TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #55 · 26.06

Посмотрел несколько видео с канала "Все работы хороши" — там либо сам автор либо его агент устраивается на работу во всякие Пятёрочки, Макдаки, Фикспрайсы, а затем в подробностях рассказывает изнутри, что на самом деле происходит. Меня не пугает какая-то тяжёлая черновая работа. "Дуй на завод" для меня не шутка — мы с другом месяц проработали на заводе прямо в цеху в качестве практики. Но меня очень удивляет, что люди добровольно соглашаются на работу, где их за людей не считают: общаются грубо и неуважительно, систематически дают не связанные с рабочими обязанностями поручения, унижают, ни во что не ставят их права и личные потребности. Да, зарплаты одинаково высокими везде не могут быть, но человеческое отношение то хотя бы на элементарном уровне должно присутствовать? Окей, понятно, что число соискателей на эти работы, вероятно, много выше, чем количество предложений на рынка труда. Поэтому компании могут не запариваться с такой ерундой, как уважение к сотруднику. Интересно, что это только до тех пор, пока оно не становится выгодным. В айти, если начальник будет посылать программиста за сигами, тот просто уйдёт в другое место, бизнес потеряет работника и, как следствие, деньги. Но как только нормальное общение становится добровольным выбором, все эти системы идут по пути наименьшего сопротивления. Ещё показательно, что на канале только неквалифицированный труд. Представьте себе, если бы какой-то программист, знающий несколько языков (как я, хе-хе), устраивался бы на работы во всякие Яндексы и ВКонтакты, а потом рассказывал бы, как оно изнутри. Не о закрытых NDA вещах, конечно, а в целом о структуре: о бестолковых менеджерах, заставляющих делать хрень, об элементарных фичах, проходящих энтерпрайз-дебри по полгода, о добровольно-принудительных переработках и так далее. Была бы бомба — миллионы просмотров, геометрический рост популярности, Дудь курит в сторонке. Но это всё не реалистично. Во-первых, даже очень крутой спец не всегда пройдёт собеседование: где-то по стеку не подойдёт, где-то по софтскиллам не понравится, где-то ещё что-то. Во-вторых, для самого программиста это карьерное самоубийство, поэтому нужно уже быть богатым человеком с пассивным источником дохода. В-третьих, корпорации более внимательны к сохранению своей тайны и могут найти способ засудить даже без прямого нарушения NDA. И почти в любой квалифицированной сфере будет так: сложно, репутационно-дорого, много издержек. Наверное, в этом и отличие. Когда-то давно я высказывал такое видение — лично у меня чья-то работа вызывает тем больше уважения, чем дольше лично мне с нуля прокачаться до уровня хотя бы прохождения собеседования или другой начальной стадии (получения первого клиента, если речь про бизнес или самозанятость). Так что, можете прикинуть про свою работу тоже — как много обучения требуется для её выполнения. Если мало или совсем не требуется — может, это повод подумать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #l1

当前筛选 #l1清除筛选

🪙 Vitalik: “You can just build on #L1” as fees stay cheap in 2025. #ETH 😎 Vitalik 表示: 由於 2025 年以太坊交易費持續保持低位,「直接在 L1 上構建」依然可行。今年以來 L1 需求增速溫和、區塊空間壓力未現顯著擁堵。 #Ethereum#DeFi#以太坊#市場趨勢 ——— ⚡️ 若費用長期維持低檔,L1 與 Rollup 的功能分工可能再度被市場重估 #Scaling ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

🪙 L1 Tokens 2025 Performance Castle Labs data shows most Layer 1 tokens ended 2025 in negative territory. Only BNB (+18.2%) and TRX (+9.8%) managed to stay in positive returns. • ETH:-15.3% • SOL:-35.9% • SUI / AVAX:跌幅均超 -67% • TON:全年回撤接近 -74% ⚡️ 結構性行情下L1 不再齊漲齊跌 #Ethereum#L1#CryptoMarkets #OnChain#BNB#以太坊 —————— 👇⭐️👇 🤣 🥲👇 資源搜索 🖲️👆

DeepSchool

@deep_school · Post #83 · 20.09.2022 г., 14:35

Сегодня вторник, а значит в эфире рубрика “повторяем теорию”🤓 Вспомним про регуляризацию сетей, а именно про три популярных метода: L1, L2 и Dropout (ведь был популярен когда-то, надо отдать дань старичку). Статья в телеграфе 👉Регуляризуем правильно! #регуляризация#L1#L2#dropout