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动感超人de小号
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动感超人de小号
1月前

西里森森: 找工作,一定要去离钱近的地方。 最近经常会收到一些私信,一些刚毕业的同学会问到我关于找工作相关的问题,比如要不要考研考公,要不要留在大城市,不知道怎么选offer等等等等。 因为最近也回答了一些问题,所以综合性地说说我的想法。 如果说你以后,真的非常想赚钱,想够到更高的职业天花板,那么记住一点:找工作,一定要去离钱近的地方 原因很简单,并不是说因为钱本身多重要,而是因为在商业世界里,钱就是价值的最终量化形式。 你离钱越近,你的价值就越容易被看见,被认可,被放大。 那可能有人会问,什么叫离钱近? 很多人听到这个说法会本能地抗拒,觉得太功利庸俗。但我们需要先搞清楚一件事,离钱近不等于唯利是图,它更多是一种职业判断的方法论。 具体来说,离钱近的地方通常包含三个维度。 第一个维度是行业。 当下的AI产业,高端制造业,都是钱在快速涌入的地方。同样的职业,在传统制造业可能年薪15万封顶,但在AI公司起薪就可能30万起步。 这个差距不是你的能力有两倍的差距,而是行业本身的价值密度不同。 行业的趋势会把你托举起来,即使你只是平均水平,行业红利也会推着你往上走,这远比在一个萎缩的行业里拼命挣扎要高效得多。 第二个维度是地域。 北上广深杭,这些一线和新一线城市的CBD,就是中国商业世界的心脏地带。 选择一个城市工作生活,其实就像买了这个城市的股票。你把时间、精力、金钱、家庭都投进去了,这城市的未来就是你的未来。 更重要的是,经济活跃的地方机会密度完全不同。在大城市,你跳槽有十个选择,在小地方可能只有一两个。这种选择权本身就是一种巨大的价值。 第三个维度是部门。 同一家公司里,销售部门、核心研发部门、投融资部门,这些都是直接创造收入或者决定公司生死的地方。 这个差别会直接反映在薪酬结构上,创收部门往往有更高的提成、更多的股权激励、更快的晋升通道。 因为公司很清楚,这些部门的员工是在帮公司赚钱。 那难道找工作就是为了钱吗?那人生的意义呢?价值观呢? 这个问题其实问反了。 钱不是目的,但钱是达成目的的手段。更准确地说,钱是资源的具象化。 在离钱近的地方工作,意味着你身边的同事更优秀,你接触的项目更前沿,你的视野更开阔,因为资源密集的地方信息流动更快。 很多年轻人刚毕业的时候图清闲,去了一些边缘部门或者夕阳行业。 几年下来,不是他们变懒了,而是整个环境没有逼着他们成长的压力。同龄人在大厂经历了三轮业务迭代,他们可能还在用五年前的工作方法。 这种差距一旦拉开,就很难弥合,因为职业发展的底层逻辑是复利效应。你今天多学的一个技能,多认识的一个人,多参与的一个项目,都会在未来某个时刻发挥作用。 而这些机会,在离钱近的地方密度要高得多。 再说现实一点,职业生涯的黄金十年非常宝贵。从25岁到35岁,这十年是你精力最充沛、学习能力最强、负担相对最轻的阶段。 如果这十年能在高薪资的环境里打拼,你能更快完成原始积累。 这个原始积累不是让你炫富,而是给你自由。当你手里有了一笔钱,你才有资格说我想做点有意思的事情,才能在看到好机会的时候敢于去冒险。 财务自由不是目的,财务自由带来的选择权才是。而想要获得这个选择权,你需要在最短的时间内积累足够的资源。 但我必须说清楚一点:离钱近是一种职业选择的方法论,但不是唯一标准。 如果你真的对某个领域有热情,愿意为它付出十年甚至更久,那当然应该去追求。 但是,你要确保这份热情经得起考验。很多人以为自己热爱某个行业,其实只是还没遇到过真正的困难。 离钱近的地方给你的东西,不只是更高的薪水,更多的是可能性和选择权。 商业世界的规律很简单,价值在哪里,钱就在哪里,而你的时间和精力应该投向价值密度最高的地方。 当然,每个人的情况不同,选择也不同。但至少,你要确保自己是经过思考后做出的选择,而不是被惯性推着走。

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动感超人de小号
1月前

笑里不藏刀老老王: 前几天杨振宁先生去世,刷到了很多他的采访视频,其中有一个方法,我想可能对大家都有用,在这里分享给大家。 有个清华大学的学生问杨先生,怎么在一个研究领域取得成就? 杨先生回答说,首先当然是这个领域在蓬勃发展,只有当你进入的领域发展的快,你才更容易出成果。 其次是看自己,适不适合这个赛道,有没有天赋和兴趣。这个学生追问说,那怎么看自己适合不适合呢? 杨先生讲了一个他小时候的故事,他的父亲杨武之是中国著名数学家,在杨振宁小时候就给他讲过,诸如鸡兔同笼、韩信点兵这样的数学知识。杨振宁说,自己很快就学会学好了,等他自己有了孩子,他又教给了自己的三个孩子,当然他们也很快就学会学好了。他敏锐地发现,一年之后这三个孩子,把这些问题全都忘了。但是当年他小的时候,不仅一年之后没忘,还一直主动地回味这些数学问题。 其实这就是判断,你适合不适合一个领域的核心方法:一看你能不能快速学会,这个领域的知识和方法。二看你在这个领域,做得久了之后,会不会感到厌烦,会不会主动去回忆和思考,之前学到的东西。 甚至我们可以更进一步说,第二点比第一点,要重要的多。因为现实中绝大多数的赛道,都比数学简单多了,绝大多数人只要用心,都可以轻易学会。比如写作、剪辑、做菜、手工,如果你能有意识地主动回顾、复习、琢磨之前的知识,你大概率也能够有所成就。 这里需要注意的是,你是否适合一个行业,不完全是由天赋决定的,如果你能够通过自律,有计划地主动学习复习,那么很大程度上是可以,抵消天赋差距的。当然如果你都不需要强制自己,就能够反复回顾之前学过的知识,还能够在复习当中,感受到很有意思,那就更好了,说明你有极强的天赋。

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1月前
失业中,压力好大🤦‍♂️
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7月前
动感超人de小号
1年前

apvia.bot: Github 每日趋势 2024-08-25 1. /nashtech-garage/yas: YAS是一个基于Java的微服务应用示例,使用Spring Boot、Kafka、Elasticsearch等技术,旨在展示微服务架构和开发实践。 https://github.com/nashtech-garage/yas [⭐️ 1,134] 2. /QuivrHQ/quivr: Quivr 是一个利用生成性 AI 作为个人助理的开源工具,支持多种文件格式和离线模式,兼容多个操作系统,注重数据安全和高效访问。 https://github.com/QuivrHQ/quivr [⭐️ 35,459] 3. /NVlabs/VILA: VILA 是一个视觉语言模型,通过大规模的交错图像-文本预训练,实现了视频理解和多图像理解能力,并支持边缘设备高效部署。它具有视频推理、上下文学习和视觉链式思维等先进功能。 https://github.com/NVlabs/VILA [⭐️ 1,573] 4. /microsoft/mimalloc: mimalloc 是一个紧凑的通用内存分配器,具有卓越的性能。 https://github.com/microsoft/mimalloc [⭐️ 10,156] 5. /ByteByteGoHq/system-design-101: 这个项目通过图示和简单的术语解释复杂系统,帮助你为系统设计面试做准备。 https://github.com/ByteByteGoHq/system-design-101 [⭐️ 62,255] 6. /PlatformLab/NanoLog: |content| NanoLog 是一个高性能的 C++ 日志系统,支持每秒超过 8000 万条日志,并在 7 纳秒的中位延迟下实现极低的运行时延迟。它通过在编译时提取静态日志信息和将动态组件推迟到离线处理来优化性能。 |content| https://github.com/PlatformLab/NanoLog [⭐️ 2,809] 7. /fmtlib/fmt: fmt 是一个开源的格式化库,提供了快速、安全的替代方案,支持 C++20 和 C++23 的格式化功能,性能优于标准库的 printf 和 iostreams。 https://github.com/fmtlib/fmt [⭐️ 20,258] 8. /google/flatbuffers: FlatBuffers 是一个跨平台的序列化库,提供高效的内存利用和无需解析即可直接访问序列化数据的功能,支持多种编程语言。 https://github.com/google/flatbuffers [⭐️ 22,971] 9. /OpenCTI-Platform/opencti: OpenCTI 是一个开源平台,用于管理网络威胁情报,支持数据结构化、存储和可视化,并提供 GraphQL API 和与其他工具的集成。它有社区版和企业版,支持数据导入导出和自定义数据集。 https://github.com/OpenCTI-Platform/opencti [⭐️ 5,910] 10. /flxzt/rnote: Rnote 是一款开源的矢量绘图应用,支持手写笔记、文档和图片注释,提供无限画布和多种自定义功能,适合学生和教师使用。它支持 PDF 和图片的导入导出,界面适应大屏和小屏设备。 https://github.com/flxzt/rnote [⭐️ 6,844]

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动感超人de小号
1年前
小米su7街拍,好看的。
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动感超人de小号
1年前
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