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DX각성자들 贴吧
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据我的职场观察,日本人普遍对软件、数据和系统本身缺乏客观的认识,很难认可软件应有的价值。 我倒不认为日本公司是舍不得为软件花钱,很可能是大多数企业根本都不知道自己要买什么服务。 因此从结果上看,个人感觉日本企业普遍没有SaaS文化,尤其是在传统制造业里,这点和美国非常不同。 而且我当初作为外国人入职时明显感到,同样作为是工程师,只要不是IT专业,很多人对现代软件开发的基本概念都不懂。 身边的日本同事可能非常了解机械、电气、材料、生产工艺或者设备设计,但可能甚至连python是什么都不知道,更谈不上数据结构化。 这就导致大部分人可能甚至听都没听说过class、instance、library、API、database、backend,更加不知道软件系统能够把多少重复性的工程工作自动化。 结果就是公司可能并不是不愿意花钱开发软件,而是自己连软件需求都没有能力准确描述。 比如一个电气工程师如果不知道python可以批量处理Excel,不知道数据库可以管理设备参数,不知道API可以让不同系统交换数据,不知道后台程序可以自动检查设计条件、追踪revision,甚至不知道很多规则性的判断本身就可以抽象成程序,那在面对低效率重复工作时,这个电气工程师想到的只可能是继续增加Excel、增加人工确认步骤,或者要求别人做一个看起来像软件的表单。(所以大手企业里有很多xlsm的macro,这就又增加了维护成本) 做工程的不懂软件,无法准确提出需求,于是把开发外包给SIer或者外部软件公司。 外面的软件工程师虽然懂程序,又不懂发电厂、电力系统、机械设计这些专业知识以及实际的workflow。 公司员工说不清楚自己真正需要什么,外边的软件公司也不知道为什么这个工程流程必须要这样设计。最后做出来的系统四不像,根本没有符合实际的workflow,这就导致软件不好用。 这又反过来强化传统行业对软件无用的刻板印象,于是企业更加不愿意为软件和内部开发能力投资。这是个恶性循环。 日本肯定有很优秀的软件公司和工程师,但在我看来,在日本既懂工程,又能把工程数据抽象成数据结构、算法、数据库和软件系统的人太少了。 这也是我到日本之后感受很强烈的地方。 而且我的本科并不是计算机专业,而是机械工程。 我不知道其他的大学怎么样,但至少在华科,即便是机械工程,python也是作为必修课计入学分的。 当年我也不懂为什么要学这个,我以为只是为了让我们学习Numpy这些数学工具当研究室工具人。 但我现在知道了,其实从这一点上来看,中国的本科教育可能是非常成功的。python课程的设计目的可能只是至少让工程师理解计算机可以做什么,能够自己写一些程序解决工程问题。 我认为这种基础教育非常重要。所以我之前有质疑过日本的本科基础教育。。 工程师并不需要会开发大型软件,但至少应该知道什么事情可以自动化、什么问题适合用数据库解决、什么工作可以写脚本处理、什么时候应该调用API,以及一个软件系统大致是怎样组成的。 只有具备这些基本认知,才有可能提出好的软件需求。否则就跟现在日本一样,天天喊DX,结果就只是买几个极其难用的系统、增加几个网页界面、把Excel上传到云端,然后继续用和二十年前几乎相同的方法。 这并不是真正的软件化,纯粹浪费时间罢了。 日本更需要解决的问题可能是把python等纳入本科基础教育。(但我没在日本读本科,不是很懂日本本科教育到底学不学这些)
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Three fundamental integrals stand out for their elegant closed forms despite spanning infinite domains. - The Gaussian ∫_{-∞}^{∞} e^{-x²} dx equals √π. - The Lorentzian ∫_{-∞}^{∞} 1/(x² + 1) dx totals π. - The sinc function ∫_{-∞}^{∞} sin(x)/x dx also equals π. These identities, established through techniques such as contour integration, link analysis across mathematics. Engineers apply the sinc integral within the sampling theorem to perfectly reconstruct continuous-time signals from discrete samples in digital communications systems.
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