画图、撰写 PPT、单纯的执行指令、沟通对接、原封不动地传递信息等,这些工作往往不需要太多思考,只是会不停地消耗你的时间和精力,基本上属于“零部件”和“耗材”的角色。如果你的工作甚至能预测到接下来的每一天都做相同的任务,那么公司可能更看重你短期内的“劳动”价值,而不是你的长远发展。这样的工作通常缺乏挑战性,长期从事这类工作可能会导致你感到枯燥无聊。
  • 培养对象:如果你的工作任务能给你带来挑战,并且逐渐增加责任,尤其是有机会参与跨小组合作、跨部门合作、接触更多决策性的工作,说明公司在关注你的成长。这类公司会鼓励你去思考、解决问题,甚至提供更多学习的机会。每当你完成一个任务后,领导会安排更具挑战性的工作给你,帮助你扩展技能、提升综合能力。这样的工作环境能促进你不断走出舒适区,提升自己的专业水平。

2. 公司文化与培训机会:是否重视员工的职业发展?

  • 零部件和耗材:如果公司没有清晰的培训机制,新员工的成长路径模糊,新员工只被看作是完成任务的工具,那么新员工可能只是公司的“消耗品”。新人不会看到任何关于提升技能和职业发展的机会。最多看到一些所谓的员工能力“成长树”和”成长规划“,但是里面的细节和内容一概没有。新人看了之后也完全不明白该怎么进行自我成长,对于新人没有任何指导意义。而另外一种常见的情况就是管理混乱,面试的时候告诉你要做什么,结果来了之后就是哪里缺干活的就去干啥,一年到头都是东做一点西做一点,完全把人把零部件使用,这对个人的职业规划是非常不利的。例如,让设计师去做测试、让算法人员去搞前端开发、让后端开发去画用户交互页面、让软件工程师去做硬件开发等。
  • 培养对象:一个注重员工培养的公司,通常会有系统的培训计划,定期的职业发展评估,并且鼓励员工参加行业研讨会、技能提升课程等。这种公司不仅关心员工的现有表现,更注重员工未来的成长。不仅能够对员工的现在情况给出指导,还能够给出员工未来三个月、半年、甚至一两年的成长路径。还可以通过实战项目的方式,逐步地提升员工的积极性和能力。在注重新员工技术深度的同时,也会关注新员工的技术广度,但并不会让新员工什么都做,结果什么都不精通。

3. 晋升与发展机会:是否能看到未来的光明前景?

  • 零部件和耗材:如果你在公司工作了很长时间,始终没有晋升的机会,或者即便做出了成绩也没有得到认同和回报,那么很可能你只是完成任务的“零部件”。公司会让你在该岗位一直做下去,但却没有任何实质性的收益。公司对你的评价或许只是项目上的“锦上添花”,而不是“雪中送炭”,你的晋升总是会被限制在一个很明显的瓶颈上,长期看下去除了看到越来越“卷”之外,看不到任何成长的空间。
  • 培养对象:相反,一个重视员工培养的公司,通常会提供清晰的晋升路径职业发展的机会。在公司里面,你可以看到其他同事的晋升轨迹,也能从中获得自我发展的动力,身边就有很多实际的案例供你参考和学习。由于一直都有很多员工能够从底层一步一步通过自己的努力获得较高的职位,让每一届的应届生都能够感受到新的希望和前景。

4. 同事与领导的职业分享:是否愿意分享经验?

  • 零部件和耗材:如果你在公司很难找到愿意与你分享职业经验个人成长故事的同事或领导,大家都只是埋头做自己的事情,那么公司可能更多的是把你当作完成任务的工具。许多老员工还有“教会了徒弟,饿死了师傅”的传统思想,很多任务和工作细节并不会给新员工讲得十分清楚。领导和同事只会让你做重复性的劳动,对于个人成长方面的经验却只字不提。领导和同事对你的困惑和问题很少给予耐心解答,只是要求你完成任务,那么你很可能被看作是“消耗品”,只是用来完成工作的人力资源。在这种情况下,甚至没有明确的目标或计划来提升你的能力和知识。你将被视为一个能够快速替代的“零部件”,只要你完成了分配的任务,公司和项目的目标就达成了。有的公司甚至还对积极分享经验的同事冷嘲热讽,说在工作时间进行培训会占用了大家的工作时间,最终让大家的工作和产出不够饱和。
  • 培养对象:在培养型的公司中,领导和同事通常会主动分享他们的经验与职业路径,帮助你规划职业生涯。公司文化鼓励“知识共享”,你也能通过与领导和资深员工的沟通,学习到公司或者行业内的先进思维和做事方法,促进自己的成长。在培养型公司中,员工之间的知识传递和交流非常频繁,资深员工乐于为新人提供指导,公司也会定期组织内部分享会或技能培训,帮助所有员工共同进步。公司甚至还会有内部的知识分享平台,所有员工都可以在上面发表自己的技术方案和技术思考,大家都可以进行互动与分享。

5. 创新与独立思考的空间:是否鼓励提出新想法?

  • 零部件和耗材:如果你被要求严格按照流程执行工作,不允许提出自己的想法或者改进建议,这通常意味着你只是公司的一名“操作工”,没有自主决策的空间,公司的目标只是让你完成既定的任务。至于你做的是不是重复劳动,公司或者管理层完全不在意。例如,你提出了一个新的架构和方案,领导直接一票否决,不会倾听你的下一步想法,甚至对你提出的代码规范等事项也进行否定。在这种情况下,管理层其实并不想进行任何改变,只需要员工按部就班地完成工作即可。
  • 培养对象:如果公司鼓励员工提出创新的想法和解决方案,并且对你的建议表示认可或者愿意试行新方案,说明公司希望你能够独立思考,带来更多的价值。这类公司注重员工的创造力和思维方式,尤其会在长期培养过程中,帮助你提升解决问题的能力。

结束语

对于一名应届生而言,进入职场时,能否找到一个有潜力培养你的公司,直接影响到你未来的职业发展。通过细致观察工作内容、公司文化、领导态度等多个方面,你可以逐步判断出公司是否把你当作“零部件”使用,还是在为你的未来投资。希望通过这篇文章,大家能够更加清晰地识别职场环境,找到最适合自己的成长路径!记住,职场是一个长期投资的过程,选择一个能为你提供成长机会的公司,才是最明智的决策。

为什么工程师总是陷入“紧急但不重要”的工作陷阱?

你是否曾经遇到过这样的情况?

  • 表格填写:周五下午,领导突然要求你填一份“紧急”的在线表格,周一早上9点之前需要全部完成。
  • 开会需求:晚上22:30,突然接到邮件:“明天早上9点请到会议室开会。”或者临时安排一个周六的会议,但开完会之后却没有任何结论。
  • ppt整理:快下班时,领导突然丢给你一个PPT任务,要求你今晚做完,明天早上需要向上汇报。
  • 调查问卷:周四下午5点,HR部门突然发来一封邮件:“请在今天晚上8点之前,填写一份关于员工满意度的问卷调查。”问卷内容非常冗长,涉及公司各个方面的管理,基本都是一些定期要求员工填写的标准问题。而这些数据,最后也不会带来任何实际改变。
  • 材料整理:工作日的晚上,领导要求你整理本部门所有员工近半年的工作产出,包括代码、文档、开会记录等,要求详细到每一天的工作内容,精确到小时。于是,你只好让部门所有员工到公司加班处理事情。
  • 数据统计:领导想知道程序员的产出是多少,有没有浑水摸鱼的人存在。于是让作为程序员的你整理近一个月的代码量,包括字符个数、代码行数、代码注释行数、文档个数等一系列内容。当你熬夜统计完并提交之后,就再也没有下文了。

这些“紧急但不重要”的任务让工程师们在忙碌的工作中感到焦头烂额。你是不是也在每天加班的同时,感叹:这些任务究竟有什么意义?为什么在忙碌的开发工作之余总有各种各样的工作突然冒出来,让人觉得是“赶鸭子上架”,甚至有一种不做的话项目马上就会失败的感觉?今天,我们就来聊聊这个职场中的“套路”,为什么工程师总是被安排这些紧急但并不重要的工作,背后又隐藏了哪些潜在的职场问题?

1. 管理层的时间管理问题:规划不周,临时抱佛脚

你可能遇到过这样的情况:每当项目临近某个重要节点,管理层会突然要求你填各种表格、参加各种会议,甚至在你忙得焦头烂额时,安排“紧急”的工作。

案例一:
小李是一名资深工程师,正在忙着一个新项目的研发。某天,项目经理突然发来一封邮件:“明天早上10点,你需要到公司总部开一个项目进展汇报会,准备好PPT。”小李内心一惊:自己目前正在攻克技术难题,根本没有时间准备这种会议,尤其是突然的要求,他根本没有准备的余地。临时赶工的PPT内容也只能草草应付,最终会议的效果并不好,但小李依旧在会上花费了大把时间。

这种现象背后反映了管理层的时间规划和任务安排存在严重问题。很多时候,任务的紧急性是因为缺乏提前的规划,而不是因为任务本身真的很重要。

2. 行政工作过多:形式大于内容,浪费时间精力

有些公司会把大量的“行政工作”安排给工程师,尤其是那些与实际工作内容不相关的任务。这些任务看似重要,但实际上并不会直接推动项目进展,更多的是为了应付上级的要求或满足公司的“形式”需求。

案例二:
王婷是一名软件工程师,某公司要求所有员工在每个月的最后一个周五,填写一份关于工作进度和项目成果的在线表格。通常情况下,表格要求填写大量的细节信息,涉及项目的各个方面,但这些信息并不会真正影响项目的进度。最糟糕的是,表格往往需要在周五下午五点前提交,结果王婷只能在自己快下班的时候,赶忙去填写这些无关紧要的内容。

对于工程师来说,这种“形式化”的工作占据了大量宝贵的时间,而这些时间本来可以用来集中精力解决实际的技术问题或推进项目的开发。

3. 上级的临时决定:突如其来的任务让人措手不及

有时候,管理层的突发决定会导致一些“紧急任务”的产生。这些任务往往没有提前沟通和安排,最后给工程师造成了不必要的时间压力和精神负担。

案例三:
刘明是一家互联网公司的技术负责人。一天晚上10点,他收到老板发来的微信:“明天早上9点,给我准备一份关于公司新产品的PPT汇报。”
刘明顿时有些懵了:虽然他了解新产品的相关情况,但他明天早上的日程已经安排满了,而且这份PPT要在这么短的时间内完成,质量肯定无法保障。然而,刘明还是硬着头皮开始准备,熬夜赶出来的PPT最终并没有取得预期的效果,老板也没有满意的反馈。

这种“临时决定”的安排,不仅影响了工程师的工作效率,也影响了项目的质量。在这种情况下,员工只能牺牲私人时间,以应对上级的临时要求。

4. 加班文化:任务不断推陈出新,工作与生活失衡

有些公司存在一种普遍的加班文化,员工被要求长时间工作,面对“紧急”的任务时,往往被迫加班。更糟糕的是,这些任务往往是“无意义”的任务,表面上看似能推动工作进展,实则不会带来实质性的成果。

案例四:
小张是一家科技公司的软件工程师,已经连续几周加班到晚上11点。某天,张凯被要求在下班前提交一个“紧急的报告”,这个报告根本不涉及项目开发,只是为了配合公司的年度审计。然而,审计报告的内容与张凯的实际工作内容无关,但依然被要求在当天晚上提交。

这种加班文化不仅消耗了员工的个人时间,也让工程师们逐渐感到疲惫不堪。任务不断推陈出新,工作与生活的平衡被打破,员工的身心健康也逐渐受到影响。

为什么这些“紧急但不重要”的任务会出现在你的工作中?

  1. 管理层缺乏有效规划和任务安排:很多时候,管理层的决策没有经过充分的规划,导致任务被临时安排。这种情况不仅让员工感到忙碌和疲惫,还影响了项目的推进。
  2. 公司内部的行政流程过于繁琐:为了应付检查、审核或形式上的要求,很多公司会让工程师做大量“形式化”工作,这些工作占用了员工本可以用来提升技术或推动项目进展的宝贵时间。
  3. 没有明确优先级的任务:缺乏明确的优先级管理,导致工程师需要在各种紧急任务之间不断切换,最终浪费了大量时间,却没有取得实际成果。

如何应对这种职场套路?

与上级沟通:如果任务过于频繁且不切实际,可以主动与上级沟通,争取更合理的时间安排和任务分配。

    • 主动询问优先级:如果任务繁杂且不明确,别害怕主动向上级询问哪个任务最为重要,哪项任务可以延后。你可以说:“我现在有一些任务正在进行,能否帮我排序哪些是最优先处理的?”
    • 提出合理的时间安排:如果任务量太大,建议与上级共同制定更合理的时间表。例如:“我看到今天下午安排了一个PPT任务,能否将时间稍微延后,以便我有更多时间准备?”但是,如果上级是刻意让你留下来加班,或者故意通过增加工作量的方式来增加你的加班时长,沟通或许在这个时候就会变得无效。毕竟在有的公司,只要员工的加班时长足够多,即使最终做不出来任何成绩也是可以接受的。

    学会区分任务的紧急性与重要性。有时候,我们会因为工作上的压力和上级的指令,感到每个任务都非常紧急。但事实上,并不是所有任务都同等重要。学会区分任务的优先级,是避免陷入“忙碌却没有实质性成果”的陷阱的第一步。使用艾森豪威尔矩阵将任务按重要性和紧急性分类,可以帮助你清晰地判断哪些任务需要立刻处理,哪些可以推后处理。

    • 重要且紧急:立即处理(如项目开发中的bug修复、客户紧急需求等)。
    • 重要但不紧急:可以规划时间处理(如项目的长期规划、个人技能提升等)。
    • 紧急但不重要:尽量推迟或委托他人处理(如那些临时安排的会议、报告、提交各种各样的临时材料等)。
    • 不紧急也不重要:完全可以忽略(如某些不必要的会议、无关紧要的邮件回复等)。

    职场不只是“应付”,更是“创造价值”

    在职场中,我们不能被各种繁琐的任务拖垮,最重要的是要学会集中精力,做那些能真正推动自己职业发展的工作。而那些“紧急但不重要”的工作,应该成为我们管理和沟通的对象,不应该占据我们宝贵的时间。只有当我们学会如何高效地处理这些任务时,我们才能更好地平衡工作和生活,实现职场的真正价值。

    随笔(四十二)— 关于年度总结,我也许还需要“补个课”

    写博客和技术文章已经成了我日常生活的一部分。从最初的“分享所学”到如今的“记录思考”,每一篇博客背后都是一段时间的积累和一个个技术问题的解答。然而,当我偶然回头查看自己的微信公众号、知乎文章、个人博客的时候,却发现我写过无数的技术分享,却很少写关于自己的总结,特别是关于年度的总结。

    每到年末,微信朋友圈和各种社交平台上,都会看到满屏的“年度总结”。有人盘点过去一年取得的成绩,有人分享成长的足迹,也有人列举目标未完成的遗憾。而我,貌似总是喜欢安安静静地,默默走在自己的节奏里。虽然年终总结的传统似乎无可避免地成为了“社交的风景线”,但我好像总是选择性地忽略了这些个人总结。

    但是,在职场工作的时候,各种各样的月度、季度、半年、年度总结总是层出不穷,认真回想起来,自己在公司里面应该还是写过不少年度的总结,只不过由于信息安全或者技术机密的原因,无法对外发布而已。时过境迁,个人已经记不起来当时的年度总结究竟写过什么样的内容了。

    写总结不是为了展示自己的光鲜,而是给自己一个“暂停键”,一个能够停下来思考、回顾过去的机会。很多时候,技术的世界和个人的成长是一条不断向前的流水线,我们的目标是不断解决问题,推动项目,写代码、写文档,忙得不可开交,结果却在匆忙中错过了回顾和总结的时刻。写下总结,其实就是在提醒自己,不仅仅要看未来,还要看看过去的自己,感谢那段奋斗的日子,也警醒未来可能的陷阱。写总结,其实是写给自己的一份礼物。

    通过总结个人的技能、项目的成败、一年来的收获,我们不仅能看到自己哪些地方做得好,哪些地方做得不好,也能明白自己在哪些地方犹豫不决,在哪些地方缺乏成长的动力。总的来说,写总结是自我反思的一种方式,它让我们停下脚步,看清楚自己是否朝着正确的方向前进,是否还需要调整航向。

    写年度总结,或许不必太过华丽或复杂,可以从自己的工作、生活、学习三大方面入手:

    1. 工作方面:在信息安全的前提下,过去一年,我做了哪些技术难题的攻关?我是否有机会负责并完成某个项目?在团队中,我是否主动承担了更多责任?这些都是可以写进总结的内容。而且,这样的总结其实不仅是为了展示成果,还可以帮助自己整理自己在项目中的贡献点和不足之处,便于未来的提升。
    2. 学习方面:学习是程序员的必修课,但往往在紧张的工作压力下,很容易忽略持续学习的重要性。看看这一年自己学到了哪些新技术,掌握了哪些工具,进阶了哪些编程技巧,这些都可以作为总结的一部分。与此同时,反思自己在哪些技术栈上浪费了时间,哪些领域需要加强,这些不完美的地方也值得总结。
    3. 生活方面:工作之外的生活同样值得一提。程序员的生活往往很单一、枯燥,但有时也可以从这些看似琐碎的事情中找出一些有价值的思考。你是否学会了如何平衡工作与生活?是否也在忙碌的工作之余,抽出时间和家人、朋友相聚?这也是成长的一部分。

    写年度总结,不一定是为了在别人面前展示自己的成绩,而是为了更清楚地看见自己。每一年的成长都不一定是突如其来的爆发,而是潜移默化的积累和蜕变。也许下一年,我会更加主动去写下那些小小的进步、遇到的挑战、获得的经验,让它们成为记录自己成长的一部分。

    生活和职业的意义,或许不在于外界的评价,而在于我们自己能否从每一次经历中汲取养分,并变得更强大、更成熟。希望我们都能在新的一年里,继续前行,同时也别忘了停下来看一看,过去的自己。

    毕竟,年度总结,也许真的只是写给自己的礼物。

    从团建到加班:那些逐步侵蚀员工底线的职场套路

    一切,都是从团建开始的

    最开始进入一家公司的时候,你可能觉得这是一家“有凝聚力和氛围感”的公司。领导、同事和HR都告诉你:“我们是个有凝聚力的团队,大家都是公司这个大家庭中的一员,大家经常会在周末一起团建。除了娱乐游玩之外,还可以增强团队合作精神。”你没有多想,甚至觉得这是个融入新环境的好机会。

    但你很快发现,这并不是普通的团建,有可能是“军训”式的拉练。教练高声指挥,安排各种高强度的体能训练,甚至有些心理施压的环节。你以为自己进的是公司,结果仿佛回到了新兵连。

    更糟糕的是,这样的团建成了惯例,每个季度甚至每个月就有一次。你开始感到不适,但公司告诉你:“这对团队凝聚力很重要,每个人都要成为团队的一份子。”一旦经费不足的时候,公司甚至还会要求员工们自费用周末的时间去进行团建,美其名曰:“公司和团队的文化建设”。

    工作日的时间,也不是你的

    团建只是第一步,很快,公司开始要求你在工作日晚上“自愿”参加培训。

    “这个培训很重要,提升大家的专业能力。”HR和领导如此强调。于是,在工作日的时候,你下班后拖着疲惫的身体,继续坐在会议室里听着一场场毫无新意的讲座,甚至需要做笔记、写心得,生怕被点名回答问题。你心想:“为什么培训不能选择在工作日的工作时间呢?”但是这个问题很快就被领导和HR进行反驳:“工作时间是用来工作的,怎么能够去培训呢?在工作时间参加培训是否表示你的工作量不够饱和?是否表示你的工作时间有闲暇的时间?”同时,你也发现了那些在工作时间参与培训的同事一一被领导拉去谈话,甚至在工作日的工作时间主动分享技术的同事也被“教育”了一番。最终,愿意主动分享技术的同事也越来越少,即使分享技术也只是为了完成指标。在工作日的时候大家都选择默不作声,在工位上完成自己的工作。

    接下来,工作日的加班的时间也慢慢在变化。

    一开始,公司号召大家每天加班半个小时。你心想:“好吧,半小时不算太过分,毕竟也只是号召,并没有强制。”后来随着时间的增加,加班时长变成了一小时,再后来,两个小时,甚至三小时或者更多。当你习惯了这种节奏,公司又开始“默认为常态”。你发现,在团队内部几乎没人敢准点下班,久而久之,你自己也不好意思提前离开了,即使没有具体的工作,你也会呆在工位一直坚持到大家默认的下班时刻。

    周末,终于也不属于你了

    某一天,你收到了公司群里的通知:“本周六早上9点,所有人到公司参加会议。”你想拒绝,但领导直接点名:“大家都要参加,别搞特殊,不来的人直接扣年终奖和绩效。”在迫于绩效和奖励的“威胁”下,你只要在周六拖着疲惫的身体来公司开会,由于是临时的开会,所以并没有任何的调休和加班补贴。加班开会的时候,甚至连午饭和晚饭都是打工人自行支付。

    自从这次会议结束后,你发现,周末来公司的日子开始变得频繁。不是开会,就是参加各种活动,公司甚至安排了“集体学习日”,“技术分享周”,“培训读书会”,“团队文化月”,要求所有人周末到公司“提升自我”。一年到头算下来,几乎每个月都有一两个周末来公司处理事情和学习,最终却得不到任何补助。

    更夸张的是,在某些周五临下班时,领导突然布置了一个紧急任务,要求下个周一早上上班前必须交上来。于是,你周六周日被迫到公司加班,你的周末就这样彻底被占据。这类临时任务会占据你的周末时间,但你却是“自愿”加班。

    工作日下班前布置任务,变相延长工时

    不仅是周末,连平时的下班时间也成了“加班陷阱”。在工作日快下班的时候,领导或者其他上级总是会“突然”安排一些任务:“这个属于上层给的临时任务,不难,尽快弄一下,今晚下班前就给我。”

    有时候,你刚准备收拾东西,领导又说:“再帮我看个数据,十分钟就好。”但你知道,这种“十分钟”往往意味着至少一个小时。时间久了,你发现自己不再期待准点下班,因为每次都有人在最后一刻安排工作,甚至是临时需求。而你,如果想准点走,必须做好被“特殊关照”的准备。

    如果领导发现你长期都处于按时下班的状态,就会在某一天下班前给你布置一个无法完成的临时任务,但你又作为一个负责任的员工,只好开始干这个活,直至凌晨才结束这项工作并提交给领导。但领导第二天看到之后却只字未提,也没有马上看这份材料,也没有组织会议。后续你就发现这只不过是为了让你加班,让你的加班时长逐步增大。当你意识到这一点之后,后续就开始在工作日进行加班了,毕竟只要加班就不会被安排临时任务,不加班的话就会有无穷无尽的做不完的任务。好比让你去修一堵墙,每次修好的时候就有人将其推倒,然后你又不得不重新砌墙,循环往复,无穷无尽,不接受规则就会有干不完的工作,砌不完的墙。

    底线是如何被一点点突破的?

    对于公司来说,这一切并不是一蹴而就的,而是一步步渗透至员工的心里。

    • 先是让你接受“团队文化”。用团建、培训、加班的名义让你逐渐习惯付出额外的时间,包括工作日晚上和周末白天的时间;也就是工作日的白天必须工作,工作日的晚上必须义务处理公司的杂事,周末也是处理杂事的大好时机;
    • 然后通过“利益”让你接受现实。对于打工人而言,自己也是处于劣势方,毕竟不参加活动或者搞特殊就有可能会被扣绩效或者年终奖,甚至连股票都有可能被收回。作为打工人的你为了钱总会接受这些不合理的制度;
    • 再通过“情绪绑架”让你难以拒绝。比如“大家都在,你不能搞特殊”,“这个属于团队活动,不能迟到早退”,“所有人都是团队的一份子,都必须要正常出席,我们将会有打卡环节”。通过这样的文化建设,让员工接受这些看似合理但是又完全不合理的事情。
    • 最后,慢慢把这些变成默认规则。通过长期且持续的手段,让员工不得不习惯额外的付出,否则就会被团队进行边缘化,且会被安排无穷无尽的工作。要么接受规则随波逐流,要么就做好拼命干活的准备吧。

    你不知不觉中接受了所有的变化和现实,甚至开始自我说服:“这可能就是职场的常态吧。”

    是时候守住自己的时间了

    时间是你最宝贵的资源,而工作只是生活的一部分。如果你发现自己的私人时间被一点点侵蚀,不妨思考:

    • 这家公司真的值得你付出额外的时间吗?
    • 你的额外付出是否让你收获了个人的成长?
    • 你的成长和收获,是否匹配你所投入的?
    • 周末的生活对你来说是否非常重要?
    • 是否可以适当拒绝,设定自己的底线?

    别让隐形加班、强制团建、无限延期的工作时间,成为你的生活常态。合理的工作与生活平衡,才是健康的职场状态。如果你正在经历着类似的职场情形,心里或许已经感到不满或不安。然而,很多人因为怕影响到职场形象、害怕被贴上“不够拼命”标签,往往选择默默忍受。这样做的后果可能是,工作逐渐侵占了生活的一切,甚至连最基本的休息和陪伴家人的时间都被剥夺。

    然而,职场并非完全是一个零和游戏,且不必为了追求“看得见的努力”而牺牲自己的身心健康。你完全可以在努力工作与保持良好的生活质量之间找到平衡。适度的工作投入是好的,但过度的牺牲却无法带来可持续的成功

    总结:职场是马拉松,不是短跑

    不断突破员工底线的职场行为,虽然可能会在短期内看到一些表面的“成效”,但从长远来看,它只会让员工身心俱疲,降低工作效率,甚至导致员工流失。一个企业的成功不仅仅依赖于每个员工的拼劲,还在于如何培养可持续的工作环境与团队氛围。

    职场的成长,不应该是通过不断压榨员工时间与精力来达成的。 打工人应当保持清晰的职业规划,在合理的工作时间内高效工作,在充分休息和充电后以更好的状态迎接每一天的挑战。职场是马拉松,而非短跑,健康的工作方式才是成就个人长远发展的最佳路径。

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    3. 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab
    4. 可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架
    5. 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表
    6. 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目
    7. 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持

    并且可以通过 pip 安装源码安装两种方式来安装 pyecharts:

    # 安装 v2 以上版本
    $ pip install pyecharts -U
    
    # 安装 v2 以上版本
    $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
    

    从 GitHub 的 pyecharts 官网来看,安装好 pyecharts 之后,就可以进行代码的运行,并可以在浏览器中看到数据可视化的效果。

    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts
    
    # V1 版本开始支持链式调用
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
        .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
        .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
    )
    bar.render()
    

    通过生成的 render.html 文件,点开之后就可以看到柱状图的可视化效果。

    同样的,在 Jupyter Notes 中也可以直接呈现出这些效果。另外,在 pyecharts 的图表类型里面,绝对不仅仅局限于柱状图,折线图、饼图、散点图都可以做出来。详情可以参见表格:

    图表类型适用场景
    柱状图(Bar)适用于分类数据的对比,如销售数据、人口分布
    折线图(Line)适用于趋势分析,如股票价格、温度变化
    饼图(Pie)适用于数据占比展示,如市场份额、人口构成
    散点图(Scatter)适用于数据分布分析,如身高体重关系、房价分布
    地图(Map)适用于地理数据可视化,如人口分布、疫情数据
    热力图(Heatmap)适用于二维数据分析,如温度分布、访问热度
    词云(WordCloud)适用于文本数据分析,如关键词分析
    箱线图(Box Plot)数据分布分析、离群值检测、统计描述。展示数据的最大值、最小值、中位数、四分位数及异常值,帮助识别数据的离散性和分布情况。
    仪表盘(Gauge)实时监控、KPI展示、进度追踪。适用于实时数据展示,显示目标进度或某项指标的当前状态。
    漏斗图(Funnel)销售漏斗、转化率分析、用户行为分析。用于展示数据流的逐步转化过程,适合分析各阶段转化情况。
    树图(Tree)组织结构、层级关系、分类展示。适用于展示层级结构,如公司组织架构、文件目录等。
    平行坐标系图(Parallel Coordinates)多维数据分析、机器学习特征分析。用于展示多维数据的关系,适合高维数据的可视化,如特征对比分析。
    桑基图(Sankey Diagram)数据流、能源流、资金流、转化流。展示不同阶段之间的数据流动和流量,适合展示数据的流向。
    地理坐标系图(Geo)地理数据展示、区域分布、人口分布。适合展示地理位置相关的数据,如城市人口、区域销售数据等。
    时间线图(Timeline)动态数据展示、时间序列分析、趋势展示。适用于随着时间变化的数据可视化,展示历史数据的变化趋势。
    3D 散点图(3D Scatter)三维数据展示、空间数据分析。用于展示三维空间中的数据点,适合显示三维数据分布。
    3D 柱状图(3D Bar)三维数据展示、空间分析。通过三维柱状图展示多维数据的对比,适合空间或高维数据展示。
    3D 曲面图(3D Surface)三维曲面展示、空间数据分析。适用于展示三维空间中的连续数据关系,如科学计算中的曲面拟合。

    基础图表介绍

    柱状图(Bar Chart)使用介绍

    柱状图(Bar Chart)是最常见的图表类型之一,适用于展示不同类别之间的数量对比。它通过竖直或水平的条形来表示每个类别的数值大小,帮助我们快速识别出数据中的差异和趋势。

    代码示例

    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建柱状图对象
    bar = Bar()
    
    # 链式调用进行配置
    bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])  # 设置x轴类别
    bar.add_yaxis("销量", [120, 200, 150, 80, 70])  # 设置y轴数据
    
    # 设置全局配置
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="销售数据", subtitle="2023年上半年"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="商品"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量")
    )
    
    # 渲染生成图表
    bar.render()
    

    代码解析

    • Bar():创建一个柱状图对象。
    • add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"]):设置 x 轴的类别,通常是你想要展示的各个分类(如商品、地区等)。
    • add_yaxis("销量", [120, 200, 150, 80, 70]):设置 y 轴的数据,即每个分类的数值。
    • set_global_opts():用来设置图表的全局配置项,包括标题、x 轴和 y 轴的名称等。这里使用了链式调用来逐一设置标题、x 轴和 y 轴的配置。
    • render():将图表渲染成 HTML 文件,方便在浏览器中查看。

    运行上述代码后,会在当前目录下生成一个 render.html 文件,打开该文件可以看到柱状图的展示效果。该柱状图展示了商品 A、B、C、D、E 的销量数据,且带有标题和坐标轴名称。

    除了基础配置,Pyecharts 还支持进一步定制柱状图的外观,例如设置柱子的颜色、添加图例、调整样式等。下面是一个进阶的示例,展示了如何进行更多的自定义。

    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建柱状图对象
    bar = Bar()
    
    # 链式调用进行配置
    bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])  # 设置x轴类别
    bar.add_yaxis("销量", [120, 200, 150, 80, 70], color="skyblue")  # 设置y轴数据并调整颜色
    bar.add_yaxis("利润", [50, 100, 70, 60, 90], color="orange")  # 添加另一组y轴数据
    
    # 设置全局配置
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="销售数据", subtitle="2023年"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="商品"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量/利润"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="10%")  # 图例位置
    )
    
    # 渲染生成图表
    bar.render("render_advanced.html")
    

    代码解析

    • add_yaxis("销量", [120, 200, 150, 80, 70], color="skyblue"):为柱状图添加另一组数据,并设置柱子的颜色为“skyblue”。
    • add_yaxis("利润", [50, 100, 70, 60, 90], color="orange"):再次为柱状图添加一组数据,用于展示利润,颜色设置为“orange”。
    • legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="10%"):设置图例的位置,使其出现在图表的顶部。

    用上述代码生成的图表如下所示:

    折线图(Line Chart)使用介绍

    折线图(Line Chart)是用于展示数据随时间变化趋势的常见图表类型。它通过将数据点连接成线段的方式,帮助用户识别数据变化的规律和趋势。折线图适用于时间序列数据、趋势分析、对比分析等场景。

    在 Pyecharts 中,可以使用链式调用方式来非常方便地生成折线图,并进行多种定制化配置。

    代码示例

    from pyecharts.charts import Line
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建折线图对象
    line = Line()
    
    # 链式调用进行配置
    line.add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul"])  # 设置x轴标签(月份)
    line.add_yaxis("销量", [150, 200, 180, 220, 240, 280, 300])  # 设置y轴数据(销量)
    
    # 设置全局配置
    line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年上半年销量趋势"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line")  # 设置悬浮提示框
    )
    
    # 渲染生成图表
    line.render()
    

    代码解析

    • Line():创建一个折线图对象。
    • add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul"]):设置 x 轴标签,这里是月份。
    • add_yaxis("销量", [150, 200, 180, 220, 240, 280, 300]):设置 y 轴数据,这里是每个月的销量数据。
    • set_global_opts():设置全局配置,包括图表的标题、坐标轴名称等。
      • title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年上半年销量趋势"):设置图表的标题。
      • xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份")yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"):设置 x 轴和 y 轴的名称。
      • tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line"):设置提示框,鼠标悬浮时会显示相应的数据。
    • render():生成 HTML 文件并渲染折线图,可以通过浏览器打开查看。

    Pyecharts 还支持在同一个折线图中展示多条折线,适用于对比多个系列的数据。此外,还可以定制折线的颜色、线条样式、图例等。下面是一个进阶示例,展示了如何在折线图中绘制多条折线,并进行更多样式的自定义。

    from pyecharts.charts import Line
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建折线图对象
    line = Line()
    
    # 添加x轴
    line.add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul"])
    
    # 添加销量数据线
    line.add_yaxis("销量", [150, 200, 180, 220, 240, 280, 300], color="skyblue", is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2))
    
    # 添加利润数据线
    line.add_yaxis("利润", [50, 100, 70, 60, 90, 150, 200], color="orange", is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, type_="dashed"))
    
    # 设置全局配置
    line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年上半年销售与利润趋势"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="金额"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="5%"),  # 设置图例位置
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line")  # 提示框
    )
    
    # 渲染生成图表
    line.render("render_advanced.html")
    

    代码解析

    • is_smooth=True:使折线图的线条变得平滑,避免折线过于尖锐。
    • linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2):设置折线的宽度为 2。
    • color="skyblue"color="orange":分别为销量线和利润线设置不同的颜色。
    • type_="dashed":设置利润线为虚线样式。
    • legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="5%"):设置图例的位置为顶部。

    使用上述配置,将得到一个包含两条折线的图表,分别表示“销量”和“利润”,并且每条折线有不同的颜色、样式和图例。生成的图表将帮助你更加清晰地对比不同指标之间的关系。

    饼图(Pie Chart)使用介绍

    饼图(Pie Chart)是一种常见的统计图表,用于展示数据各部分占总量的比例。它通过一个圆形图形,将整体数据分成若干扇形区域,每个区域的角度代表该部分占总体的比例。饼图通常用于展示各个部分对总量的贡献,特别适用于数据分布较为离散或比例关系显著的场景。饼图具有直观、简洁的特点,非常适合用来展示市场份额、销售比例、人口分布等场景。

    饼图的适用场景

    1. 市场份额分析:展示各个品牌或公司在市场中的份额。
    2. 财务数据展示:比如收入、支出的分布情况。
    3. 人口或地区分布:例如某个地区不同年龄段的比例。
    4. 产品分类统计:展示不同产品销售比例。

    代码示例

    from pyecharts.charts import Pie
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建饼图对象
    pie = Pie()
    
    # 链式调用进行配置
    pie.add(
        "销售额",  # 数据系列名称
        [("苹果", 30), ("香蕉", 20), ("橙子", 50)],  # 数据内容:水果及其对应的销售额
        radius=["30%", "75%"],  # 饼图的半径范围
    )
    
    # 设置全局配置
    pie.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年水果销售占比"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),  # 设置图例位置
    )
    
    # 渲染生成图表
    pie.render()
    

    代码解析

    • Pie():创建一个饼图对象。
    • add():用于添加数据。第一个参数是系列名称,这里是“销售额”。第二个参数是数据,包含了水果名称和对应的销售额。radius 用于设置饼图的半径,["30%", "75%"] 表示饼图的内半径和外半径,控制图形的大小和内外环之间的空隙。
    • set_global_opts():设置全局配置项,包括图表的标题、图例的位置等。
      • title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年水果销售占比"):设置饼图的标题。
      • legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"):设置图例的位置,图例采用垂直排列,位置靠左并放置在图表的顶部。
    • render():生成 render.html 文件,使用浏览器打开即可查看图表效果。

    Pyecharts 还支持更多的自定义选项,比如突出显示某个扇区、设置标签显示、调整动画效果等。以下是一个进阶的示例,展示了如何突出显示某个数据点,并显示详细标签。

    代码示例

    from pyecharts.charts import Pie
    from pyecharts import options as opts
    
    # 创建饼图对象
    pie = Pie()
    
    # 链式调用进行配置
    pie.add(
        "销售额",  # 数据系列名称
        [("苹果", 30), ("香蕉", 20), ("橙子", 50)],
        radius=["30%", "75%"],  # 饼图的半径范围
        label_opts=opts.LabelOpts(
            is_show=True,  # 显示标签
            position="outside",  # 标签位置在扇形外部
            formatter="{b}: {c} ({d}%)",  # 标签内容,显示类别、数值和百分比
        ),
    )
    
    # 设置全局配置
    pie.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年水果销售占比"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
    )
    
    # 渲染生成图表
    pie.render("render_advanced.html")
    

    代码解析

    • label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="outside", formatter="{b}: {c} ({d}%)"):控制标签的显示和格式,position="outside" 将标签放置在扇形的外侧,formatter="{b}: {c} ({d}%)" 设置标签内容显示为“类别: 数值(百分比)”。

    饼图的每个扇区都标有相应的标签,显示该类别的数值和占总量的百分比,同时标签线也经过了样式调整。生成的图表将更加清晰,用户能够轻松识别每个部分的具体信息。

    散点图(Scatter Plot)使用介绍

    散点图(Scatter Plot)通常用于展示两个变量之间的关系,比如在医学研究中,身高和体重之间的关系就是一个经典的分析场景。我们将用一个简单的例子来展示如何使用 Pyecharts 绘制散点图,并分析数据点之间的趋势。

    在这个示例中,我们将生成一组虚拟的身高和体重数据,并通过散点图展示身高与体重之间的关系。假设身高和体重之间有某种程度的线性相关性,散点图将帮助我们直观地观察这一点。

    数据示例

    假设我们有以下数据:

    • 身高(cm):一个人的身高一般在 150cm 到 200cm 之间。
    • 体重(kg):根据身高,体重会有所不同,一般来说,身高越高,体重大致也会越大。

    我们将生成一些模拟数据,展示身高与体重之间的关系。

    代码示例

    from pyecharts.charts import Scatter
    from pyecharts import options as opts
    import random
    
    # 创建散点图对象
    scatter = Scatter()
    
    # 生成身高(cm)和体重(kg)数据
    height = [random.randint(150, 200) for _ in range(50)]  # 随机生成50个身高数据
    weight = [round(h * 0.5 + random.randint(10, 20), 1) for h in height]  # 假设体重与身高成正比,并添加随机偏差
    
    # 将身高和体重数据配对
    data = list(zip(height, weight))
    
    # 添加身高和体重数据
    scatter.add_xaxis([d[0] for d in data])  # 将身高数据作为 X 轴
    scatter.add_yaxis("体重", [d[1] for d in data], symbol_size=8, color="#ff7f50")  # 将体重数据作为 Y 轴,并设置颜色
    
    # 设置全局配置
    scatter.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="身高与体重的关系", subtitle="散点图展示身高与体重之间的相关性"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name="身高 (cm)", type_="value", name_location="middle", name_gap=30
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name="体重 (kg)", type_="value", name_location="middle", name_gap=30
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item",  # 触发方式为“item”
            formatter="身高: {b} cm<br/>体重: {c} kg",  # 格式化提示框内容,显示身高和体重
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            min_=50,
            max_=150,
            dimension=1,  # 按体重的值进行颜色映射
            range_color=["#d94e5d", "#eac736", "#50a3ba"],  # 配置颜色范围
        ),
    )
    
    # 渲染生成图表
    scatter.render()
    

    代码解析

    • 使用 Scatter() 创建一个散点图对象,后续的配置和数据添加都将在此对象上进行。
    • height:我们用 random.randint(150, 200) 随机生成 50 个介于 150cm 到 200cm 之间的身高数据。
    • weight:体重是根据身高生成的。假设体重大致与身高成正比,h * 0.5 是体重与身高的比例,随机加上一个范围在 10 到 20 之间的偏差,使得数据看起来更自然。
    • add_xaxis():将 height 数据作为 X 轴的值传入。
    • add_yaxis():将 weight 数据作为 Y 轴的值传入,并设置点的大小为 8,颜色为 #ff7f50(一种橙色)。
    • title_opts:设置图表的标题为“身高与体重的关系”。
    • xaxis_optsyaxis_opts:分别设置 X 轴和 Y 轴的名称,并调整名称的位置。
    • tooltip_opts:配置鼠标悬浮时的提示框,显示身高和体重的具体数值。
    • visualmap_opts:根据体重值设置颜色映射,从红色到蓝色,体重越大,颜色越接近蓝色。
    • 使用 render() 方法将图表渲染到一个 HTML 文件中,这样我们可以在浏览器中查看该图表。

    展示效果

    生成的散点图会展示 50 个身高与体重数据点,其中:

    • X 轴表示身高(单位:cm)。
    • Y 轴表示体重(单位:kg)。
    • 数据点的颜色从红色到蓝色,代表不同的体重值,颜色越蓝表示体重大,颜色越红表示体重较小。
    • 鼠标悬停在某个数据点时,提示框会显示该点的身高和体重。

    通过 Pyecharts,我们可以快速绘制出身高与体重之间的关系散点图。该图表不仅直观地展示了数据点之间的相关性,还通过颜色映射、交互提示等增强了可读性和易用性。使用 Pyecharts 的散点图,不仅可以用于类似的线性数据分析,还可以扩展到多维度数据的可视化分析中。

    图表排版

    多个图表竖排

    当我们掌握了各种图表的基本使用方法后,接下来一个非常重要的任务就是将这些图表有效地集成到网页中,展示数据的可视化效果。Pyecharts 提供了非常方便的功能,让我们能够将图表生成 HTML 文件,并嵌入到网页中进行展示。通过将图表集成到网页,用户不仅能够与数据进行互动,还能够获得更加直观、动态的展示效果。

    在接下来的内容中,我们将详细介绍如何将多个图表(如柱状图、折线图、散点图等)融合到一个网页中,并通过 HTML 和 JavaScript 来增强页面的交互性和用户体验。通过这种方式,你可以将不同类型的图表展示在同一页面上,利用 Pyecharts 提供的丰富配置选项,轻松实现数据可视化的多样性和灵活性。

    from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Scatter, Page
    from pyecharts import options as opts
    import random
    
    # 创建柱状图
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    bar.add_yaxis("类别1", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#d94e5d")
    bar.add_yaxis("类别2", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#50a3ba")
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="类别"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="值"),
    )
    
    # 创建折线图
    line = Line()
    line.add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May"])
    line.add_yaxis("销售额", [random.randint(100, 500) for _ in range(5)], color="#ff7f50")
    line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额"),
    )
    
    # 创建饼图
    pie = Pie()
    pie.add("产品占比", [("产品A", 40), ("产品B", 30), ("产品C", 20), ("产品D", 10)])
    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼图示例"))
    
    # 创建散点图
    scatter = Scatter()
    x_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    y_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    scatter.add_xaxis(x_data)
    scatter.add_yaxis("散点数据", y_data, symbol_size=8, color="#ff7f50")
    scatter.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="X轴"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Y轴"),
    )
    
    # 使用 Page 将多个图表放在一个页面中
    page = Page()
    page.add(bar, line, pie, scatter)
    
    # 渲染页面到 HTML 文件
    page.render("combined_chart.html")
    
    print("所有图表已合并到 combined_chart.html 文件中。")
    

    通过执行这段代码,最终会生成一个名为 combined_chart.html 的文件。打开该文件后,你将看到一个网页,包含四个图表(柱状图、折线图、饼图、散点图),它们将呈现在同一个页面中,用户可以浏览并查看不同图表的数据。通过 Pyecharts 提供的 Page 类,我们可以方便地将多个图表集成到一个 HTML 页面中进行展示,提升数据展示的效果和用户体验。

    拖拽图表

    在很多场景下,我们需要根据各个图表的具体情况来进行拖拽式的展示,在这里,pyecharts 同样提供了一个拖拽式的功能。Save Config 按钮就是用来保存拖拽后的样式的。

    from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Scatter, Page
    from pyecharts import options as opts
    import random
    
    # 创建柱状图
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="400px"))
    bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    bar.add_yaxis("类别1", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#d94e5d")
    bar.add_yaxis("类别2", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#50a3ba")
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="类别"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="值"),
    )
    
    # 创建折线图
    line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="400px"))
    line.add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May"])
    line.add_yaxis("销售额", [random.randint(100, 500) for _ in range(5)], color="#ff7f50")
    line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额"),
    )
    
    # 创建饼图
    pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="400px"))
    pie.add("产品占比", [("产品A", 40), ("产品B", 30), ("产品C", 20), ("产品D", 10)])
    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼图示例"))
    
    # 创建散点图
    scatter = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="400px"))
    x_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    y_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    scatter.add_xaxis(x_data)
    scatter.add_yaxis("散点数据", y_data, symbol_size=8, color="#ff7f50")
    scatter.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="X轴"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Y轴"),
    )
    
    # 使用 Page 将多个图表放在一个页面中,调整为左右布局
    page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="综合数据展示")
    page.add(bar, line, pie, scatter)
    
    # 渲染页面到 HTML 文件
    page.render("combined_chart.html")
    
    print("所有图表已合并到 combined_chart.html 文件中。")
    

    这样会形成一个可以拖拽式的网页,拖拽完成之后点击左上角的 Save Config 按钮,可以得到一个 chart_config.json 文件。然后写一个新的脚本,运行下面的代码,即可将原有的 html 文件(’combined_chart.html’)和 chart_config.json 文件一起生成新的 html 文件(’combined_chart_resize.html’)并且符合拖拽后的样式。

    from pyecharts.charts import Page
    # 在生成的config上,重新生成chart
    page = Page()
    page.save_resize_html('combined_chart.html', cfg_file='chart_config.json', dest='combined_chart_resize.html')
    

    通过 PageDraggablePageLayout 布局,图表会以拖拽的方式自动排列。你可以通过手动调整页面上的每个图表位置。width="50%" 表示每个图表将占据页面宽度的一半,因此两个图表将并排显示。height="400px" 设置每个图表的高度为 400px,可以根据需要调整这个值。

    增加标题

    在数据可视化的场景中,需要给这个页面增加一个标题,在这里,可以使用一个空的饼图来实现,也就是只需要展示标题而不需要展示饼图的数据。

    from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Scatter, Page
    from pyecharts import options as opts
    import random
    
    # 创建饼图,只显示标题
    big_title = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="50px"))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title="数据可视化大屏",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                    font_size=40,  # 调整字体大小
                    font_weight="bold",  # 可选:字体加粗
                    color="#000000"  # 可选:字体颜色
                ),
            )
        )
    )
    
    # 创建柱状图
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="300px"))
    bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    bar.add_yaxis("类别1", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#d94e5d")
    bar.add_yaxis("类别2", [random.randint(10, 100) for _ in range(5)], color="#50a3ba")
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="类别"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="值"),
    )
    
    # 创建折线图
    line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="300px"))
    line.add_xaxis(["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May"])
    line.add_yaxis("销售额", [random.randint(100, 500) for _ in range(5)], color="#ff7f50")
    line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额"),
    )
    
    # 创建饼图
    pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="300px"))
    pie.add("产品占比", [("产品A", 40), ("产品B", 30), ("产品C", 20), ("产品D", 10)])
    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼图示例"))
    
    # 创建散点图
    scatter = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width="50%", height="300px"))
    x_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    y_data = [random.randint(1, 100) for _ in range(30)]
    scatter.add_xaxis(x_data)
    scatter.add_yaxis("散点数据", y_data, symbol_size=8, color="#ff7f50")
    scatter.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="X轴"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Y轴"),
    )
    
    # 使用 Page 将多个图表放在一个页面中,调整为左右布局
    page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="综合数据展示")
    page.add(big_title, bar, line, pie, scatter)
    
    # 渲染页面到 HTML 文件
    page.render("combined_chart.html")
    
    print("所有图表已合并到 combined_chart.html 文件中。")
    

    通过这样的方式,可以呈现出标题的样式,然后再使用拖拽式的方法,来实现最终的数据可视化看板呈现。下图就是一个完成的数据可视化看板样式。

    结束语

    在这篇文章中,我们深入探讨了 Pyecharts —— 一款简单易用、功能强大的 Python 数据可视化库。通过直观的图表和丰富的自定义选项,Pyecharts 不仅能够帮助我们快速生成各类图表,还能够通过精细的配置满足不同场景的需求。从基础的柱状图、折线图到复杂的地理坐标系图、3D 曲面图,Pyecharts 都能轻松驾驭,展示数据的独特魅力。作为 Python 生态中的重要可视化工具,Pyecharts 的灵活性与易用性使得它在数据分析、报表生成、科研展示等领域得到了广泛的应用。而通过与前端技术结合,它还可以将图表嵌入到网页中,让数据的可视化更具交互性和视觉冲击力。

    无论是数据分析师、科学家,还是开发者、产品经理,掌握 Pyecharts 都能让你在数据可视化的道路上走得更远。随着数据量的不断增长,如何用图表讲述一个清晰、有说服力的故事已经成为我们不断追求的目标。而 Pyecharts,正是一个帮助我们实现这一目标的得力助手。希望望这篇文章能够为你打开数据可视化的新世界。如果你还没有开始使用 Pyecharts,今天就可以动手试试。通过不断尝试和探索,你会发现更多有趣的图表效果,进而提升你对数据的理解和呈现能力。

    数据可视化不仅仅是让数字“好看”,更是让数据“讲故事”。在这个信息爆炸的时代,掌握数据的可视化语言,正是与世界对话的钥匙。感谢阅读,也希望你在 Pyecharts 的世界里,能够享受创作的乐趣,发现更多无限的可能性。

    程序员的真正产出,别再用“代码行数”和“文档数量”来衡量!

    在某些公司,尤其是那些注重“量化管理”和“交付物”的企业里,常常会看到这样一幕:管理层或上级领导要求程序员报告“代码行数”和“文档个数”,“每周要统计代码行数”或者规定“每个开发周期内要提交多少行代码”。甚至有些公司会以此作为程序员绩效考核的标准。你没听错,代码行数文档个数!这真的能代表程序员的工作产出吗?

    我们先不谈这些数字背后到底隐藏着多少问题,今天我想通过这篇文章,和大家聊聊:“代码行数”和“文档个数”到底有多离谱,为什么这种标准注定是行不通的?

    1. 代码行数并不能衡量工作质量

    首先,代码行数真的能反映一个程序员的工作量吗?答案显然是否定的。

    想象一下:一个开发者在写一个功能时,可能会写成几百行代码,甚至上千行,但这并不代表他就比另一个只写了几十行代码的开发者工作量要大。实际情况往往是,后者可能在做更复杂的架构设计,或者通过优化算法减少了代码的冗余,而前者可能只是重复性地写了大量冗余代码甚至在做大量的复制粘贴。有些项目中,我们看到程序员在解决问题时,常常不得不写出大量的样板代码、重复性代码,过度的复制粘贴,甚至过度的逻辑判断。这些代码并没有实际的业务价值,它们的存在只是为了应付不合理的开发要求。如果我们简单地用“行数”来衡量产出,那么这些“无用的代码”就会成为绩效的加分项,显然违背了开发的初心。

    更多行数 = 更多工作”的思维模式,在这个信息化时代简直是滑稽的。如果我们真用代码行数来衡量程序员的工作表现,难道我们要鼓励每个程序员写尽可能冗长、低效的代码?如果每行代码都被视为一个生产单位,那势必会导致代码质量的严重下降,甚至出现不必要的技术债务。有时候,一行代码的改变就能解决一个大问题。例如,一个有效的排序算法,能够将几百行的循环代码压缩成几行简洁的代码,但它的执行效率却远超于冗长的旧代码。如果你以行数来衡量,显然无法理解这个优化背后的巨大价值。

    代码行数只是“量”的体现,忽略了“质”的提升:一个程序员的真正价值不在于他能写多少行代码,而在于他能在多短的时间内,用最少的代码解决最复杂的问题。能做到这一点的程序员,通常具有深厚的技术功底和丰富的经验,而这些是不能通过行数体现的。

    2. 文件个数的追求,意味着什么?

    除了代码行数,某些公司还要求程序员提交一定数量的“文件”——无论是代码文件还是文档文件。这种做法看似很“量化”,但实际却完全脱离了软件开发的本质。

    文件个数作为衡量标准的最大问题在于它忽视了文件内容的质量。有时候,多个小文件或冗余的配置文件,既不能提升系统的可维护性,也不会对功能有任何帮助,只会让系统变得更加臃肿、难以管理。如果你不相信这一点,试着回忆一下你曾经参与的某些项目,是否遇到过那些“文件众多但毫无意义”的情况?曾经见过一位工程师为了解释几十行的代码,撰写了50个文件需求并要求程序员按时完成。其中包括所谓的软件需求分析、软件架构分析、软件详细设计和单元构建、软件单元验证、软件组件验证和集成验证等类目,每一类中还包括了设计说明书、规格说明书双向追溯表、详细设计双向追溯表、评审检查项清单、评审检查表、软件测试报告等诸多繁琐而无用的文档。在这里要强调一下,并不是说这些材料完全无用,而是为了解释几十行的代码来写50、60个文件是没有必要的。

    更糟糕的是,有些公司甚至要求程序员每天“提交文件”,而不是关注工作成果的质量和实际功能的实现。程序员每周花费大量的时间在撰写月报、双周报、周报、日报、甚至小时报,这样做不仅让程序员在短期内产生了大量的“低质量产出”,还导致了更多的时间浪费和管理成本。最终的结果肯定是:

    1. 文件过多导致项目管理混乱:项目中文件过多,不仅让代码库看起来杂乱无章,而且增加了开发、测试、部署时的复杂度。最终的结果往往是,虽然文件数量增加了,但实际的开发和维护成本却不断提高。
    2. 文件个数并不反映实际功能的实现:一个功能模块的实现,不在于文件有多少,而在于它是否解决了用户的需求,是否具备良好的扩展性和可维护性。如果为了应付提交文件数量的要求,程序员拆解代码、增加文件,反而让系统结构变得更加复杂,增加了以后的维护成本。
    3. 低效的文档产出:有些公司对文档数量的要求也异常严格,甚至要求程序员写大量的设计文档、技术说明文档。然而,文档的核心价值应该在于其“可读性”和“实际应用价值”,而不是简单的篇幅和数量。大量的文档如果不能真实反映项目的技术实现和解决方案,那又有什么意义呢?

    3. 为什么程序员需要更多的“产出质量”而非“数量”?

    程序员的核心价值,不是写多少行代码,也不是编写多少个文件,而是通过自己的技术能力解决问题,优化系统,提升产品质量。这才是我们在做技术的过程中应当追求的目标。

    更重要的是,高质量的代码和架构设计,往往是精简且高效的。一段解决问题的代码或一个优化过的算法,可能只需要几行,但却能为系统的稳定性、性能和可扩展性带来极大的提升。

    1. 简洁而高效的代码:一个经验丰富的程序员,往往能写出简单、优雅的解决方案,极大减少了冗余的代码。而这些看似少的代码,往往在性能、可维护性上具备更大的优势。
    2. 优秀的架构设计:真正的程序员不仅仅是写代码,他们还会通过合理的架构设计来保证软件的可扩展性和可维护性。架构的好坏,不是代码行数能体现的。
    3. 持续的优化与维护:一个优秀的程序员能够持续优化现有系统,减少冗余、提升性能,避免技术债务的积累。这种工作往往不以“行数”或“文件个数”来衡量,但对公司长远发展至关重要。

    4. 结果才是最重要的

    如何正确地衡量程序员的产出呢?答案是:结果导向,而不是单纯的“行数”和“文件数量”。对于程序员来说,最终产出的结果才是最重要的。这个结果,可能是一个更加稳定的系统,或者是一个用户体验极佳的功能;它可能是一个重构后的代码库,或者是一个能高效处理高并发的服务。

    我们应该摒弃用“代码行数”来评判程序员的表现,转而关注他们在项目中创造的价值。程序员的贡献,不仅仅是通过增加代码量来实现的,更多的是通过提高系统的质量、优化架构、解决复杂问题来达成的。

    1. 解决实际问题的能力:最重要的产出标准是程序员能够解决哪些实际问题,提升哪些业务指标。例如,程序员通过优化算法,使得某个系统的处理速度提高了数倍,或者解决了用户体验中的瓶颈问题,这才是最直接、最有价值的贡献。
    2. 代码质量和架构设计:程序员的价值不仅仅体现在“量”的方面,还要体现在“质”的提升上。高质量的代码不仅易于理解和维护,还能减少bug和技术债务,提升团队的开发效率和协作能力。一个良好的架构设计能够让系统在面对复杂需求时,依然能够轻松扩展并保持高效运作。这些都是需要从代码的“深度”而非“宽度”来评估的。
    3. 创新和优化能力:真正优秀的程序员往往不仅能完成任务,还能在开发过程中提出优化的方案或者创新的设计。例如,在面对高并发、大数据量的挑战时,能够设计出高效的分布式系统;在产品需求不断变化的情况下,能够迅速适应并调整系统架构以满足新需求。
    4. 团队协作与沟通能力:程序员并不是孤岛,尤其是在现代企业中,程序员更多的是作为团队的一部分,与产品经理、设计师、测试人员、运维等多个角色协同工作。因此,程序员的沟通能力、协作能力和团队精神,也是非常重要的衡量标准。

    5. 要求更多的是“目标导向”

    而不是无意义的代码量,或者文件数量。企业和团队领导应当明确自己的目标:想要提升产品质量、加速开发进度、还是提升团队的技术深度?

    如果想要提升产品质量,就应当关注代码的可读性、可维护性,鼓励团队注重最佳实践和持续集成的过程。如果想要加速开发进度,就应当关注技术选型的合理性和项目管理的高效性,而非无谓的代码“赶工”。

    某些企业、尤其是一些大公司,热衷于用数字来管理和考核员工。这种做法似乎很“高效”,但实际上,它往往忽视了对员工能力和创造力的真正理解。就是用管理工人的思维方式来管理程序员。数字化考核方法虽然能在短期内产生某种程度的管理效果,但它的背后隐藏的是对工作内容、质量和创意的忽视。

    程序员的工作,不是简单的敲代码、提交文件,也不是为了迎合那些无意义的指标而“做样子”。真正的程序员价值,体现在他们的思考创新解决问题的能力上。而这一切,单凭数字是无法衡量的。

    6. 如何真正衡量程序员的产出?

    那么,程序员的工作成果应该如何衡量呢?其实,我们可以从以下几个维度来考虑:

    1. 问题解决能力:程序员能够解决多么复杂、困难的问题,提出多少具有创新性的解决方案。
    2. 代码质量:代码是否简洁、可维护,是否遵循了编码规范,是否经过了充分的测试。
    3. 团队协作:程序员是否能够与其他成员(如产品、测试、设计等)有效沟通,推动项目进展。
    4. 系统优化:程序员是否有能力发现系统的瓶颈,并进行有效的性能优化。
    5. 技术深度:程序员在技术深度上的积累,包括对技术栈的掌握、对行业趋势的理解,以及对系统架构的设计能力。

    这些才是真正能够体现程序员价值的标准,而非“每周写多少行代码”这种荒谬的量化指标。

    鼓励质量、重视过程,放下数字化考核的枷锁

    如果我们真正想让程序员充分发挥其技术潜力、提升他们的工作满意度和创新能力,我们就不能继续执着于那些虚假的数字指标——代码行数、文件数量、提交频次,而应当通过更加科学、全面的考核体系来评估他们的工作成果。以下几点建议或许能为某些企业提供一些启示:

    1. 关注产出的质量而非数量:领导不一定要懂技术,但是至少要做到尊重技术。鼓励程序员注重代码的可维护性、系统的稳定性和架构的扩展性,而不是单纯追求代码的数量。优秀的代码应该是简洁、清晰且高效的。
    2. 结果导向,给程序员更多的自由:真正优秀的程序员往往有很强的自我驱动能力。如果我们能设定清晰的项目目标,并赋予他们更多的自由和信任,他们往往能在不被数字化考核束缚的情况下,创造出更有价值的成果。
    3. 提高团队协作与沟通的重视:技术的创新往往源于团队的协作,注重跨部门的合作与沟通,让程序员不再仅仅是“写代码的机器”,而是有能力参与到产品设计、需求讨论、问题解决的全过程中。

    结束语

    程序员的产出,应该是结果导向的,而不是简单地通过代码行数、文件数量来衡量。那些数字化的指标,往往忽略了技术的复杂性和创造性的价值。真正的“产出”,是通过高质量的代码、创新的设计、有效的问题解决和团队的协作,最终达成的可衡量成果。希望未来的公司能够摆脱这种“量化崇拜”,尊重程序员的技术深度和创新能力,从根本上推动整个行业的技术进步。

    从开发到部署:使用 Python 构建和发布完整服务的全流程

    背景概述

    在互联网公司的开发流程中,通常会涉及到以下方面的开发内容:客户端开发、后端开发、人工智能算法开发、前端开发、数据库开发等方向。而不同的员工往往只会负责其中的某一个部分,例如做前端开发的同事往往不会去深入了解人工智能算法开发的部分,做数据库优化的同事也不会去深入分析客户端开发的模块。但是在某些特殊的场景下,可能会需要一两位工程师去快速验证某项功能,实现从客户端到云服务,从云服务到数据库存储,再从数据库存储到前端网页展示的全流程开发过程。在这种情况下,就需要这一两位工程师掌握全栈的开发流程经验,以实现简单而又高效地开发过程,以应对具体的业务诉求。

    画出整体的流程架构图通常则是以下简单的形式:

    客户端 -> 后端服务(算法、数据库等)-> 前端 web 服务

    从各个模块的开发内容来看,常见的开发工具包括但绝不仅仅限于以下表格:

    开发模块工具库
    客户端开发PyInstaller, Tkinter
    后端开发Flask, Gunicorn
    人工智能算法开发Torch, TensorFlow,ScikitLearn
    前端 web 开发Vue, HTML, CSS, JavaScript,EChart
    数据库开发Numpy,Scipy,Pandas, PyMySQL

    Python 是一门非常强大的编程语言,可以实现的功能绝不仅仅是人工智能的算法开发,还包括生成 exe 可执行文件、GUI 图形界面开发、算法的后端服务部署,表格与数据库的数据分析、甚至与前端的服务对接等诸多功能。另外,在国内的前端开发环境中,HTML、CSS、JavaScript 和 VUE 框架使用得非常多,并且其参考文档和资料也非常丰富。因此,在熟练掌握 Python 的前提下,可以使用 Python 的各种 Package,结合前端框架 VUE 来实现一套全流程的开发和部署工作。

    客户端开发

    在客户端开发中,Python 以其简单易用的语法和丰富的第三方库,成为了许多开发者的首选语言。对于需要构建桌面应用程序的场景,Tkinterhttps://docs.python.org/3/library/tkinter.html)是一个非常流行的选择,而 PyInstallerhttps://pyinstaller.org/)则能够帮助开发者将 Python 程序打包成独立的可执行文件(例如 .exe),便于分发和部署在各个电脑上。

    接下来,我们将深入介绍这两种工具的使用和应用场景,以及如何使用它们实现一个完整的客户端开发流程。

    Tkinter:构建图形化用户界面 (GUI)

    Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库,适用于快速开发简单的桌面应用。Tkinter 提供了一个轻量级的图形界面工具集,支持基本的窗口、按钮、标签、文本框等控件,能够帮助开发者快速构建应用程序的界面。

    Tkinter 的核心特点

    Tkinter 具有如下的核心特点,让其在图形化用户界面开发的时候有独特的优势。

    1. 易于使用:Tkinter 是 Python 的标准库之一,内置在 Python 安装包中,无需额外安装。
    2. 跨平台:支持在 Windows、macOS 和 Linux 上运行,能够开发跨平台的应用。在某台 Windows 电脑上实现了 exe,即可移植到其他 Windows 电脑上,无需重新安装环境,方便其他所有者使用。
    3. 轻量级:适合用来构建功能较简单的桌面应用,尤其是工具类和小型应用。例如考勤的统计工具,简单的数据分析工具等。

    示例:简单的 Tkinter 应用

    以下是一个使用 Tkinter 构建简单窗口的代码示例:

    import tkinter as tk
    
    def on_click():
        label.config(text="按钮被点击!")
    
    # 创建主窗口
    root = tk.Tk()
    root.title("简单的 Tkinter 应用")
    
    # 设置窗口的尺寸为 600x600
    root.geometry("600x600")
    
    # 创建标签
    label = tk.Label(root, text="Hello, Tkinter!")
    label.pack(pady=20)
    
    # 创建按钮
    button = tk.Button(root, text="点击我", command=on_click)
    button.pack(pady=10)
    
    # 启动事件循环
    root.mainloop()
    
    

    在这个示例中,我们创建了一个简单的窗口,包含一个标签和一个按钮。点击按钮时,标签的文字会改变,呈现出“按钮被点击!”的字样。

    Tkinter 控件介绍

    Tkinter 中常用的控件,通过合理组合与布局,可以构建出丰富的图形用户界面(GUI)应用程序。在开发过程中,选择合适的控件和布局方式是实现良好用户体验的关键。通过灵活运用这些控件,开发者可以快速创建交互式、功能强大的桌面应用。

    控件名称说明常用方法
    Label用于显示文本或图像。config() 设置文本内容或图像,pack()、grid()、place() 放置控件。
    Button创建按钮,用于执行某些操作。config() 设置按钮文本、样式,bind() 绑定事件,command 绑定函数。
    Entry单行文本框,允许用户输入文本。get() 获取文本,insert() 插入文本,delete() 删除文本,focus() 设置焦点。
    Text多行文本框,适用于较长文本输入和显示。insert() 插入文本,get() 获取文本,delete() 删除文本。
    Checkbutton复选框,用于表示选中或未选中的状态。config() 设置选中或未选中,select()、deselect()、toggle() 改变状态,var.get() 获取状态。
    Radiobutton单选按钮,允许用户从一组选项中选择一个。config() 设置标签和选中的值,select()、deselect() 改变状态,var.get() 获取选择值。
    Listbox列表框,用于显示多个项,支持多选或单选。insert() 插入项,get() 获取选中项,delete() 删除项,curselection() 获取选中的项。
    Scrollbar滚动条,通常与其他控件结合使用,用于在控件内显示大量内容。set() 设置滚动条位置,get() 获取滚动条位置,pack(side=”right”) 放置滚动条。
    Frame帧容器,用于组织和管理其他控件。pack()、grid()、place() 布局,config() 设置背景颜色、边框等属性。
    Canvas画布,用于绘制图形、文本或图片。create_line()、create_rectangle()、create_text() 绘制图形或文本,bind() 绑定事件。
    Menu菜单,用于创建顶部菜单栏或上下文菜单。add_command() 添加菜单项,add_separator() 添加分隔符,post() 显示菜单。
    Toplevel顶层窗口,用于创建新窗口。geometry() 设置窗口大小,withdraw() 隐藏窗口,deiconify() 显示窗口。
    PanedWindow面板窗口,用于在同一窗口内分割多个区域。add() 添加控件,paneconfigure() 设置每个区域的配置。
    Spinbox数值框或文本框,允许用户选择一个值(可以通过上下箭头或输入)。get() 获取值,set() 设置值,insert() 插入文本,delete() 删除文本。
    Scale滑块,用于在一定范围内选择一个数值。get() 获取数值,set() 设置数值,bind() 绑定事件,tickinterval 设置刻度间隔。
    Combobox下拉框,允许用户从多个选项中选择。get() 获取选择的项,set() 设置默认项,current() 设置当前选中的索引。
    Message多行文本控件,类似于 Label,但支持多行显示和自动换行。config() 设置文本内容,pack()、grid() 布局。
    LabelFrame标签框,一个包含标签的容器,常用于组织相关控件。pack()、grid()、place() 布局,config() 设置标签文本。
    OptionMenu下拉菜单,用于从多个选项中选择一个。set() 设置选中的值,get() 获取选中的值,menu 设置菜单项。

    PyInstaller:将 Python 程序打包成可执行文件

    在开发桌面应用时,一个常见的需求是将 Python 脚本打包成独立的可执行文件,这样用户就不需要安装 Python 环境即可在同一个系统上的不同电脑上运行应用。PyInstaller 是实现这一目标的最佳工具之一。

    PyInstaller 的优势

    1. 跨平台支持:PyInstaller 支持将 Python 程序打包为 Windows (.exe)、macOS (.app) 和 Linux 平台的可执行文件。
    2. 无需依赖 Python 环境:通过打包后,程序将所有的依赖都嵌入到可执行文件中,用户无需安装 Python 或其他库。
    3. 自动处理依赖:PyInstaller 会自动检测程序的依赖库并将其打包到可执行文件中。但是 Python 会有很多依赖包,所以在安装的时候,生成的文件大小通常会比用 C++/C# 的大一些,一般情况下会有 20 MB 甚至 100 MB 大小的可执行文件。

    PyInstaller 使用步骤

    1. 安装 PyInstaller
      (1)使用 pip 安装 PyInstaller: pip install pyinstaller
      (2)使用 pip 升级 PyInstaller:pip install –upgrade pyinstaller
      (3)从官网上直接安装:git clone https://github.com/pyinstaller/pyinstaller,然后进入文件夹 cd pyinstaller,使用 pip 命令安装 pip install .。
    2. 打包应用
      在你的 Python 项目根目录下运行以下命令,PyInstaller 会自动分析你的 Python 文件及其依赖,并生成一个可执行文件: pyinstaller --onefile your_script.py --onefile 参数表示将所有文件打包成一个单独的 .exe 文件。
      (1)在 Windows 下执行的时候,如果打包成一个单独的 .exe 文件,则每次使用得时候都会在 C 盘生成一个文件,每调用一次生成一次。因此,在这里推荐使用文件夹的形式,而不是打包成一个 exe 文件。
      (2)涉及到 Tensorflow、Torch、ScikitLearn 等机器学习工具包的时候,不建议将其打包在 exe 文件里面,这样会导致文件过大,最终无法使用。
      (3)在打包的时候,python 脚本中最好只包含依赖简单的 package 或者 python 原生的 package,例如 numpy、requests、tkinter、opencv、PIL 等,复杂避免 PyInstaller 打包的时候由于依赖性等问题导致生成 exe 失败或者文件过大。过于复杂的计算可以放在云服务进行。
    3. 查看生成的文件
      打包成功后,会在 dist 目录下生成 .exe 文件,用户可以直接运行该文件。

    PyInstaller 常见部分参数

    1. --onefile:将所有文件打包成一个单独的可执行文件。
    2. --noconsole:如果不需要显示控制台窗口(如 GUI 应用),可以加上此选项。
    3. --add-data:将额外的数据文件(如图片、配置文件等)一起打包。

    示例: 如果你的程序还需要包含一些数据文件(比如图标),可以通过 --add-data 参数来指定:

    pyinstaller --onefile --add-data="icon.ico;." your_script.py
    

    在这个命令中,icon.ico 会被打包到可执行文件中,并可以在应用程序中使用。

    Tkinter + PyInstaller:完整流程

    让我们结合 Tkinter 和 PyInstaller,展示一个实际的开发流程。假设你开发了一个简单的 Tkinter 应用,并希望将其打包成独立的可执行文件,以下是完整的步骤:

    步骤 1:创建 Tkinter 应用

    我们使用之前的代码创建一个带按钮和标签的 Tkinter 应用。

    import tkinter as tk
    
    def on_click():
        label.config(text="按钮被点击!")
    
    # 创建主窗口
    root = tk.Tk()
    root.title("Tkinter 应用")
    
    # 创建标签
    label = tk.Label(root, text="Hello, Tkinter!")
    label.pack(pady=20)
    
    # 创建按钮
    button = tk.Button(root, text="点击我", command=on_click)
    button.pack(pady=10)
    
    # 启动事件循环
    root.mainloop()
    
    

    步骤 2:使用 PyInstaller 打包

    在命令行中运行以下命令来打包程序:

    pyinstaller your_script.py 
    

    就可以直接将 your_script.py 里面的程序进行打包,在 Windows 中会形成一个 exe 的文件或者文件夹,在 Mac 中会形成一个 Unix 可执行文件。如下图所示:

    当然,每个用户也可以根据实际情况来进行 PyInstaller 的参数配置,参数的详情和配置方法可以参考官方文档(https://pyinstaller.org/en/stable/usage.html),其通用的方法是
    pyinstaller [options] script [script …] | specfile
    

    常见的命令参数有以下内容:

    参数描述示例
    -F,–onefile将所有文件打包成一个单独的可执行文件。pyinstaller –onefile your_script.py
    –noconsole / –windowed禁止显示命令行窗口,适用于 GUI 应用。pyinstaller –windowed your_script.py
    –add-data添加额外的数据文件到打包的可执行文件中,格式:源路径;目标路径。pyinstaller –add-data=”icon.ico;.” your_script.py
    –add-binary将二进制文件(如 DLL、SO 文件)添加到可执行文件中,格式:源路径;目标路径。pyinstaller –add-binary=”path_to_lib.dll;lib” your_script.py
    –clean在构建之前清理临时文件。pyinstaller –clean your_script.py
    –log-level设置 PyInstaller 的日志级别,常见值有 TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 CRITICAL。pyinstaller –log-level=DEBUG your_script.py
    –distpath,DIR指定生成的可执行文件的输出路径。pyinstaller –distpath=./output_folder your_script.py
    –workpath指定构建过程中的工作目录路径(用于存放临时文件)。pyinstaller –workpath=./build_folder your_script.py
    –specpath指定 .spec 文件存放的目录,在打包的时候可以用 .spec 文件的配置避免安装当前 python 环境中的一些 packagepyinstaller –specpath=./spec_folder your_script.py
    –hidden-import手动指定 PyInstaller 没有自动检测到的模块或包。pyinstaller –hidden-import=module_name your_script.py
    –runtime-hook指定在程序运行时加载的 Python 脚本。pyinstaller –runtime-hook=my_hook.py your_script.py
    –debug在打包的可执行文件中启用调试模式,输出调试信息。pyinstaller –debug your_script.py
    –platform指定打包目标平台,适用于跨平台打包。pyinstaller –platform=win32 your_script.py
    –version-file增加版本信息,指定包含版本信息的文件(如 .rc 文件),以便嵌入版本信息。pyinstaller –version-file=version.txt your_script.py
    –icon,-i为生成的可执行文件指定图标文件,使用的时候也要在同一个文件中,路径需要保持可移植。pyinstaller –icon=app_icon.ico your_script.py

    例如:icon.ico 是应用的图标文件,--noconsole 选项确保程序启动时不会弹出命令行窗口,–onefile 表示打包成一个 exe 文件。

    pyinstaller --onefile --noconsole --add-data="icon.ico;." your_script.py
    

    步骤 3:运行打包后的程序

    打包成功之后,PyInstaller 会生成一个 dist 文件夹,里面包含了打包后的 .exe 文件或者 Unix 可执行程序 exec。你可以直接将这个 .exe 文件或者 Unix 可执行程序发送给其他人,他们无需安装 Python 环境就可以运行你的应用。

    通过结合 TkinterPyInstaller,我们能够快速开发并打包桌面应用。Tkinter 提供了简单易用的 GUI 组件,而 PyInstaller 让 Python 程序能够无缝地转化为可执行文件,解决了用户安装环境的烦恼。这种组合适用于开发功能较为简单的小型工具和应用,特别适合需要快速交付和部署的场景。

    如果你需要更复杂的图形界面或更高性能的桌面应用,可能需要考虑使用其他 GUI 库如 PyQT,但 Tkinter 和 PyInstaller 依然是快速开发和打包桌面应用的强大工具。

    后端开发

    后端开发是构建 Web 应用程序中的核心部分,主要负责处理客户端请求、数据存储、业务逻辑和与前端的交互等关键部分。Python 提供了多种框架来构建高效的后端服务,其中 FlaskGunicorn 是非常流行且强大的工具。

    Flask:轻量级 Web 框架

    Flask 是一个 Python 编写的轻量级 Web 框架(https://flask.palletsprojects.com/en/stable/),它遵循了 WSGI(Web Server Gateway Interface)标准,非常适合快速构建 Web 应用。Flask 的设计理念是简单、灵活且扩展性强,它不强制开发者遵循特定的开发方式,因此可以轻松地用于小型应用或更大规模的项目。对于请求量不大的 Python 开发服务,完全可以使用 Flask 来进行应对。

    Flask 的核心特点

    1. 轻便易用:Flask 本身提供的功能比较简洁,不会过多限制开发者的选择。
    2. 灵活性高:开发者可以根据需求自由地选择是否使用数据库、认证机制等功能。
    3. 扩展丰富:虽然 Flask 本身比较简单,但有很多第三方扩展库可以集成到项目中,例如数据库 ORM(SQLAlchemy)、认证、表单处理等。
    4. 易于上手:Flask 的文档十分详细,学习曲线较为平缓,适合开发快速原型和中小型应用。

    Flask 构建基本 Web 应用

    从 Flask 的官网上,我们可以找到一个最简单的 Flask 应用如下所示:

    from flask import Flask
    
    # 创建一个 Flask 应用
    app = Flask(__name__)
    
    # 定义一个简单的路由
    @app.route('/')
    def hello_world():
        return "Hello, World!"
    
    # 运行 Flask 开发服务器
    if __name__ == "__main__":
        app.run(debug=True)
    

    其中,Flask(__name__) 用于创建一个 Flask 应用实例。@app.route('/') 用来定义 URL 路由和对应的视图函数。app.run(debug=True) 用于运行 Flask 开发服务器,debug=True 表示启用调试模式,帮助开发过程中发现问题。

    同时,在 PyCharm 中启动上述脚本之后,一般会出现这样的 Warning 信息提示,这表示直接启动最好只用于开发环境,不要直接用于生产环境:

    WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. Running on http://127.0.0.1:5000

    点击 http://127.0.0.1:5000 链接之后,可以在 web 页面看到服务如下所示:

    Flask 常见功能

    Flask 在使用的时候,包括以下常见的功能:

    1. 路由(Routing):定义 URL 与视图函数之间的映射。
    2. 模板渲染(Template Rendering):Flask 集成了 Jinja2 模板引擎,用于动态生成 HTML 页面。
    3. 请求与响应处理:Flask 提供了请求对象 (request) 和响应对象 (response) 来处理 HTTP 请求和响应。
    4. 数据库支持:通过扩展如 SQLAlchemy、Flask-SQLAlchemy 等,Flask 可以支持多种数据库。
    5. 会话与认证:可以使用 Flask-Login、Flask-Security 等库来处理用户会话和认证。

    Gunicorn:高效的 WSGI HTTP 服务器

    Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器,专门用于部署 Flask 和其他 Python Web 框架应用。WSGI(Web Server Gateway Interface)是 Python Web 应用与 Web 服务器之间的标准协议。Flask 等框架是基于 WSGI 的,但它们自带的开发服务器不适合在生产环境中使用,因为它不够稳定和高效。

    Gunicorn 的核心特点

    Gunicorn 的核心特点包括以下内容:

    1. 高效:Gunicorn 使用多个工作进程(workers)来处理并发请求,能够大幅提高性能。
    2. 易于集成:支持 Flask、Django、FastAPI 等多种 Python Web 框架,只需要通过 WSGI 规范进行集成。
    3. 兼容性好:Gunicorn 支持 UNIX、Linux 和 Windows 操作系统,能够在多个平台上运行。
    4. 多进程支持:Gunicorn 支持工作进程和线程池,可以通过配置多核 CPU 充分发挥机器性能。

    如何用 Gunicorn 部署 Flask 应用

    步骤 1:安装 Gunicorn
    在你的虚拟环境中,使用 pip 安装 Gunicorn:

    pip install gunicorn
    

    步骤 2:启动 Gunicorn
    假设你的 Flask 应用文件名为 app.py,并且应用实例是 app,可以通过以下命令启动 Gunicorn:

    gunicorn -w 4 flask_backend:app
    

    其中,-w 4 表示使用 4 个工作进程来处理请求(这个数值可以根据服务器的 CPU 核数进行调整)。flask_backend:app 指定 Flask 应用所在的文件和实例(flask_backend.py 文件中的 app)。

    步骤 3:配置 Gunicorn
    Gunicorn 提供了许多配置项,以下是一些常见的参数:

    参数解释
    --workers设置工作进程的数量。
    --binds指定绑定的 IP 地址和端口,例如 0.0.0.0:8000
    --timeout设置工作进程的超时时间(默认是 30 秒)
    --log-level设置日志级别,常用的有 infodebugwarning

    例如,使用以下命令运行 Gunicorn,并设置监听所有 IP 地址并监听 8000 端口:

    gunicorn -workers 4 --bind 0.0.0.0:8000 flask_backend:app
    

    Gunicorn 工作原理

    Gunicorn 启动后,会启动多个工作进程来处理 HTTP 请求,每个进程会并行处理客户端的请求。请求到达 Gunicorn 后,Gunicorn 会将请求传递给 WSGI 应用(如 Flask),然后将响应返回给客户端。Gunicorn 使用的是多进程模型,能够充分利用多核 CPU 来提高应用的吞吐量。通过 Gunicorn 启动 Flask 应用后,你的应用就能够处理更高并发请求并为生产环境做好准备。如果需要更多的配置选项,可以参考 Gunicorn 官方文档 进行调整。

    人工智能算法开发

    在现代 Web 应用中,人工智能(AI)和机器学习(ML)算法的应用越来越广泛。将 AI 模型部署到 Web 服务中,可以让其他应用或用户通过 API 调用模型进行预测、分类、回归等任务。Flask 是一个轻量级的 Web 框架,非常适合将机器学习模型和 AI 算法封装成 API 服务。PyTorch 是一个流行的深度学习框架,广泛用于开发和训练神经网络。Flask 与 PyTorch 结合 可以实现将训练好的深度学习模型部署成 Web API,供外部应用调用。

    当 AI 模型训练完成后,可以通过 Flask 构建 REST API,使得其他应用或前端可以轻松调用模型进行推理。Flask 作为一个轻量级的框架,能够快速构建 API 并且支持与 PyTorch 深度学习框架无缝对接。使用 Flask 和 Gunicorn 部署的 AI 模型,可以通过不同的方式进行扩展,如增加多台服务器、与其他微服务结合等。

    构建 Flask API 服务与 PyTorch 模型结合

    假设我们已经有了一个训练好的 PyTorch 模型,接下来将其部署为一个 Web 服务。以下是详细步骤:

    步骤 1:准备 PyTorch 模型

    首先,确保你已经有了训练好的 PyTorch 模型,并将其保存为 .pth 格式。例如这个脚本可以命名为 torch_model.py,内容是:

    import torch
    import torch.nn as nn
    
    # 假设这是一个简单的神经网络
    class SimpleModel(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(SimpleModel, self).__init__()
            self.fc = nn.Linear(2, 1)
    
        def forward(self, x):
            return self.fc(x)
    
    # 创建模型实例并保存
    model = SimpleModel()
    torch.save(model.state_dict(), 'simple_model.pth')
    

    在这里,我们定义了一个简单的神经网络模型,并将其保存为 simple_model.pth

    步骤 2:创建 Flask 应用

    安装 Flask:

    pip install flask
    

    然后,创建一个 flask_backend.py 文件,来实现 Flask API:

    from flask import Flask, request, jsonify
    import torch
    import torch.nn as nn
    
    # 假设我们使用的是简单的线性模型
    class SimpleModel(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(SimpleModel, self).__init__()
            self.fc = nn.Linear(2, 1)
    
        def forward(self, x):
            return self.fc(x)
    
    # 加载模型
    model = SimpleModel()
    model.load_state_dict(torch.load('simple_model.pth'))
    model.eval()  # 切换到评估模式
    
    # 创建 Flask 应用
    app = Flask(__name__)
    
    # 定义 API 路由
    @app.route('/predict', methods=['POST'])
    def predict():
        try:
            # 获取 JSON 数据
            data = request.get_json()
    
            # 获取输入特征
            features = data['features']
            
            # 将输入转换为 Tensor
            inputs = torch.tensor(features, dtype=torch.float32)
            
            # 获取预测结果
            with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
                prediction = model(inputs)
    
            # 返回预测结果
            return jsonify({'prediction': prediction.item()})
        
        except Exception as e:
            return jsonify({'error': str(e)}), 400
    
    if __name__ == "__main__":
        app.run(debug=True)
    

    代码解释

    1. Flask 创建应用实例:使用 Flask(__name__) 创建一个 Flask 应用实例。
    2. 加载模型:通过 torch.load('simple_model.pth') 加载预训练的模型权重,并通过 model.eval() 切换到评估模式。
    3. POST 请求路由/predict 路由使用 POST 方法接收数据,并进行模型预测。
    4. 数据处理:从请求中获取 JSON 数据,提取输入特征,并转换为 PyTorch Tensor 格式。
    5. 返回结果:预测结果通过 jsonify() 返回给客户端。

    步骤 3:启动 Flask 服务

    运行 Flask 服务:

    python app.py
    

    Flask 服务默认会在 http://127.0.0.1:5000/ 启动。

    步骤 4:测试 API

    你可以使用 Postman 或 CURL 工具来测试 API:

    示例:发送CURL 请求

    curl -X POST http://127.0.0.1:5000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"features": [1.5, 2.0]}'
    

    响应:得到 json 格式的数据如下:

    {
    "prediction":
    0.3281208276748657
    }

    步骤 5:部署与优化

    将模型与 Flask 服务结合后,你可以将应用部署到生产环境中。为了提高 Flask 应用的性能和稳定性,可以结合使用 GunicornuWSGI 作为 WSGI 服务器进行部署,具体步骤如下:

    部署 Flask + Gunicorn

    通过下面的步骤,我们可以安装并且启动 Gunicorn。

    1. 安装 Gunicorn:bash复制代码
      pip install gunicorn
    2. 启动应用:bash复制代码
      gunicorn -w 4 flask_backend:app
      这里 -w 4 表示启动 4 个工作进程,根据服务器的 CPU 核数来调整工作进程数。

    批量预测:如果模型需要处理大量的请求,可以考虑一次性处理多个样本,而不是每个请求都单独处理。异步处理:可以使用 Celery 等异步任务队列来处理耗时的预测任务,提高系统的响应速度。GPU 支持:如果使用深度学习模型且需要高性能预测,可以在 Flask 服务中配置使用 GPU 进行推理,确保模型推理的速度。

    Flask 使得将机器学习模型部署为 API 变得非常简单,适合快速开发和部署 AI 应用。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,可以方便地加载训练好的模型进行推理,并与 Flask 紧密集成,提供 REST API 接口供其他系统或前端调用。通过结合使用 FlaskGunicorn,可以让 AI 模型在生产环境中高效稳定地运行,满足高并发请求的需求。这种 Flask 与 PyTorch 的结合应用非常适合用于构建机器学习服务、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域的 Web 应用。

    前端开发

    前端开发是构建用户界面的核心部分,尤其是在数据可视化应用中,前端开发的作用至关重要。通过 VUEHTMLCSSJavaScriptECharts,可以构建一个动态且互动性强的数据可视化应用,帮助用户更好地理解和分析数据。

    HTML:结构化文档

    HTML(超文本标记语言)是网页内容的基础,它定义了网页的结构,包括文本、图像、表格、表单等元素。在数据可视化应用中,HTML 主要用来构建网页的结构,如图表容器、按钮、文本标签等。

    HTML 在数据可视化中的作用

    1. 容器:使用 <div><canvas><svg> 等标签作为图表容器,将图表嵌入到网页中。
    2. 布局:使用 HTML 元素来组织页面结构,布局不同的可视化图表、数据表格、筛选器等组件。

    HTML 示例:图表容器

    <template>
      <div>
        <h1>销售数据可视化</h1>
        <div id="chart-container"></div> <!-- 图表容器 -->
      </div>
    </template>
    

    CSS:样式和布局

    CSS(层叠样式表)负责定义网页的外观和布局,包括颜色、字体、间距、布局等。在数据可视化应用中,CSS 被用来美化图表和布局,使得图表具有良好的可视性和交互性。

    CSS 在数据可视化中的作用

    1. 布局:使用 Flexbox、Grid 等布局技术来排列多个图表和控件。
    2. 样式:通过 CSS 自定义图表的外观,例如设置图表的边框、背景、字体等。
    3. 动画:使用 CSS 动画或过渡效果来增强用户体验,比如在数据加载或交互时加入动画效果。

    CSS 示例:图表容器样式

    #chart-container {
      width: 100%;
      height: 400px;  /* 设置图表容器的大小 */
      margin-top: 20px;
      border: 1px solid #ddd;
      background-color: #f9f9f9;
    }
    

    JavaScript:数据处理与交互

    JavaScript 是前端开发的核心语言,主要负责网页的行为和交互。在数据可视化中,JavaScript 主要用于处理数据、动态更新图表以及与后端进行交互。

    JavaScript 在数据可视化中的作用

    1. 数据处理:使用 JavaScript 来处理和格式化数据,使其符合图表库的要求。
    2. 与 API 交互:通过 Ajax 或 Fetch API 与后端服务器通信,获取实时数据并更新图表。
    3. 事件处理:为用户交互(如点击、拖动、缩放)添加事件处理器,动态更新图表。

    JavaScript 示例:使用 Fetch 获取数据

    fetch('https://api.example.com/data')
      .then(response => response.json())
      .then(data => {
        this.chartData = data;
      })
      .catch(error => console.error('Error fetching data:', error));
    

    Vue.js:现代化前端框架

    Vue.js 是一个渐进式的 JavaScript 框架,专注于构建用户界面,特别是单页应用(SPA)。它的设计理念是简单、灵活且易于集成,适合构建动态且交互性强的 Web 应用。

    Vue.js 在数据可视化中的应用

    1. 响应式数据绑定:Vue 的响应式数据系统能够让你轻松地将动态数据与视图绑定。当数据变化时,视图会自动更新,确保界面始终显示最新的数据。
    2. 组件化开发:Vue 鼓励将复杂的应用分解为小的组件,每个组件负责特定的功能,这使得开发和维护变得更加容易。
    3. 生态系统丰富:Vue 的生态系统中有很多优秀的插件,可以快速集成图表、地图、日期选择器等功能,特别适合做数据可视化。

    简单示例:Vue 组件结构

    <template>
      <div>
        <h1>数据可视化</h1>
        <my-chart :data="chartData"></my-chart>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    import MyChart from './components/MyChart.vue';
    
    export default {
      components: {
        MyChart
      },
      data() {
        return {
          chartData: [10, 20, 30, 40, 50]  // 示例数据
        };
      }
    };
    </script>
    
    <style scoped>
    h1 {
      text-align: center;
      margin-top: 20px;
    }
    </style>
    

    Vue.js 优势

    1. 易于集成:可以与现有的项目(如传统的 jQuery 应用)进行集成。
    2. 快速开发:通过双向绑定和组件化设计,能够加速开发过程,特别适用于数据驱动的交互式应用。
    3. 数据驱动:Vue 的响应式系统让你可以轻松地实现数据的动态更新。

    Echarts 数据可视化

    Echarts 的官方页面是:https://echarts.apache.org/zh/index.html

    ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源图表库,它能够帮助开发者快速创建各种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图、雷达图等。ECharts 提供了丰富的功能,如动画效果、交互式操作、响应式布局等,非常适合用于构建动态的数据可视化页面。

    ECharts 在数据可视化中的作用

    ECharts 在实战中有着非常多的应用,包括:

    1. 丰富的图表类型:提供了包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图、热力图等多种图表类型,满足各种数据可视化需求。
    2. 灵活的配置:通过简单的配置,开发者可以自定义图表的样式、交互和动画效果。
    3. 高性能:ECharts 支持大量数据的渲染,适合处理复杂和海量的数据。
    4. 仪表盘:展示各种业务指标,如销售、流量、库存等数据的动态变化。
    5. 趋势分析:使用折线图或柱状图显示时间序列数据的变化趋势。
    6. 分布分析:通过热力图或散点图展示数据的地理分布或其他维度的分布。

    ECharts 配置要点

    同时,ECharts 的配置和使用要点包括:

    1. xAxisyAxis:设置图表的坐标轴。
    2. series:定义图表数据,可以选择图表类型(如折线图、柱状图等)和数据。
    3. tooltip:配置提示框,用于显示数据详情。

    ECharts 示例:使用 Vue 集成 ECharts

    首先,安装 echarts

    npm install echarts --save
    

    然后,在 Vue 组件中使用 ECharts:

    <template>
      <div>
        <div ref="chart" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    import * as echarts from 'echarts';
    
    export default {
      mounted() {
        const chart = echarts.init(this.$refs.chart);
        const option = {
          title: {
            text: '销售数据'
          },
          tooltip: {},
          xAxis: {
            data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
          },
          yAxis: {},
          series: [{
            name: '销售额',
            type: 'bar',
            data: [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]
          }]
        };
        chart.setOption(option);
      }
    };
    </script>
    

    在 Echarts 的官方网站(https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html)上,用户可以自行根据自己的需求来测试代码并进行可视化,而且可以选择的图表类型非常多,涵盖几乎所有的常见图形。这些图表类型都可以通过简单的配置来定制样式、颜色、动画等,帮助开发者轻松实现丰富的交互式可视化效果。

    图表类型说明
    折线图 (Line Chart)显示数据随时间变化的趋势,适用于展示时间序列数据。
    柱状图 (Bar Chart)用于展示数据的分布,可以是水平或垂直的条形图。适用于比较不同类别的数据。
    饼图 (Pie Chart)用于显示各部分在整体中的占比,适合展示比例数据。
    散点图 (Scatter Chart)用于展示数据点的分布情况,通常用于两维数据的分布展示,适合查找相关性。
    面积图 (Area Chart)是折线图的变体,填充了曲线下方的区域,用于显示多个系列之间的量化差异。
    雷达图 (Radar Chart)用于展示多个维度的相对值,适合展示多维度的比较和趋势。
    K线图 (Candlestick Chart)用于展示金融数据(如股票、外汇等),显示开盘、收盘、最高、最低价格等信息。
    热力图 (Heatmap)用颜色深浅来表示数值大小,适用于密集数据的可视化,常用于地理数据或矩阵数据的展示。
    漏斗图 (Funnel Chart)用于展示某一过程中的逐步转化,适合展示销售漏斗等数据流程。
    仪表盘 (Gauge Chart)用于展示单一指标在某个范围内的进度或百分比,类似于仪表的表盘。
    地图 (Map)用于展示地理信息数据,可以自定义地区、显示热力图等。
    树图 (Tree Chart)展示树状层级数据,适合表示分类关系的数据结构。
    日历图 (Calendar Chart)用于展示按日期的时间序列数据,常用于展示某个事件的发生情况,按月份、星期等展示数据。
    桑基图 (Sankey Chart)用于展示流量的可视化,适合展示数据之间的流动和传递,常用于能源流、资金流等。
    旭日图 (Sunburst Chart)是一种层级图,展示数据之间的父子关系,通常用于组织结构图、目录树等。
    漏斗图 (Funnel Chart)用于展示某一流程中不同阶段的数据,适用于表示例如销售流程中的转化率。
    仪表盘图 (Radar Chart)用于显示各个方向的多维数据,呈现多个维度的比较和分析。
    条形图 (Horizontal Bar Chart)类似于柱状图,但数据是水平排列,适用于展示数据的大小或对比。
    堆叠柱状图 (Stacked Bar Chart)将柱状图中的数据进行堆叠展示,适合查看各个部分相对于总量的贡献。
    堆叠面积图 (Stacked Area Chart)类似堆叠柱状图,但以面积的方式呈现,适合展示时间序列数据的多项叠加变化。

    通过的数据的直观可视化,有助于数据分析人员和业务人员更好地发现变化趋势,可以进行下一步业务决策。

    如果你对 Python 比较熟悉,也可以直接使用 PyEcharts(https://pyecharts.org/#/)来进行数据分析和数据可视化,它具有以下特点:

    • 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用;
    • 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有;
    • 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab;
    • 可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架;
    • 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表;
    • 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目;
    • 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持。

    同时,PyEcharts 可以与 web 框架 Flask 进行整合,实现网页端的数据可视化。还可以与 PyInstaller 结合,实现 exe 的开发功能。

    数据库开发

    在实际开发中,Python 常作为后端开发语言,通过与 MySQL 数据库结合,可以处理数据存储、查询及处理等任务。前端部分,Vue.js 是一个流行的前端框架,用于构建单页面应用,ECharts 是一个基于 JavaScript 的数据可视化库,可以帮助我们以图表的形式展示数据。

    在此案例中,我们将通过 Python + MySQL 构建后端,Vue + ECharts 构建前端,展示一个前后端分离的应用,数据从 MySQL 获取并通过 API 提供给前端,前端使用 ECharts 显示数据可视化图表。

    后端开发:Python 与 MySQL

    步骤 1:安装依赖

    首先,需要安装 Python 中用于操作 MySQL 的库。推荐使用 PyMySQLmysql-connector-python

    pip install pymysql flask flask-cors
    

    其中,pymysql 用来与 MySQL 数据库进行交互;flask 是后端 Web 框架,用于构建 API;flask-cors:解决跨域问题,使得前端(Vue)能够访问后端(Flask)接口。

    步骤 2:配置 MySQL 数据库

    假设我们有一个名为 sales_db 的 MySQL 数据库,其中有一个 sales_data 表,存储了每周的销售数据。

    CREATE DATABASE sales_db;
    
    USE sales_db;
    
    CREATE TABLE sales_data (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        week VARCHAR(20),
        sales INT
    );
    
    INSERT INTO sales_data (week, sales) VALUES
    ('Week 1', 200),
    ('Week 2', 300),
    ('Week 3', 250),
    ('Week 4', 350);
    

    步骤 3:创建 Flask 后端 API

    创建一个简单的 Flask 应用,提供数据查询接口。API 从 MySQL 中查询销售数据,并返回给前端。

    from flask import Flask, jsonify
    from flask_cors import CORS
    import pymysql
    
    app = Flask(__name__)
    CORS(app)  # 解决跨域问题
    
    # MySQL 配置
    db_config = {
        'host': 'localhost',
        'user': 'root',
        'password': 'password',
        'database': 'sales_db'
    }
    
    def get_sales_data():
        # 连接数据库
        connection = pymysql.connect(**db_config)
        cursor = connection.cursor()
    
        # 查询数据
        cursor.execute("SELECT week, sales FROM sales_data")
        result = cursor.fetchall()
    
        # 关闭连接
        cursor.close()
        connection.close()
    
        # 转换为字典格式
        data = [{"week": row[0], "sales": row[1]} for row in result]
        return data
    
    @app.route('/api/sales', methods=['GET'])
    def sales():
        data = get_sales_data()
        return jsonify(data)
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    
    

    其中 /api/sales:这是我们创建的一个 API 路由,用于返回所有销售数据。后端将 MySQL 中的数据查询出来,格式化为 JSON 格式返回给前端。

    前端开发:Vue + ECharts

    步骤 1:安装依赖

    首先,确保 Vue 和 ECharts 已经安装。你可以在 Vue 项目中使用以下命令安装 ECharts。

    npm install echarts axios --save
    

    其中,echarts 用于图表绘制;axios 用于发送 HTTP 请求,获取后端数据。

    步骤 2:创建 Vue 项目

    假设你已经有一个 Vue 项目结构,创建一个名为 SalesChart.vue 的组件来显示销售数据图表。

    <template>
      <div>
        <h1>每周销售数据</h1>
        <div ref="chart" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    import axios from 'axios';
    import * as echarts from 'echarts';
    
    export default {
      data() {
        return {
          chartData: [],  // 存储从后端获取的数据
        };
      },
      mounted() {
        // 请求数据
        axios.get('http://localhost:5000/api/sales')
          .then(response => {
            this.chartData = response.data;
            this.drawChart();
          })
          .catch(error => {
            console.error('Error fetching sales data:', error);
          });
      },
      methods: {
        drawChart() {
          const chart = echarts.init(this.$refs.chart);
    
          const option = {
            title: {
              text: '每周销售数据',
            },
            tooltip: {},
            xAxis: {
              data: this.chartData.map(item => item.week),  // 获取周数据
            },
            yAxis: {},
            series: [
              {
                name: '销售额',
                type: 'bar',
                data: this.chartData.map(item => item.sales),  // 获取销售数据
              },
            ],
          };
    
          chart.setOption(option);
        },
      },
    };
    </script>
    
    <style scoped>
    h1 {
      text-align: center;
      margin-top: 20px;
    }
    </style>
    
    

    代码说明:

    1. axios 请求数据:在 mounted 钩子中,使用 axios.get 向 Flask 后端的 /api/sales API 发送 GET 请求,获取销售数据。
    2. 绘制图表:在数据返回后,调用 drawChart 方法,使用 ECharts 在 ref="chart" 的容器中绘制柱状图。xAxis.data 映射每周的数据,series.data 映射每周的销售数据。
    3. ECharts 配置:设置图表的标题、提示框、X 轴、Y 轴、图表类型(柱状图)。

    步骤 3:启动前端项目

    使用 Vue CLI 启动前端应用:

    npm run serve
    

    这将启动一个开发服务器,默认地址是 http://localhost:8080/

    前后端对接流程

    1. 后端(Flask):创建一个简单的 API 接口 /api/sales,从 MySQL 数据库中查询销售数据。
    2. 前端(Vue + ECharts):前端通过 axios 向 Flask 后端发送请求,获取销售数据并使用 ECharts 渲染为图表。

    前后端的部署

    步骤 1:后端部署

    使用 Gunicorn 启动 Flask 应用:

    gunicorn -w 4 flask_backend:app
    

    Flask 后端部署到服务器:可以使用 Docker 等进行后端服务的部署。

    步骤 2:前端部署

    使用 Vue CLI 构建前端应用:

    npm run build
    

    部署到静态文件服务器:可以将构建后的前端文件部署到服务器(如 Nginx、Apache)或使用云服务(如 Netlify、Vercel)。

    使用 Python 和 MySQL,后端通过 Flask 提供 API 来查询销售数据,并返回给前端。前端开发使用 Vue.js 作为前端框架,ECharts 用于数据可视化展示。前端通过 axios 向后端 API 发送请求,获取数据并用 ECharts 绘制图表。

    结束语

    在互联网公司的开发流程中,各个环节的职责通常是分工明确的,客户端开发、后端开发、人工智能算法开发、前端开发以及数据库优化等各自独立且专业化。然而,随着业务的多元化和复杂化,某些特殊的项目需要一两位工程师能够实现从客户端到云服务,从云服务到数据库,再到前端展示的全流程开发。这种跨领域的开发不仅要求工程师具备较为全面的技术栈掌握,还需要在实践中培养解决问题的综合能力。

    全栈开发并不是仅仅涉及前后端的开发,更是从整体架构、数据流转到用户界面的完整理解和掌控。工程师需要具备对各个模块的深刻认识,能够灵活地协调不同开发环节之间的需求和要求,以达到高效、简洁、易维护的开发目的。在这个过程中,工程师不仅要熟悉每个开发模块的核心工具与技术,还要具备整合各个模块的能力,确保系统的流畅性与稳定性。

    对于公司来说,拥有具备全栈开发能力的工程师,在效果验证的初期,不仅能有效地提升开发效率,减少团队沟通成本,还能加速项目交付和优化迭代。但也需要注意,全栈开发的实践更适用于一些复杂度较低、需求较为明确的项目。在更大规模、更加复杂的应用系统中,专注于某一领域的专家仍然具有不可替代的重要性,而且程序员也应该朝着技术深度与技术广度都发展的方向进行持续的努力。

    如果工作是数学考试,加班等于高分吗?

    想象一下,你正在参加一场数学考试。试卷上有 10 道题,标准考试时间是 2 小时。但有两个学生采取了完全不同的方式:

    • A 同学:答题速度极慢,一直在草稿纸上演算,反复确认,每道题都花费大量时间。考试结束后,他主动向监考老师申请加时,再额外做了 6 个小时,最终在晚上 10 点才交卷。
    • B 同学:逻辑清晰,思路敏捷,准确率极高,在 2 小时内完成所有题目,满分交卷,提前离场。

    如果你是老师,会认为谁是更优秀的学生?


    加班文化 vs. 数学考试:企业选人方式的荒谬

    然而,在一些企业里,选人的标准却和学校截然不同。

    想象一下,你走进公司,看到有两位同事:

    • A 同事:从早上 9 点坐到晚上 12 点,整整加班 15 个小时,电脑上堆满了各种文件和代码,虽然他一直在做事情,但看上去有些杂乱无章,问题似乎解决得并不高效。一年到头也没有解决什么技术问题。
    • B 同事:在规定的工作时间内专注解决了所有的核心问题,高效沟通,完成了团队要求的任务,并且在下班时准时离开,清爽又自信。

    这时候,如果你是经理,你会认为哪个同事更值得奖励呢?如果按照一些企业文化的标准,A 同事加班了那么多小时,似乎是个“勤奋”的员工,应该获得更多的认可。然而,现实中,B 同事的效率和质量可能远超 A 同事——但因为他没有加班,是否他就该被忽视甚至遭受惩罚呢?

    很多领导推崇“加班文化”,他们认为:

    • 谁加班时间长,谁就更努力,更加具备奉献精神
    • 谁熬夜最多,谁就该升职加薪
    • 即使工作没完成,如果加班时长足够多,就可以免于追责

    换句话说,在这种管理逻辑下,A 同学(考试时间超长但效率低下)反而会被表扬,而 B 同学(高效解决问题)却会被认为“没有吃苦耐劳的精神”而受到处罚。

    但现实中,企业要的是高效创造价值的员工,而不是“熬时间冠军”。


    “努力”不是看谁熬得久,而是看谁做得对

    回到数学考试的例子,你会发现:

    真正的优秀,不是看你花了多长的时间,而是看你能否在有限时间内高质量完成任务。
    勤奋的本质,不是时间堆积,而是高效学习、快速思考、精准答题。
    考试不是比谁熬夜加试卷,工作也不是比谁在工位上坐得久。

    所以,企业如果真的想招到优秀人才,就应该像学校一样,更看重“能在规定时间里拿满分”的人,而不是“拼命加时却做不完”的人。


    加班并不等于工作质量

    这其实揭示了一个误区:加班的时长并不等同于工作的质量。在职场中,很多领导往往依赖“加班时长”作为衡量员工努力程度的标准。这个标准不仅让员工盲目跟风熬夜,也在潜移默化地塑造了错误的工作理念——“工作时间多=努力”

    但实际上,工作效率才是最值得重视的要素。正如数学考试一样,学生不是因为花了多长时间在考场上,而是因为能够在短时间内有效解决问题获得高分。在工作中也是如此:优秀的员工能够在规定的时间内,精准而高效地解决问题,而不是拖延、重复劳动、或者以加班的方式来“证明”自己的努力。

    加班可能掩盖了员工的低效,可能让问题暂时得到“掩饰”,但这种方式并不会让企业真正受益,反而会导致资源的浪费与员工的疲惫。


    高效工作是最值得推崇的能力

    企业真正需要的是能够高效完成任务、提供创新解决方案的员工,而不是只是能坚持加班的员工。高效的员工能够用短时间内高质量地解决问题,而无效的加班则可能是因计划不周、执行不力或资源不足等因素的表现。

    想象一下,一位员工在短短的几个小时内,通过精心的设计与合理的资源调配,提出了解决方案,成功打破了原本的工作瓶颈,达到了团队的目标。而另一个员工可能因为各种原因,花了很多加班时间,却依旧无法完成任务——这种情况下,谁才是真正值得奖励的人?

    在未来的职场中,真正需要培养的能力是如何在最短时间内,利用最少的资源完成最有价值的工作。这种高效能的工作方式,才是现代职场应当追求的目标。


    正确的职场思维

    如果你是员工,不要被“加班文化”洗脑,以为“熬夜加班”就是成功的秘诀。真正的职场高手,不是加班最多的人,而是能在最短时间内交出高质量成果的人。

    如果你是领导,不要被“加班时长”迷惑,而是应该去衡量员工的真正贡献。一个人是否高效完成了目标,是否有创造性地解决了问题,这才是关键。

    所以,别再让“考试时间长”成为衡量优秀的标准了。职场不是比谁坐得久,而是比谁答得对!

    职场疯人院:谁能逃离牢笼?

    在 50 年前的传奇电影《飞越疯人院》(One Flew Over the Cuckoo’s Nest,1975)中,讲述了个关于精神病医院的故事。该精神病院是一个封闭的世界,病人们日复一日地生活在护士长拉契特规训之下,他们不是真的疯了,而是被医院的制度困住,逐渐习惯了服从。职场何尝不是如此?

    当你进入一家公司,面试的时候一切顺利,入职之后兴致勃勃地以为自己能发挥才能,结果却发现:

    • 这里充满了僵化的规则,让人无法发挥真正的能力;
    • 不合理的加班、不透明的绩效、无休止的流程、无穷无尽的季度和月度甚至每周考核,让你的精力被很多无意义的事情榨干;
    • 你尝试过提出优化建议,但团队中没有任何一个人愿意改变,甚至你会被认为是团队中的“刺头”;
    • 时间久了,你开始麻木,开始接受了这一切,也不敢再反抗,也不知道自己还能去哪儿

    是你疯了吗?还是这个职场已经成了疯人院?


    疯人院的角色映射:你的同事是谁?

    在电影《飞越疯人院》中,每个角色都象征着不同的职场人,每个角色有着自己的生态位。而他们的选择,则将决定了他们的命运。

    1. 护士长:掌控一切的压迫者

    职场映射:掌控一切的管理层

    • 护士长拉契特表面上冷静、理智,但她控制病人的一切,不允许他们有任何自由意志和自己的想法;
    • 她的控制手段不是暴力,而是使用精神操纵——用规则、药物、心理战术,让所有的病人屈服。

    在职场中,类似的人是谁?

    • 领导们制定规则,并且不告诉这个规则的由来,只要求你执行。规则表面上公平,实际上只是为了驯化员工,让他们变得听话。
    • HR 口口声声说“公司是你的家”,“公司是家文化”,但从不关心你的死活,一旦员工生病就会立刻将其从公司开除。

    当你抱怨 KPI 或者 OKR 不合理、绩效考核太严、加班没有加班费,HR 只会温和地告诉你:“这是行业常态”、“你不适应的话,可能不适合我们”“行业领头羊都是那么做的”

    于是,你选择闭嘴,继续待在疯人院里。


    2. 病人们:那些想逃却逃不了的人

    职场映射:每天抱怨但从不行动的打工人。精神病院里的大多数病人,其实是可以离开的,但他们已经习惯了依赖制度,害怕外面的世界

    • 他们不是真的疯了,而是被制度和流程驯化,丧失了逃出去的勇气
    • 他们害怕自由,害怕承担风险,害怕改变,于是宁愿待在医院里,过着一成不变的生活。

    这不就是我们身边的很多打工人吗?

    • 他们知道加班是压榨,却安慰自己“至少有稳定的收入”
    • 他们抱怨公司不涨工资,但从不真正去找新工作
    • 他们觉得管理层愚蠢,但又觉得自己改变不了什么
    • 他们说自己想跳槽,但几年过去了,依然在同一家公司。

    他们不是没能力,而是已经适应了职场疯人院的规则,被一点点消磨掉了斗志。就像《肖生克的救赎中》所说的,监狱是一个神奇的地方,一开始你会恨它,然后慢慢适应它,最后离不开它。在监狱的罪犯一旦适应了监狱的体制,反而就无法逃离了。


    3. 麦克墨菲:敢于反抗的“异类”

    职场映射:想要逃离的人

    麦克墨菲是疯人院里最“清醒”的人,从他进来的第一天,他就知道这里的一切都不合理,于是选择反抗:

    • 他带着病人们去湖上钓鱼,试图让他们重新找回自由的感觉,鼓励他们发掘自己的能力,树立自信心。
    • 他组织病人们打扑克、娱乐、看球赛,让他们有一丝对生活的掌控感;
    • 他多次挑战护士长的权威,想要打破压迫性的规则。

    但最终,他的反抗被无情地镇压——被实施了脑叶切除术,成为了真正的“病人”。

    在职场里,有很多像麦克墨菲这样的人,他们不愿被制度束缚,想要改变现状,结果往往是:

    • 他们提出优化建议,但是被领导驳回;
    • 他们试图改变流程,被同事冷眼旁观;
    • 他们想要坚持做正确的事情,结果被边缘化,甚至被辞退。

    于是,他们最后的选择只有一个:逃离疯人院


    疯人院的门,始终是开着的

    最讽刺的一点是,电影里很多病人其实是“自愿住院”的,他们可以随时申请离开,但没有一个人敢走。 这和很多职场人如出一辙:他们痛恨996、厌倦无意义的会议、讨厌制度的压迫,但却始终没有真正迈出逃离的那一步。

    为什么?

    因为待久了,习惯了。
    因为外面的世界更让人恐惧。
    因为他们已经被灌输了一个概念:“再糟糕,这里至少是稳定的。”

    很多人并不是真的喜欢这份工作,而是害怕换一份工作可能更差,所以继续忍受。
    很多人不是没有能力跳槽,而是害怕新环境需要重新适应,所以不敢迈出第一步。
    很多人并不是真的认同公司的制度,而是觉得**“反正大家都这样,我又能怎么办?”**

    就像疯人院的病人,他们不是被锁在里面,而是锁在了自己的思维里。


    被驯化的人,已经忘了什么是自由

    疯人院里有一个病人,比利(Billy),他年轻、有活力,本来完全可以恢复正常生活,但因为护士长掌控了他的心理,他一直觉得自己无能、软弱,无法独立生存。

    职场里,有多少人就是这样的“比利”?

    • 他们工作多年,依然害怕领导,连一个合理的请假都要思前想后。
    • 他们明明有能力,但从不敢要求加薪,生怕“开口会被领导记恨”。
    • 他们有更好的机会,却始终告诉自己“算了吧,去新公司万一不稳定呢?”
    • 他们哪怕已经身心俱疲,也宁愿继续做着自己厌恶的工作,不敢逃离。

    最终,比利在护士长的心理操控下,选择了自尽。这代表了什么?这代表了一个人在长时间的压迫之下,会失去所有的自信和希望,甚至放弃了自己的生命。职场里,多少人也是这样,被一步步驯化,最终彻底麻木?


    领导的“洗脑术”:让你不敢走

    每个疯人院的病人,最初都是有挣扎的,但最终,他们都接受了自己的“身份”:我是病人,我需要这里,我无法离开这里。

    这和很多公司的套路一模一样:

    1. 制造稳定的幻觉
      • “我们公司虽然加班多,但很稳定啊!”
      • “别看薪资低,起码工作环境不错。”
      • “其他公司你也不一定能找到这么好的机会。”
    2. 削弱你的自信
      • “你确定你能找到比这里更好的工作?”
      • “你跳槽之后,万一干不下去怎么办?”
      • “你现在的能力,出去可能竞争不过年轻人。”
    3. 让你产生依赖
      • “你已经适应了这里的文化,再换一家公司要重新来过,多麻烦。”
      • “我们这里虽然有问题,但总比在外面瞎折腾强。”

    这一套手段下来,就像护士长用温和的方式让病人接受他们的命运一样,你会慢慢相信,公司就是你最好的归宿,外面的世界充满风险。但是,那只是他们想让你相信的谎言。

    疯人院终究不是家,早走才是解脱

    《飞越疯人院》的结局,是一场悲剧,但同时也是一场胜利。

    • 麦克墨菲失败了,他被体制摧毁了,但他的精神没有死。
    • 酋长终于醒悟,他没有选择继续沉默,而是用行动打破了牢笼。
    • 疯人院的其他人,还会继续过着一成不变的生活,等待着被驯化得更加彻底。

    你呢?

    • 你是那个每天抱怨加班,却从不敢离开的病人?
    • 你是那个已经失去斗志,开始接受现实的比利?
    • 还是那个酋长,在沉默多年后,终于下定决心,砸开窗户,奔向自由?

    谁能真正逃离疯人院?

    电影的最后,所有人都还在病院里,只有酋长成功逃了出去

    • 他原本是个“沉默者”,装聋作哑,假装顺从制度与规则;
    • 在麦克墨菲的影响下,他意识到自己其实有力量
    • 最终,他推倒了医院里的洗手台,砸破窗户,跑向了自由。

    在职场中,谁能成为酋长?那些有能力、又有勇气的人

    • 他们不是一开始就冲动反抗,而是等待时机,默默积蓄力量;
    • 他们知道职场规则,但不会让自己变得麻木;
    • 他们不会无意义地消耗自己,而是在合适的时机,果断逃离。

    如果你身处“职场疯人院”,该怎么办?

    1. 认清现实,别被制度驯化
      • 你是来工作的,不是来被压榨的,工作只是为了让自己更好地生活;
      • 公司不是你的家,领导不是你的朋友,别对制度和流程抱有幻想。
    2. 提升能力,积累逃跑的资本
      • 想走,得有能跳槽的实力,需要持续积蓄自己的力量;
      • 别让自己成为“干了五年,但只会做 PPT 和 Excel”的病人。
    3. 找机会,果断行动
      • 别等到自己彻底麻木了才想着离开,那时候已经失去斗志,再也没有离开的勇气;
      • 有更好的机会,果断跳槽,别留恋

    疯人院里的人很多,但逃出去的只有酋长。

    职场疯人院的大门,从来没有真正关上。

    唯一的问题是,你敢不敢走出去。

    你是想成为沉默的病人,还是那个最终逃离的勇者?

    面试是天堂,入职是地狱?

    01 | 面试时的美好蓝图

    近十年,人工智能的技术蓬勃发展,各行各业都开始在自己的公司中准备使用人工智能技术。在面试或者沟通的时候经常会遇到公司的 HR 热情洋溢地介绍着:“我们是一家科技驱动、数据为王的创新企业,致力于用数据分析和人工智能改变行业……”

    AI 的职位描述写得让人心动:

    • 负责数据分析和 AI 相关研发,探索前沿技术;
    • 团队氛围轻松,我们倡导“科技改变世界”;
    • 工作时间弹性或者是计时工作制,五天八小时,不加班
    • 薪资增长空间大,后期有期权和股票,公司前景无限;
    • 高效的信息化系统,让数据流转更加顺畅,减少繁琐工作。

    如果你听到这些,是不是会觉得这是一家值得加入的公司?
    如果你正对 AI 和数据充满热情,是不是会觉得自己找到了合适的舞台?

    然而,现实却给了一记响亮的耳光


    02 | 入职后的“职场泥潭”

    工作内容变了味
    而求职者在入职智慧化,发现实际情况和面试时的描述完全不符。

    • 数据分析和 AI?不存在的!本来以为会在大数据、机器学习领域发光发热,结果却成了全栈苦力。在各种数据都是 excel 来维护的公司,怎么可能有完善的数据流和数据治理方案呢?连正常的数据库和大数据套件(MySQL、Hadoop 等)都无法提供的公司,AI 又怎么能发挥它的能力呢?
    • 前端、后端、算法、测试全包,甚至还要负责项目管理、写文档、跑流程。极端情况下,甚至连办公软件、数据库维护,甚至前台打印机坏了,都要去搞定。
    • “科技公司”只是一个口号:号称数据驱动,结果 Word、PPT、Excel 满天飞,数据存放在各种不统一的文件里,甚至员工的个人电脑中,根本无从管理。
    • 本以为会有数据中台,结果完全没有,数据分析变成了手工 Excel 操作。每天不是在整理数据,就是在跟不同部门扯皮对接,技术的价值被消磨殆尽。

    工作时间无限膨胀

    • 约定的五天八小时,变成了995,甚至 9-12-5,极端情况下还有 9-3-5;
    • 弹性工作制”的真正含义是:公司可以弹性,我不可以弹性。上班时间必须准时,下班时间可以弹性。
    • 周末随时待命,晚上随时拉会,凌晨经常返回工位,加班是常态,但从来不给加班费
    • 偶尔想请假,发现公司默认“随叫随到”才是工作态度,甚至不允许员工节假日请假回家,用各种潜规则在公司压榨员工的剩余价值。

    薪资与承诺成了笑话

    • 几年不涨工资,年终奖和期权的“饼”画得越来越大,却始终没落到嘴里。每次都会给员工说,给你的已经很多了,或者你拿的工资是最高的了。
    • 绩效考核越来越苛刻,稍不小心就会被扣工资,还存在各种补助可以随意克扣,年终奖甚至可能“负增长”。
    • 期权、股票?根本连影子都没有,倒是经常有人因为“绩效不达标”而被迫离职。如果能够赔偿 N+1,说不定都是良心企业了,更多的则是想办法把人弄走就行。

    03 | 谁是受害者?谁才是得利者?

    受害者是谁?

    • 员工身心俱疲,拼尽全力换来的,只是无休止的加班和一成不变的工资。如果不在业余时间提升自我能力,就只能够在一个地方长期被压榨,直到被榨干最后一丝的力量,然后被抛弃;
    • 精力透支、成长受限,到头来培养的只是“全能打杂”技能,无法在专业上深入发展。每天提交各种 excel、ppt 和文档,无法在专业上持续深耕。长期处理各种杂事,专业技能会逐渐萎缩;
    • 想辞职,但发现跳槽也需要时间和机会,于是被困在“舒适区的泥沼”里。

    得利者是谁?

    • 公司管理层最得利:用一个人的工资,干五个人的活。一开始用数据分析或者 AI 吸引人才,来了之后就使劲压榨人才的时间和精力;
    • 通过不停地画饼和不花钱的激励方式,成功让各种年轻的员工自我感动、自我压榨,同时想办法让老员工离职,大幅降低人力成本;
    • 口头上讲数据驱动、人工智能化,但实际上只关注老板的 KPI,数据和 AI 只是装饰品。投入的资源是非常少的,但是想要获得的产出是非常大的。

    04 | 如何避免掉坑?

    面试时警惕套路

    • 详细问清楚具体的工作职责、团队分工,避免掉入“全栈苦力”陷阱,了解公司的职位划分和分工职责,避免一人多职;
    • 问清楚加班文化,多关注“工作时间”、“是否有加班费”等关键词,当然也有可能沟通的时候是五天八小时,但是来了之后是五天十四小时;
    • 让他们把薪资、期权、涨薪承诺写进 Offer,否则当场就是画饼。

    入职后如何自保?

    • 早点认清现实,该跑路就跑路,不要对公司抱有幻想;就像“飞越疯人院”那样,能早点逃离这个环境就早点跑;
    • 记录自己的正常工作、加班、工时、薪资情况,避免被随意扣钱;
    • 避免“习惯性负责”,不要做超出自己本职工作的事情,不要让自己成为团队的“免费劳动力”;
    • 避免“大跨度转行”,如果进入公司之后,发现工作内容和面试的时候不符,可以趁面试的状态还在,可以早点修改简历迅速跑路,避免最后由于大跨度转行导致绩效考核很差,反而被坑。

    05 | 职场的“骗局”何时休?

    这里列举的绝对不是个例,职场上画饼、压榨员工的情况比比皆是。常见的套路如下,但绝不仅仅如下:

    • 一边谈 AI,一边靠 Excel 维护数据
    • 一边说“计时工作制”或者“弹性工作制”,一边让员工 9-12-5 还要求随叫随到
    • 一边承诺“期权和股票”,一边压低工资,几年不涨薪
    • 工作环境差,甚至无法保障员工的基本生命安全,一旦员工生病就想办法甩掉包袱。

    真正的人工智能还没普及,但 AI 的口号已经被公司玩得炉火纯青。是时候警惕这些职场套路,让求职者不再成为“韭菜”!

    没有数据支持,AI 只是空中楼阁

    笔者算起来毕业已经将近十年时间,工作经验告诉我,人工智能的核心在于数据。没有数据作为支撑,任何所谓的 AI 研究都只是空洞的理想,根本无法落地。一些企业在手工作坊的环境下,根本没有搭建起完整的数据平台,也没有做出有效的数据积累,却一味地追求“AI”标签,这种做法不但不可行,还可能导致浪费大量资源。没有数据,AI 就像是没有燃料的火箭,根本飞不起来。

    企业如果没有数据中台,没有清晰的数据治理体系,只靠离线 EXCEL、PPT、Word 和各种 txt 收集数据,如何能够通过 AI 来提升业务效率?事实上,这些企业往往只会做表面功夫,尝试在一些局部领域“做做样子”,但真正能够支撑 AI 运作的数据资源却没有形成。在 AI 的发展过程中,数据的采集、清洗、标注和存储都是至关重要的工作。如果连这些基础的工作都没有做好,怎能指望快速进行 AI 落地实践?在这种情况下,AI 只能成为一种营销噱头,只能停留在各种技术文档和 PPT 中。

    AI 的核心并不仅仅在于算法,它依赖于大量的历史数据、持续的数据积累和强大的计算资源。而某些企业没有统一的数据库、没有数据管理平台、也没有足够的计算资源(比如 GPU),却妄想在短期内实现 AI 驱动的突破。这种做法本质上是在对 AI 的基本要求视而不见,忽视了其背后庞大的数据和硬件资源需求。

    AI 赋能各种各样的业务并不是一蹴而就的过程,它需要大量的时间、资源和数据积累很多企业在没有充分准备的情况下贸然推行 AI,只会在短期内制造出假象,看似在紧跟技术,实则是为了跟上时代的潮流而做的表面功夫。企业如果仅仅停留在“AI”这个概念层面,而没有实实在在的技术积累和数据支持,任何期望都注定是无果的。AI 的应用并不是“魔法”,它需要足够的时间、数据和资源来打好基础。从数据中台建设、计算资源的配置,到模型的迭代优化,都是企业需要一步步完善的工作。没有这些基础建设,单纯的“AI 梦想”终将被现实打破。

    当前在一些企业中,人工智能的应用在某些领导眼中似乎并没有立即带来显著的效益,甚至被认为“只是锦上添花”,这主要源于基础设施的不完善和数据资源的不足。AI 的成功应用并不是一个短期的过程,它需要强大的数据支撑和持续的技术迭代。如果企业没有建立起数据中台、统一的数据架构,而是让各个团队在不同的云平台上搭建各自的数据库,那么数据的碎片化与不一致性必然会影响 AI 的效果。因此,AI 在短期内可能看不到立竿见影的“雪中送炭”效果,但它的长远价值仍然无法忽视。

    与其让人工去做重复、低效的工作,不如逐步推动 AI 在可行范围内的应用。人工智能在处理大量数据、模式识别和自动化决策方面具有巨大的潜力,虽然当前可能只是初步落地,但它提供的是长期效益,不仅仅是一个“加分项”。通过系统性地收集数据、优化算法,AI 将逐步从“锦上添花”变成企业真正的生产力工具。

    当一个企业没有充足的数据资源和必要的硬件支持时,所谓的 AI 研究只是徒劳的技术摆设,甚至可能引发更多的技术焦虑和误导。许多企业过于追求“人工智能”的标签,用 AI 项目吸引资本和眼球,却忽视了真正能够产生实际效益的基础工作。这种“无数据、无基础”的 AI 项目,无论做多少年,都难以突破瓶颈,最终只能沦为技术上的“空壳”。在一些企业的 AI 推广中,我们看到的不是扎实的技术积累,而是梦想与空谈。这些企业没有在数据、技术、团队等方面做好充分的准备,却一味地希望通过 AI 来获得市场竞争力。AI 发展不是一场幻想,它需要的是真正的基础设施建设:数据中台、清晰的数据架构、有效的数据采集和处理手段。在没有这些支撑的前提下,追逐“AI 时代”的梦想只会成为纸上谈兵。真正的技术迭代,应该是建立在现实基础之上的,而不是空洞的愿景中。

    多面手还是专家?如何选择你的技术道路

    自从 2023 年 4 月份初次接触到 ChatGPT 以来,一直被它强大的能力所深深震撼。它不仅能够轻松完成各种文字处理,表格分析,还能够进行代码撰写。同时,代码撰写的范畴远远不只是 Python、C/C++/C#、 Java,还包括前端的 HTML/CSS/JavaScript 等内容。刚接触到这个工具的时候,发现自己的开发能力和接触面瞬间拓展了,仿佛在不久的将来可以成为一个所谓的“全栈工程师”。这个想法听起来是非常有吸引力的,对不少新人甚至我这种工作十年的人都有着巨大的魔力,它不仅能够让一个人成为全能的人,还能够让一个人的能力面进行非常大的拓展。

    在 2023 年的后半年阶段,我也接触到了 HTML/CSS/JavaScript 和前端的 VUE 框架,在 ChatGPT 的帮助下,也能够应对一部分的前端开发任务。同时在熟悉 Python 的基础上,也能够用 Flask 提供必要的后端接口给前端使用。在 ChatGPT 的加持下,一个看上去“全能”的全栈开发初见成效。

    到了 2024 年,在日常的工作中也会遇到各种大佬,在与大佬的交流过程中,我提到了我的想法,也就是在 GPT 的协助下,让团队中的同事都成为“全栈”工程师。听完这个想法之后,大佬给出了一个回复:“让人都成为全栈工程师是不可取的,通常人的经历较为有限,一般只能够精通一到两个方向,很难了解和精通其内容”。事后我就认真地思考这句话,逐渐发现:这个思路是错的,甚至是危险的

    人的精力是有限的,广而不精意味着“样样通样样松”。计算机行业的技术栈极其庞大,前端、后端、算法、运维、数据库。每个领域都在不断更新,精通任何一门都需要大量时间。在 AIGC 工具畅行的今天,虽然在工具的帮助下能够迅速完成某一项工作,但是想要精通每一个工作那是一件不可能的事情。在现实中,技术大牛往往是在某一领域专精,比如:

    1. 前端大牛深入研究组件化、性能优化、前端架构;
    2. 后端大牛专注于高并发、微服务、分布式系统;
    3. 人工智能大牛投入数年研究深度学习架构优化、算法的效果提升等问题;

    试图在多个领域都达到行业顶尖水平,意味着需要在时间与精力上做不可能的投入。而 AIGC 已经可以提供还不错的代码能力,如果一个程序员相比 AIGC 没有更加精通的能力,那么这个程序员的价值也就无法体现了。真正的技术专家,都是在一个方向深入打磨,而不是在多个领域浅尝辄止。

    行业并不需要“全才”,而是需要“能解决核心问题的人”。现实世界里,企业招聘时更看重的是你的深度能力,而不是会不会“全栈”。虽然在某些团队会特别看重全才,号称任何方向都懂并且能够做下去,但是却是样样稀疏。从招聘的需求来看,企业不会招一个“会一点前端、会一点后端、会一点 AI”的人,也不会招一个“会一点硬件、会一点软件”的人,而是希望候选人在一个方向上能独当一面。招聘的时候一般情况下不会要求一个人什么都会,而是有针对性的招聘专业的人才。在实际开发中,团队协作更重要,一个人负责所有环节往往是低效的。专业分工意味着你能更快更好地交付高质量的代码,而不是在不同技术栈之间疲于奔命。真正需要“全栈”的岗位,比如初创公司 CTO 或独立开发者,通常是因为人手不足,不得不兼顾,而非最佳选择。

    在工作中,我曾遇到过一位同事,他自称“全栈”型工程师,不仅能做前端、后端,还能做 Android 开发,甚至对硬件有所了解。乍一看,这种能力的广度让人印象深刻,似乎是个多面手。然而,在与他共事一段时间后,我逐渐发现,这位同事的实际能力并没有表面上看起来那么强大。虽然他能在团队中谈论各种技术,从前端框架到后端架构,再到硬件设计,他总能聊得头头是道,但深入讨论时却常常显得缺乏深度,许多关键问题他都无法给出有效的解决方案。

    最让人失望的是,他擅长撰写各种技术文档,但这些文档基本上无人关注,内容充斥着空洞的理论和泛泛的技术概述,实际上并没有多少实际价值。虽然团队并没有对他的文档产生太多期待,但也不得不接受,他似乎始终游走在各个领域之间,却始终没有真正精通某一项技术。

    这种现象让我深刻意识到,“全栈”并不是万能的标签,尤其当你试图什么都做却没有深入钻研时,它反而可能成为一种负担。所谓的“全栈”往往意味着广度而非深度,虽然能“聊得了”各种技术,但却难以真正解决复杂问题。而团队真正需要的,往往是能够在某一领域中做到顶尖、深入的专家,而不是一位什么都懂但做不精的“全能选手”。

    为什么仍然有人推崇“全栈”甚至“全才”?

    1. 面试错觉:有些公司会要求“懂前端 + 后端 + AI”,但这类公司往往是希望一个人干三个人的活,而不是真的要你“全才”;
    2. 技术焦虑:很多初学者害怕自己学得不够全面,认为“什么都学”才能有竞争力,但实际上,面试时更看重深度,而不是广度;
    3. 贩卖焦虑:培训机构、部分自媒体博主过度宣传“全栈”概念,因为“学全栈”意味着课程内容更丰富、更能赚钱。

    真正的职场竞争力,来自深度和不可替代性,而非面面俱到的浅尝辄止。而当前看上去最佳的发展模式就是 T 型人才模型

    • 纵向发展:在一个领域深耕,比如 AI 算法工程师研究各种数据处理、模型训练、模型推理等知识;
    • 横向发展:在相关领域有所了解,比如 AI 算法工程师了解后端开发的知识,包括接口开发等内容;

    那么,究竟该如何选择自己的深度方向呢?个人感觉那就是找到自己最擅长、最感兴趣的领域,深挖下去,成为该领域的专家。适度了解其他领域,但不要企图“全才”,这样既能和团队高效协作,也不会陷入“什么都懂一点,但什么都不精”的陷阱。

    整体来说,“全栈”不等于高价值,深入掌握某一领域更加重要。企业更加看重“解决某个问题的能力”,而不是“样样会一点”。T 型人才成长模式更加适合长期发展,不应该盲目追求“全才”。最重要的是,不要被各种焦虑营销带偏,专注个人的深度成长,才是最佳的技术路径。

    未毕业,已在路上:回忆十年前的那段博士时光

    2015 年的 2 月份,瞬间已经过去了十年,但是回想起来仿佛一切都在昨天。2015 年的除夕来得格外迟,2 月 18 日才到除夕的日子。在 2014 年 12 月份的时候,自己的博士毕业论文已经基本完成,于是当时就在新加坡给家里面打电话说可以回国过年。对于在国内读书的同学而言,回家过年是一件很容易的事情。但是对于在国外求学的学子而言,由于节假日短、请假困难、助教工作多等诸多因素,回国过年是一件比较难以实现的事情。但是,在 2015 年 1 月提交了博士论文之后,回国过年就已经不是阻碍,毕竟提交了论文之后,就没有助教或者助研等工作了,同时也就没有了唯一的收入。

    虽然能够回国过年,享受即将毕业而带来的无所事事的生活,但人总是要生活,也会有各种各样的压力。当时由于个人的未来前景尚不明朗,连走学术路线还是工业界的路线都没有想清楚,两条路都存在可能性,但是貌似以自己的能力可能都走不通。在这种迷茫和彷徨下,个人在回国过年的时候面对各种亲戚朋友的问题也只是打哈哈,并想办法敷衍过去。好在亲戚朋友也不会一直逼问下去,所以这个春节过得还算比较舒心。

    在新加坡读博士期间,从 2011 年开始都是用 iPhone4,直到 2014 年底,我才更换了 iPhone6,同时也更新了手机中的各种 APP。在 2015 年春节的时候,体验到了国内各种丰富的 APP,也参与了各种各样的线上娱乐活动,尤其是可以通过微信发线上红包,大家都在群里面抢各种各样的红包,当时就觉得国内互联网行业的蓬勃发展远超海外。

    在 2015 年 2 月的时候,我在家里也多次收到来自某审稿人的邮件,该审稿人会要求我提供论文的部分证明细节。当年我由于尚未毕业,也还没有下家,于是就只好在家持续提供证明的内容。每次都是通过 email 传输,并且通过学校的邮箱中转给审稿人。前前后后大约有 5 次,多次提供数学证明的过程让我感到身心疲惫,总觉得自己没收入还要干这种活实在是有点坑。这段时期的经历告诉我,无论手上是否积蓄,一直没有收入是会让人新生恐惧的,长期没收入确实会对一个人对未来的决定造成或多或少的影响。

    过完 2015 年的春节之后,在 2015 年 3 月我就返回了新加坡,在新加坡的那段时间里也算无所事事,毕竟毕业论文已经搞完,新的课题折腾了几个月没啥结果之后,我也没有动力继续做下去。个人觉得反正难度很大,一时半会也做不动,何况没有博士毕业的压力也很难坚持做让人痛苦的事情。3 月 26 日收到了三位审稿人的评审意见,大家表示这篇文章可以获得博士学位,只是要在细节上做必要的修改。3 月 31 日去 NUS 游泳池游泳的时候,发现这是 NUS 游泳池最后开放的日期,后续将会重新翻新,两年后才会重新开放。从 2013 年底开始游泳,差不多一年半的时间,这个游泳池陪我走过了读博士期间最痛苦的时光。

    在 2015 年 4 月 24 日早上 10:00,在 S17 的 Seminar Room 2  (S17-04-05),我顺利地完成了博士论文的答辩,当场结束之后就可以获得答辩的结果。当天恰逢星期五,晚上就跟导师,两位参与答辩的外校教授,系里面的一些教授,还有三师兄一起去 S17 对面 Dover 的小店吃饭喝啤酒。当时我就想着博士的这个阶段总算结束了,再也不用思考课题了,也不用继续思考做不出来的数学论文了。当年如果要做博士后,只有巴西或者以色列可以去,后面认真想了一下还是放弃这条路了,毕竟巴西和以色列我个人都不想去。但是,后续在国内工作的过程中,身边的团队也有做巴西的海外业务,甚至还有外派巴西的机会。回想过去的这十几年,感觉巴西这个国家总是在我的人生中多次出现,并且在召唤我,这让我觉得我的前世或许与巴西有某种不解之缘,未来或许可以去巴西旅游一下。

    毕业答辩结束后,紧接着就是一系列琐碎的事情:打印论文、签字确认、光盘刻录等繁杂的程序。然后,便开始了回国找工作的忙碌生活。记得2015年7月,我特意回到新加坡,参加了博士毕业典礼,那一刻仿佛是人生中的一个重要里程碑。从那以后,我便踏上了国内的职业道路。回想起来,虽然已经过去将近十年,然而 2015 年的前半年的生活仍历历在目,仿佛就在昨天。

    80后渐行渐远的时光

    当米罗斯拉夫·约瑟夫·克洛泽在 2014 年世界杯上打破罗纳尔多的进球记录的时候,足球迷们曾感慨万千。这位德国足球传奇,在 2002 年世界杯初次亮相时,还只是一个年轻的锋线球员,而当他在 2014 年世界杯后挥获得冠军的时候,已不再是那个冲锋陷阵的年轻人,进球之后的空翻也不如当年那么熟练。到了 2025 年,时光已过去十多年,在足球场上,那些比克洛泽年轻的球员们如今成了主力,这使得许多人开始意识到,岁月流转,自己正渐渐远离曾经的青春年华。同样,作为 80 后的一代人,我们在渐行渐远的时光中,也逐渐意识到,属于我们的那个时代已经悄然过去。

    米罗斯拉夫·克洛泽的成长到退役,无疑是一个象征性的标志。从 2002 年世界杯到 2014 年世界杯,克洛泽的职业生涯见证了四届世界杯的盛况,他不仅是德国队的传奇,也是全球足球的标志性人物之一。而今天,站在 2025 年的时光节点,克洛泽的退役不仅让我们怀念那个时代,也让我们不得不面对一个事实——曾经活跃在世界杯赛场上的他,如今已经是历史的一部分。在球场上,当你看到那些比你年轻的球员用激情与活力奋力拼搏,你便会意识到自己已经不再年轻。这不仅仅是克洛泽个人的变化,也是所有 80 后逐渐变老的缩影。我们这一代人,曾是那个时代的主角,但如今已经逐步步入中年,身体的变化和内心的感悟,都让我们无法逃避时间的流逝。

    2024 年 12 月 4 日,当时我恰逢生病在家修养,躺在病床上的时候得知琼瑶离世的消息。她的作品《还珠格格》、《梅花三弄》等陪伴了整个 80 后的成长,成为许多人心中难以磨灭的记忆。曾几何时,我们在琼瑶的剧集里寻找爱情与勇气,痴迷于她笔下那美丽而复杂的情感世界。对于 80 后而言,琼瑶的作品承载了我们的青春,那些在荧屏上飞扬的爱情故事,至今仍在许多人心中留下了深刻的烙印。今天,琼瑶的离世不仅是一个时代的告别,更是我们这一代人青春的象征。虽然她离开了这个世界,但她留下的作品将永远活在我们的心中。

    2025 年 2 月 3 日早上我和家人正在济南大明湖景区旅游,突然看到群里的一则消息,得知在 2025 年 2 月 2 日,当时另一位影响 80 后青春的人物——徐熙媛(大 S)也离开了我们。大 S 和她的《流星花园》成了 80 后记忆中不可磨灭的一部分。在那个充满激情与懵懂的年代,《流星花园》不仅给我们带来了无尽的浪漫梦想,也让我们见证了青涩青春的张扬。大 S 的离世,仿佛一根无声的弦,拨动了 80 后那段关于青春、成长和怀念的情感,让《流星花园》以及她的成名歌曲重新在影视 APP 中成为热搜。看到那些年追过的剧和曾经的我们,心中总会有一丝温暖的感动,而这份感动,也将随着她的离去,成为一段不再复返的青春。

    正如电影《寻梦环游记》所说,人的死亡有三次:第一次是生理上的死亡,第二次是法律意义上的死亡,而最后一次,是当所有人都忘记你了,你才真正地消失在这个世界上。对于许多人来说,尽管琼瑶和大S的离世让我们感到痛心,但她们的作品永远活在我们心中。她们并没有真正“消失”,她们的精神通过作品传承给了我们每一个人。而这也提醒我们,要珍惜现在的生活,不仅要活在当下,更要活得有意义,活得不辜负岁月的馈赠。

    在这个属于 80 后的时代逐渐过去的时刻,80 后正从那个青春的舞台上退场。与熟悉的人和事的每一次怀念、每一次告别,都是时光对我们的提醒:我们的时代已经过去,属于我们的那段青春已经离我们远去。但与此同时,这也提醒我们要以更加成熟的眼光去看待人生,去面对不断变化的世界。尽管 80 后的时代渐行渐远,但我们依然拥有属于自己独特的记忆和历史。这些记忆将永远影响着我们,也将影响后来的年轻人。无论时光如何流转,80 后已经从青涩走向成熟,我们依然要拥抱未来,走向属于我们的下一个阶段。

    今天,站在 2025 年的时光中,我们不再是那个曾经在荧屏和足球场上肆意挥洒青春的 80 后少年,但我们依然拥有属于我们的回忆和财富。正如生命中的每一次离别,都是为了下一段更深刻的相遇,80 后的青春虽然逐渐远去,但我们的心中依旧保留着那些温暖的回忆。在这个快节奏的时代,我们要学会珍惜每一天,珍惜每一刻,去过一个有意义的、充满爱与成长的生活,直至我们自己也成为下一段历史的见证者。

    《少儿几何启蒙》

    《少儿几何启蒙》是一套富有创意与启发性的数学启蒙书籍,共包含四本,分别涵盖了立体图形和学会推理等内容。特别值得一提的是其中的两本——《立体图形》和《学会推理》,它们不仅在几何知识的呈现上非常精致,更通过生动的学生与老师对话,将抽象的数学理论与实际的思维训练相结合。

    《立体图形》深入浅出地讲解了表面积与体积的概念,欧拉公式以及立体图形的切分等内容。通过丰富的图示和通俗易懂的语言,书中成功地将复杂的几何问题变得直观而易于理解。尤其是在讲解欧拉公式时,书中通过互动式的对话,使学生不仅能理解公式的表面,还能思考背后的逻辑和应用,这种“讲解+思考”方式,既避免了枯燥的死记硬背,又能激发学生的数学兴趣和探究欲望。

    《立体图形》也像是数学教育家波利亚的《怎样解题》对于儿童的简化版,书中的对话情节通过学生与老师的互动,让孩子在解题过程中学会如何分析问题、推理和归纳。每一章内容都循序渐进,注重培养学生的数学思维能力,而不仅仅是传授知识。这种方式非常适合初学者,既能帮助他们建立数学框架,也能培养解决问题的能力。

    《学会推理》这本书则是用大量的定理和例子来向学生讲解了平面几何的诸多性质,包括勾股定理、三角函数等基础知识,让学生在阅读了这本书之后可以对平面几何有着跟进一步的了解和认识。

    这套书的优点在于它以轻松、有趣的方式将数学的逻辑性与思维训练融入日常学习,帮助学生在探索几何世界的过程中,打下坚实的思维基础。对于家长和老师来说,这也是一本非常值得推荐的教学辅导书,让孩子在探索几何的同时,学会如何思考、如何解决问题。

    《Chaos:混沌》

    少了一钉子,失了一铁蹄;
    少了一铁蹄,失了一战马;
    少了一战马,失了一骑士;
    少了一骑士,失了一胜仗;
    少了一胜仗,失了一王国。

    在数学中,一连串的时间变化会从一个起点开始,并且随着时间的增加,非常小的变化也会引起巨大的差异。这意味着就像蝴蝶效应一样,南美洲的蝴蝶轻轻地拍一下翅膀,就有可能会引起太平洋上的一场飓风。这种看似微不足道的变化,正是混沌理论的核心所在。我们常常认为,生活中的种种细节是偶然的、无关紧要的,但正是这些微小的变化,可能在不经意间推动着更大、更复杂的系统变化。这不仅仅是数学上的规律,同样也影响着社会、经济,甚至是我们的个人生活。

    有时,我们并不会意识到,生活中的一些微不足道的小事,可能在无意中改变了我们的一生。也许是一场偶然的相遇,一次不经意的选择,甚至是一个小小的决定,似乎并不重要,却悄悄地推动了命运的车轮。正如混沌理论所揭示的那样,微小的变化可能在未来掀起巨大的波澜。当初还在南京大学读大一的时候,一次去食堂的路上偶然碰到了张老师,随口问起来要不要一起参加一个关于“One Dimensional Dynamics”的讨论班。当时笔者对这个课题也没有任何概念,但还是一口答应下来。没想到从答应参加讨论班的那时起,未来十年自己的科研工作将围绕着这个方向进行展开,直到博士毕业。

    或许,那天你做了某个不经意的决定,或者在某个瞬间决定改变了人生的轨迹,原本不起眼的一件事,竟成了后来故事的转折点。它像一颗小石子投入湖中,激起的涟漪,最终扩展成了无法预见的大海。这种看似偶然的变化,正是我们所说的“蝴蝶效应”。生活中,很多改变我们命运的瞬间,往往都藏在那些我们未曾重视的细节里。

    在《Chaos:混沌》一书中,作者詹姆斯格雷克深入探讨了这种现象,展示了在自然界、科学研究和人类历史中的无数例子。混沌并不是完全的无序,而是一种看似随机但又具有潜在规律的复杂状态。它让我们重新思考“秩序”与“混乱”之间的界限,挑战着我们对世界的传统理解。每一次的微小波动,都有可能引发不可预见的连锁反应。数学中的蝴蝶效应,正是通过对这些微小变化的观察与分析,揭示了背后深藏的复杂性。

    如果你对数学中的这种神秘现象感兴趣,《Chaos:混沌》将是一本不可多得的好书。它不仅向你展示了混沌理论的基础,还通过一个个生动的例子,带领你走进一个充满不确定性却又极具魅力的世界。在这个世界里,任何微小的改变都可能引发不可预测的未来,而正是这种不可预测性,赋予了生活和科学以无限的可能性。

    Koch 雪花的几何奇观:从无限周长到有限面积

    引言

    在数学的世界中,有一种特殊的几何形态——分形。分形不仅仅是由简单规则生成的复杂图形,还由于它们呈现出自相似性(self-similarity),在更细微的尺度上微观显示出相似甚至相同的结构。除了 Cantor 三分集之外,Koch 曲线Koch 雪花同样是数学界最著名的分形图形之一。

    Koch 曲线,最早由瑞士数学家海里格·冯·科赫 (Niels Fabian Helge von Koch)在 1904 年提出,其撰写论文是《Sur une courbe continue sans tangente, obtenue par une construction géométrique élémentaire》,翻译成中文就是《关于一条连续而无切线,可由初等几何构作的曲线》。确实 Koch 曲线是一种由递归定义的分形曲线,就和 Cantor 三分集一样,通过简单的几何操作,即可创造出美妙的图形。在构造的过程中,Koch 曲线展现出了如何在有限的范围内呈现出长度是无穷的曲线。

    而当我们在 Koch 曲线的基础上进行进一步的扩展,在一个三角形的基础上用一样的方式来构造,便得到了著名的 Koch 雪花。Koch 雪花是一种由多个相同的自相似三角形组成的分形图案,因其形状类似雪花而得名。它的构造过程是基于 Koch 曲线的迭代扩展,但在每个迭代步骤中加入了更多的三角形,使得雪花的外形更加复杂与精细。

    在本文中,我们将深入探讨 Koch 曲线和 Koch 雪花的构造原理和数学特征。

    Koch 曲线的构造过程

    Koch 曲线的经典构造方法

    现在,让我们来看一下 Koch 曲线的构造步骤究竟是什么样的?值得注意的是,这一过程在某种程度上与Cantor三分集的构造方式有着异曲同工之妙。Koch 曲线构造的详细步骤如下:

    1. 从一条线段开始:假设初始线段的长度是 L
    2. 将这条线段三等分:于是每段的长度都是 L/3
    3. 构造三角形:在中间的线段上,构造一个等边三角形,其底边与中间的线段重合。也就是说,这个等边三角形的边长是 L/3
    4. 移除线段:移除原有线段中间的部分,即去掉与三角形底边相重合的那一段
    5. 重复步骤 2 至 4:将每个新的小线段重复以上步骤。对每个新的小线段,按相同的方法进行分段、添加三角形并移除原中间部分。每次迭代后,曲线将变得更加复杂。
    6. 无穷迭代:理论上,我们可以无限次地重复这个过程。而最终得到的曲线就是 Koch 曲线。

    在构建等边三角形的时候,我们可以得到其角度是 60^{\circ},如图所示。

    然后随着迭代次数的增加,Koch 曲线上的“小三角形”将会变得越来越多。

    L 系统

    除此之外,Koch 曲线还可以使用 L-system 来进行构造;所谓的 L 系统(L-system)指的是 Lindenmayer 系统,它是由荷兰乌特勒支大学的生物学和植物学家,匈牙利裔的阿里斯蒂德·林登麦伊尔(Aristid Lindenmayer)于 1968 年提出的有关生长发展中的细胞交互作用的数学模型,尤其被广泛应用于植物生长过程的研究。 L-system 是一系列不同形式的正规语法规则,多被用于植物生长过程建模,但是也被用于模拟各种生物体的形态。L-system 也能用于生成自相似的分形,例如迭代函数系统。

    而 Koch 曲线中的 L 系统指的是满足以下规则的构造方式,即可构造出 Koch 曲线。它的规则是:F -> F−F++F−F,其中,F 表示向前,- 表示左转 60^{\circ}+ 表示右转 60^{\circ}。通过这样的方式,我们可以得到与经典构造方法一样的 Koch 曲线。

    Koch 曲线的长度

    从 Koch 曲线的构造过程不难看出,假设初始状态下线段的原始长度是 L,那么迭代了一次之后,长度变成了 \frac{4}{3}L。也就是说,每一次的迭代,都会使得总的长度变成原来的 \frac{4}{3} 倍。由于

    \lim_{n\rightarrow +\infty}\bigg(\frac{4}{3}\bigg)^{n}=+\infty

    所以 Koch 曲线的长度是无穷大

    Koch 曲线的 Hausdorff 维度

    在传统的欧几里得几何中,维度通常是一个直观且确定的整数,例如线段是一维,平面是二维,立体是三维。然而,在分形几何中,许多复杂的图形无法用整数维度来精确描述。这时,引入一种更广义的维度概念Hausdorff 维度,使得我们能够量化这些图形的复杂性。Hausdorff 维度通过研究几何物体的自相似性和递归结构,将维度扩展为一个可能是分数的数值。它描述了一个物体在放大或缩小过程中点分布的稠密程度,尤其适用于分形图形。

    首先,我们给出 Hausdorff 维度的定义。考察一个特殊的几何物体,这个物体由 n 个大小一致且互不重叠的小物体组成,这些小物体的形状和这个物体本身相同。若这些小物体和大物体的大小比例为 1:m,也就是说小物体放大 m 倍之后与大物体完全重合,那么这个几何物体的 Hausdorff 维度(豪斯多夫维数)就定义为

    d=\log_{m}n=\frac{\ln(n)}{\ln(m)}

    换言之,m^{d}=n

    其次,我们说明这样的维度定义与传统意义上的整数维度是不矛盾的。

    • 线段(一维):一条长度为 1 的线段可以被分成 2 段(n=2),每段的长度与原来线段的大小比例是 1:2m=2),因此 Hausdorff 维度是 \log_{2}2=1
    • 正方形(二维):一个边长为 1 的正方形可以被分成 4 个边长是 \frac{1}{2} 的小正方形,每一个小正方形与原来正方形的大小比例是 1:2m=2),因此 Hausdorff 维度是 \log_{2}4=2
    • 正方体(三维):一个边长为 1 的正方体可以被分成 8 个边长是 \frac{1}{2} 的小正方体,每一个小正方体与原来正方体的大小比例是 1:2m=2),因此 Hausdorff 维度是 \log_{2}8=3

    再次,我们来看一下 Koch 曲线的 Hausdorff 维度。从 Koch 曲线的构造过程不难看出,Koch 曲线是由 4 条小曲线构成的,而这 4 条小曲线是互相全等的,并且小曲线放大 3 倍就与原来的 Koch 曲线重合。所以,Koch 曲线的 Hausdorff 维度就是

    \log_{3}{4}\approx 1.2619

    于是,我们已经看到了一条 Hausdorff 维度并不是整数的曲线,它的 Hausdorff 维度介于 12 之间。

    Koch 雪花的构造过程

    Koch 雪花的经典构造方法

    当我们将 Koch 曲线的构造从单条线段扩展到整个几何图形的时候,一个令人惊叹的分形图案便随之诞生——这就是 Koch 雪花。它从一个简单的等边三角形出发,通过对每条边不断应用 Koch 曲线的迭代规则,逐步生成出精美复杂的图案。相比于单条 Koch 曲线,Koch 雪花展现了更为对称和完整的分形之美。接下来,让我们一起来了解 Koch 雪花的构造过程。

    从一个等边三角形开始,我们可以对等边三角形的每一条边都进行 Koch 曲线的变形,然后一直无穷地迭代下去,就可以得到一个 Koch 雪花。

    第一步:先画一个等边三角形,这里对应的是迭代次数 0

    第二步:等边三角形的每一条边都用 Koch 曲线的演变规则,于是变成下图所示,这里对应的是迭代次数 1

    第三步:上述图形的每一条边都进行一模一样的 Koch 曲线演变,我们逐步获得以下的三幅图,分别对应着迭代次数 2, 3, 4

    至此为止,我们已经可以看到一个基于正三角形而形成了雪花状的图形,当迭代次数趋向于无穷的时候,我们就得到了最终的 Koch 雪花(Koch Snowflake)。

    Koch 雪花的周长与面积

    Koch 雪花作为一种经典的分形图形,展示了一个令人惊奇的现象:通过之前的分析我们已经知道 Koch 曲线的长度是无穷大,那么由 Koch 曲线构造出来的 Koch 雪花,它的周长自然就是无穷大。尽管其周长是无穷大的,但其面积却是有限的。通过逐步迭代 Koch 曲线,我们构建出了这个美丽的雪花图案。在每一步迭代中,虽然新的小三角形不断增加,使得周长变得越来越大,但由于每个小三角形的面积逐渐变小,它们对整体面积的贡献变得微不足道。接下来,我们将详细计算 Koch 雪花的面积,揭示这种看似矛盾的现象背后的数学原理。

    假设 A_{0} 是初始三角形的面积,A_{n} 表示第 $n$ 次迭代的三角形面积,其中 n\geq 1

    第一次迭代:初始三角形的边有 3 条,在第一次迭代的时候会生成三个小三角形,每一个小三角形的面积是初始的 1/9,同时从 3 条边变成了 3\times 4 条边。也就是说:

    A_{1}=A_{0}+3\times\frac{1}{9}A_{0}

    第二次迭代:边有 3\times 4 条,可以生成 3\times 4 个更小的三角形,每一个更小的三角形的面积是初始三角形面积的 1/9^2,同时从 3\times 4 条边变成了 3\times 4^2 条边。也就是说:

    A_{2}=A_{1}+3\times 4 \times \frac{1}{9^2}A_{0}

    以此类推,我们可以得到递推公式如下,当 n\geq 1 时,

    A_{n}=A_{n-1}+\frac{3\times 4^{n-1}}{9^{n}}A_{0}

    成立。将递推公式求和之后我们可以得到

    A_{n}=A_{0}+3\times\bigg(\frac{1}{9}+\frac{4}{9^2}+\cdots+\frac{4^{n-1}}{9^{n}}\bigg)A_{0}=\frac{8}{5}A_{0}-\frac{27}{20}\bigg(\frac{4}{9}\bigg)^{n+1}A_{0}.

    n 趋向于无穷的时候,\lim_{n\rightarrow +\infty}A_{n}=\frac{8}{5}A_{0}

    因此,Koch 雪花是一个周长无穷大,但是面积却是有限的图形。

    结束语

    通过对 Koch 曲线、Koch 雪花的深入探讨,我们不仅领略了它们的美丽与复杂,还理解了如何通过数学语言描述自然界中的自相似结构。从 Koch 曲线的无限延伸到 Koch 雪花的有限面积,从 Hausdorff 维度对不规则形状的精准量化到 L 系统在分形生成中的应用,这些概念和工具为我们提供了新的视角去探索复杂的几何现象和数学性质。

    数学的力量:2024年合作背后的故事

    长期以来,笔者一直活跃于各大社交平台,如微信公众号、知乎等,坚持撰写并分享多领域的文章,包括数学、计算机、自我成长以及一些杂感与生活思考。这些文章或深入探讨某个专业问题,或记录下对日常的点滴感悟,就在昨天,知乎平台统计出笔者在该平台上的累计创作字数已突破 300 万字。这一数字让我感慨万分,仿佛漫长岁月中的每一篇文章都化作了涓涓细流,最终汇聚成一条绵延的河流。事实证明,只要心怀热爱,长期坚持,总能在某一领域有所积累,取得令人欣慰的成绩。当然,科研或许是个特例,它不仅需要热情与坚持,更需要深邃的洞察和无数次的灵感闪现。

    在社交媒体上,笔者的个人签名一般都会写着“庾信平生最萧瑟,暮年诗赋动江关”,或者“读完博士之后,有的人问我当年读博士期间一个人夜晚从办公室回宿舍的心情,我想起的不是孤单与路长,而是波澜壮阔的大海和天空中闪耀的星光”。这两句话的背后都有着各自的故事,一句话出自数学家张益唐的传奇人生,另一句话出自我的好友司北的博客“一边写诗一边旅行”。

    由于笔者的亲身经历涉及到转行,从基础数学方向转行到人工智能方向。因此,每次到了高考填写志愿的时候,笔者总会有许多感触,希望能够给中学生一些学习或者工作上的总结,期待他们能够选择最合适自己的专业与方向。在 2024 年 6 月的时候,笔者参加了腾讯新闻与 QQ 浏览器的星光志引-高考公益计划,为考生分享了关于志愿填写、专业选择、职业前景等一手经验与信息,也获得了星光“志”引志愿者的称号。

    在 2024 年,笔者与多家出版社也进行了合作,其中包括电子工业出版社、人民邮电出版社、清华大学出版社等。在此期间,笔者不仅出版了与合作者在 2023 年撰写的书籍《时间序列与机器学习》,还借此机会阅读了各个出版社在 2024 年出版的一批优秀书籍。以前曾经有一段时间不读书,就觉得自己脑子空空,也很难找到一些问题进行思考,仿佛知识面也没有扩展,写博客也很难找到素材。但自从阅读书籍和撰写阅读心得之后,笔者就发现自己开始恢复逐步思考数学或者其他问题了,也会总结各类知识点,阅读和写作确实会个人带来愉悦和快乐的感觉。笔者与多家出版社合作的时候,基本上都是以数学类、计算机类的书籍为主,其他书籍合作的次数较少。

    在与电子工业出版社合作的时候,笔者与合作者在 2023 年的一段时间内撰写了一本《时间序列与机器学习》书籍,主要讲述机器学习方法在时间序列中的各种各样的理论与应用。在撰写的时候也得到了许多同行和出版社的帮助,在此感谢大家。在 2024 年底的时候,笔者获得了电子工业出版社博文视点的“2024年度优秀作者”称号。

    除了电子工业出版社之外,笔者与人民邮电出版社也有着相应的合作,在合作期间阅读了一些人民邮电出版社的书籍,包括但不限于《建筑中的数学之旅》、《唤醒心中的数学家》、《微积分的历程》、《你不可不知的50个数学知识》这样一批优秀的数学科普书籍。自从离开数学界之后,自己阅读数学书籍的时间相对减少,而阅读计算机或者人工智能书籍的时间则相对增加。但是到了转行十年的时候,个人觉得数学这门学科却有着它独特的魅力,其魅力在于一种“永恒性”,无论时间怎么变化,历史怎么发展,在数学上正确的东西就会长期存在下去,即使是错误,也留给其他数学家攻克和解决的空间。而其他学科就不太一样,只要保证 work 就行,能用就好,或者在某些指标上面有一些提升,但是却很难保证一种“永恒性”。

    在与清华大学出版社合作的过程中,笔者于 2023 年获得“最佳荐书官”,于 2024 年获得“最佳拍档”的称号。而清华大学出版社在近些年同样出版了一批很好的书籍,其中包括一套关于编程和数学的系列书籍,其内容包括《编程不难》《可视之美》《数学要素》《矩阵力量》《统计至简》等书籍,每一本书的制作都十分精美,对于书籍纸张的选用也非常讲究,这套书可以让读者能够从数学的角度看编程,再从编程的角度重新学习数学。对于数学系、计算机系或者其他理工科的学生而言,这个系列的书籍都是非常好的书籍,值得一读。

    在 2025 年新年伊始,笔者收到了来自清华大学出版社精心准备的“蛇年行大运”新年礼盒。打开礼盒的一瞬间,内心充满了惊喜与感动:小礼品种类繁多,设计巧思满满,处处透着出版社的用心与诚意。不仅是礼盒本身的精美,更是那份蕴含其中的心意,令人倍感温暖。在这个充满希望的新年里,能收到如此贴心的祝福,无疑是一种莫大的鼓舞。在此,笔者再次向清华大学出版社致以由衷的感谢!希望在新的一年里,我们能够继续携手,共同书写更美好的篇章。

    回顾 2024 年,笔者的内容输出相对较少,但在 2025 年和将来,笔者将继续在数学和计算机领域深耕创作,不断探索知识的边界,将专业与热爱融入每一次创作中。2025 年是一个全新的起点,在过去专业积累的基础上,希望能够在接下来的日子里推出更多优质的内容,为读者带来价值。未来的每一步,都将是对初心的坚持,也将是对更高目标的不懈追求。

    探秘 2025:一个充满惊喜的数学之年

    今年是 2025 年,这个看似普通的四位数字,其实隐藏着丰富的数学奥秘。从质因数分解来看,它是一个完全平方数,可以写成 45^2 = 2025。除此之外,2025 这个数字在数字分解,求和以及各种特殊的数列中展现了其迷人的规律。从质因数分解到数论研究,2025 不仅仅是一个年份,更是一扇通向数论研究的窗口。在这篇文章中,我们将一同揭开 2025 的神秘面纱,探索它背后那些令人惊叹的数学性质和规律。或许,作为读者的你会发现,这个年份远比你想象的更加有趣。

    在数学中,若一个数是一个整数的平方,则称这个数是完全平方数,简称平方数。逐一写出那就是 1,4,9,16,25,\cdots,n^2,\cdots,这里的 n 代表某个正整数。而 2025 恰好是一个完全平方数,直接计算可以得到 45 乘以 45 等于 2025。同时,比 2025 略小的完全平方数是 44^2=1936,比 2025 略大的完全平方数是 46^2=2116。也就是说,在近代能够在一生中经历两个完全平方数年份的人必定是高寿之人。

    另外,对 2025 这个数字的每一位都加上 1,它就变成了 3136,它依然是完全平方数,换言之,3136 = 56^2。满足这个条件的自然数非常“稀疏”,通过计算可以得到:

    0, 25=5^2,2025=45^2,13225=115^2,\cdots

    都满足每一位加上 1 之后依旧是完全平方数,因为

    1, 36=6^2, 3136=56^2, 24336=156^2,\cdots

    在此基础上对 2025 进行质因数分解可以得到

    2025 = 45^2=(9\times 5)^2 = 3^4\times 5^2 = 1\times 3^4 \times 5^2

    在这个式子中,1,2,3,4,5 这五个数字有且仅被使用了一次,通过乘法和幂运算就得到了 2025 这个数字。

    如果对等差数列求和计算熟悉的读者,一定知道这样一个著名的故事,那就是数学王子高斯小时候计算从 1 加到 100 的故事,最终的答案是 5050。而这个数学公式就是等差数列的求和公式:

    1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}

    证明这个公式的关键就是首尾逐项相加之和相等。2025 恰好是 45 的平方,45 这个数字恰好又是从 1 加到 9 之和,换言之,1+2+3+\cdots+9=45,那么

    2025=45^2=(1+2+\cdots+9)^2

    除了自然数的求和公式之外,数学家们还研究了自然数的平方和,立方和,甚至四次方和等公式。例如:

    1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}

    1^2+2^2+\cdots+n^2=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}

    1^3+2^3+\cdots+n^3=\big(\frac{n(n+1)}{2}\big)^2

    因此,(1+2+\cdots+n)^2=1^3+2^3+\cdots+n^3。所以,2025 可以进一步地写成

    2025 = 1^3+2^3+\cdots+9^3

    同时,2025 还可以表示为三个正整数的平方和:

    2025 = 40^2+20^2+5^2

    九九乘法表是大家都非常熟悉的表格,当我们把表格中红框的所有数字求和之后,我们会发现它的和恰好就是 2025。因为,

    \sum_{i=1}^{9}\sum_{j=1}^{9}i\times j = \sum_{i=1}^{9}i\times\sum_{j=1}^{9}j = 45\times 45 = 2025

    哈沙德数(Harshad number)是可以在某个固定的进位制中,被各位数字之和(数字和)整除的整数。在十进制中,100以内的哈沙德数是:1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 18, 20, 21, 24, 27, 30, 36, 40, 42, 45, 48, 50, 54, 60, 63, 70, 72, 80, 81, 84, 90, 100。通过计算我们可以得到 2025 恰好也是哈沙德数,因为

    2025 = (2+0+2+5)\times 225

    更巧的是,225 同样也是哈沙德数,因为 225 = (2+2+5)\times 25。所以说,2025 就是 2 重哈沙德数,换言之,

    2025 = (2+0+2+5)\times (2+2+5)\times 25

    印度数学家卡普列加(Dattaraya Ramchandra Kaprekar, 1905 – 1986)在一次旅行中,遇到猛烈的暴风雨,他看到路边一块牌子被劈成了两半,一半上写着 30,另一半写着 25。这时,他忽然发现 30+25=5555^2=3025,把劈成两半的数加起来,再平方,正好是原来的数字。从此他就专门搜集这类数字。按照第一个发现者的名字,这种怪数被命名为“卡布列克数”或“雷劈数”或“卡布列克怪数”。

    雷劈数是自然数的一类,它的定义是如果正整数X(在n进位下)的平方可以分割为二个数字,而这二个数字相加后恰等于X,那么X的平方就是(n进位下的)一个雷劈数,又称卡布列克数。例如55^2=3025,而 30 + 25 = 55,那么 3025 就是一个雷劈数。45^2=2025,而 45 = 20 + 25,那么 2025 也是一个雷劈数。

    而雷劈数有以下一些例子:

    1=1^2

    81 = 9^2 = (8+1)^2

    2025 = 45^2 = (20+25)^2

    3025 = 55^2 = (30+25)^2,

    9801 = 99^2=(98+1)^2,

    10000 = 100^2 = (100+0)^2

    同时,雷劈数还有一个有趣的性质。如果 M^2 是雷劈数,且 M=x+yyn 位数,且 M^2 = \overline{xy}=10^n\cdot x + y,那么 (10^n-M)^2 也是雷劈数。

    证明:直接计算可以得到:(10^n-M)^2=10^{2n}-2\cdot 10^n\cdot M+ M^2

    =10^{2n}-2\cdot 10^n\cdot M + 10^n\cdot x + y

    由于 x=M-y,所以可以进一步得到:

    (10^n-M)^2=10^{2n}-2\cdot 10^n\cdot M + 10^n\cdot (M-y) + y

    =10^{n}\cdot(10^{n}-M-y) + y=\overline{(10^{n}-M-y)y}

    也就是说 (10^n-M)^2 可以写成 \overline{(10^{n}-M-y)y} 的形式。证明完毕。

    通过上述定理,我们可以通过一个雷劈数来找到另一个雷劈数,例如通过 2025 = (20+25)^2 来找到另一个雷劈数 3025 = (30+25)^2

    2025,这个看似普通的四位数,却蕴藏着丰富的数学智慧。从它作为一个完全平方数的优雅形式,到数字分解中的巧妙规律,再到其在数论中的独特地位,2025 展现了数学之美的深度与广度。数学不仅仅是抽象的符号与计算,更是自然规律和人类智慧的奇妙表达。

    当我们站在 2025 年的门槛上,不妨怀着好奇与敬畏的心态,继续探索身边每一个数字背后的故事。数学是无尽的海洋,而 2025 是我们追寻真理的一道光。愿我们在这一年里,能像发现 2025 的奥秘一样,不断发现生活和世界中的更多惊喜!

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