垮掉-躺平(韭菜指南)

2023-10-19 09:50
文章标签 指南 躺平 韭菜 垮掉

本文主要是介绍垮掉-躺平(韭菜指南),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


theme: mk-cute

前言

大家好, 我是victor。今天我们来聊聊关于垮掉的一代的90后是如何被割韭菜的。本文纯属个人观点,如有异议,我当没听到😏

74a64ce8fb4bfd66d831bb1b8888f9fe.jpeg 这两年我一直摘不掉身上的韭菜标签,从前年的蛋壳公寓暴雷到今年工作劝退和开课吧暴雷,稳稳的踩了每一个坑。前任之前劝我去庙里面拜拜,我就在思考这些真的是自身的原因吗?就因为我们年轻,是新一波的韭菜?

蛋壳公寓

71b01d38588ed4bfad3ec04a7aaed9fc.jpeg 蛋壳公寓暴雷是在2020年年底的样子,那年我刚来杭州。当时公司hr对我说租房一定要看好,找大平台或者真实房东。那时候杭州发生了多起租房诈骗,二房东收了房租卷钱跑路,租客被房东扫地出门。蛋壳在当年还是上市公司,服务也很不错,都有保洁员每月上门清洁。

来杭的时候身上只带了两千块,本想一月一租的。可蛋壳的费用是租期越长越便宜,我就去360借贷上借了8000左右,付了三个月的房租,租了一个月左右,蛋壳就暴雷了,和我合租的室友也搬走了。刚暴雷的时候,大家觉得还有希望,这都上市公司不容易倒闭吧,都在微博上发帖支持蛋壳活下去。谁知退市到倒闭只需一个月,事情发生的太快,一切都来不及。

事情发生时也想过报警或者起诉,可走到哪都不受理,说蛋壳已经没钱了,那些热线电话也沦为了装饰品。北京为此还成立了专家组,研究了一个月,蛋壳依然倒闭,让我们去当地的蛋壳办理登记,我想后续可能和ofo一样999年还完,大概可以留给后代作为传家宝了吧。登记的人员当时还被限制去北京,大概是北京闹的太过了,至此也没啥后续了。。。。。

那年的冬天只觉得寒冷,蛋壳暴雷以后租客都被赶出房间,半夜睡觉都怕被房东破门而入。有些房东还带着jc叔叔来让租客走,房东没收到房租,租客租金又被蛋壳拿走了。那年消失了两个生命,本来他们还有大好的青春,得不到反馈成了压死他们的最后一根稻草,这件事最后连新闻和热搜都没有。他们为其他人争取来了利益,用生命换来了国家对微众银行的施压,只要是通过蛋壳在微众银行的贷款都可以不还,押金不退。平息了一部分人的怒火,其他的也就不了了之。你们现在去微博搜蛋壳公寓可能还能看到坚持维权的人,我们也永远记得那个无家可归的冬天。。。。。。。。

开课吧

5127b403ab503ee5b338de7641dfbdfe.jpeg 开课吧的暴雷在今年年初,我四月份报名了计算机考研课程。刚过一个月就各处传,开课吧不退奖学金。这时候黑猫上投诉量一直上升,听说刚开始打北京12345市长热线还能退费,直到后来市长热线说他们也处理不了,你们找jc吧。jc遇到这种事情说他们也没办法,又和蛋壳一样陷入了僵局。

开课吧合同上明确写了如果有问题可以向北京仲裁委提出仲裁,当我拿着合同去找律师的时候,律师和我说北京仲裁委仲裁委要1w7,你这到期奖学金才5k剩下的1w5都没到期,仲裁不是明智选择,虽然胜诉可以要求对方出仲裁费,但谁知道公司账上还有没有钱呢。此时僵局+1!

最近开课吧开启了换课计划,可以把奖学金换成其他课程学习。换和不换其实都一个结局,就是没有钱返。北京经侦也在处理这个事件,说只能等开课吧完成转型退费,总不能现在把人抓起来,然后钱彻底没有了。现在芝士未来的贷款可以不用还了,其他用现金,信用卡,花呗该还还是得还。这一幕怎么有点似曾相识的感觉。

现在大家还是在积极维权,其实我们的诉求也简单。不推诿,给结果。也没想着让北京去兜底,只是维权无门,各种推诿实在是伤了我们的心。蛋壳如此,开课吧也是如此。等事件热度一过,大家依旧可以吃别的瓜。伤害的还是底层人民,唐山打人事件为什么大家都很气愤,因为那个女生有可能是你或者你对象。我们去感同身受,这大概是现在缺少的东西吧

合格的韭菜之路

除了这些事件之外,最近烂尾楼和每日优鲜都暴雷了, github上有一个2k star的项目叫做we need home,标注了全国的烂尾楼。这几年的种种,我们可以说和我们自身没有关系吗?我们真的没有责任吗? 那些劝别人算了的就当吃亏了,发生在自己身上真的能算了吗?

自我反思

58f9cbbd83f7e9f366ad73bda59b65f6.jpeg 前两天看了papi酱和罗翔老师的是该聊聊了,有了一些新的感悟。人贵在自知,我们被环境所影响,我们能做的只有管好自己,未来的事谁也说不清,活在当下,过去的事情就该过去。尽全力奔跑就好,风和雨都被你甩在身后。不要在乎别人的话语,我们只要取悦自己。

这篇关于垮掉-躺平(韭菜指南)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/239023

相关文章

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

Java 创建图形用户界面(GUI)入门指南(Swing库 JFrame 类)概述

概述 基本概念 Java Swing 的架构 Java Swing 是一个为 Java 设计的 GUI 工具包,是 JAVA 基础类的一部分,基于 Java AWT 构建,提供了一系列轻量级、可定制的图形用户界面(GUI)组件。 与 AWT 相比,Swing 提供了许多比 AWT 更好的屏幕显示元素,更加灵活和可定制,具有更好的跨平台性能。 组件和容器 Java Swing 提供了许多

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五):Blender锥桶建模

前言 本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车,并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯,达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础,Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程: 第一期:基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

如何掌握面向对象编程的四大特性、Lambda 表达式及 I/O 流:全面指南

这里写目录标题 OOP语言的四大特性lambda输入/输出流(I/O流) OOP语言的四大特性 面向对象编程(OOP)是一种编程范式,它通过使用“对象”来组织代码。OOP 的四大特性是封装、继承、多态和抽象。这些特性帮助程序员更好地管理复杂的代码,使程序更易于理解和维护。 类-》实体的抽象类型 实体(属性,行为) -》 ADT(abstract data type) 属性-》成

使用条件变量实现线程同步:C++实战指南

使用条件变量实现线程同步:C++实战指南 在多线程编程中,线程同步是确保程序正确性和稳定性的关键。条件变量(condition variable)是一种强大的同步原语,用于在线程之间进行协调,避免数据竞争和死锁。本文将详细介绍如何在C++中使用条件变量实现线程同步,并提供完整的代码示例和详细的解释。 什么是条件变量? 条件变量是一种同步机制,允许线程在某个条件满足之前进入等待状态,并在条件满

Java 入门指南:Java 并发编程 —— 并发容器 ConcurrentLinkedDeque

文章目录 ConcurrentLinkedDeque特点构造方法常用方法使用示例注意事项 ConcurrentLinkedDeque ConcurrentLinkedDeque 是 Java 并发工具包(java.util.concurrent 包)中的一个线程安全的双端队列(Deque)实现,实现了 Deque 接口。它使用了链表结构,并且针对高并发环境进行了优化,非常适合

使用Nginx部署前端Vue项目的详细指南

在本文中,我们将详细介绍如何使用Nginx部署一个前端Vue项目。此过程涵盖Vue项目的构建、Nginx的安装与配置、以及最后的项目启动。下面是步骤的详细说明。 步骤 1: 准备你的Vue项目 确保你已经创建并构建了一个Vue项目。如果你尚未创建Vue项目,可以使用以下命令创建一个: # 安装Vue CLInpm install -g @vue/cli# 创建一个新的Vue项目vue c

入门指南 | Datavines 安装部署篇

摘要:本文主要介绍基于源码部署 Datavines 和执行检查作业,内容主要分为以下几个部分: 平台介绍快速部署运行数据质量检查作业 Datavines 的目标是成为更好的数据可观测性领域的开源项目,为更多的用户去解决元数据管理和数据质量管理中遇到的问题。在此我们真诚欢迎更多的贡献者参与到社区建设中来,和我们一起成长,携手共建更好的社区。 https://github.com/dat

如何将卷积神经网络(CNN)应用于医学图像分析:从分类到分割和检测的实用指南

引言 在现代医疗领域,医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多,包括但不限于X射线、CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图,有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战,其中包括: 图像数据的复杂性:医学图像通常具有高维度和复杂的结构

从零开始构建大语言模型并进行微调:全面指南

要从0开始搭建并训练一个大语言模型(LLM),涉及到多个步骤和资源,包括理论理解、工具使用、数据准备、模型训练与微调。以下是一个从基础到应用的指南,帮助你理解并逐步实现这一目标。 1. 理解基础概念 在开始搭建大语言模型之前,了解以下基本概念至关重要: 生成式AI:通过大语言模型生成自然语言文本,例如GPT、BERT等。机器学习:通过数据训练模型,使其具备从数据中学习规律的能力。深度学习:机