记第三个实习

一位实习生分享了从满怀期待参加培训到被分配到技术落后项目组的心路历程,经历了从学习SpringCloud到使用Spring+SpringMVC的落差。

今天,在苦逼通勤5小时的情况下,上了一天班。。。

这回这家公司是在招聘会上看到的,后来又去公司初步了解了一下,最终选择了这家公司,主要是做信息安全的,用的技术应该还过得去吧,据说是spring cloud,不知道最后用什么框架。

今天上午主要就是报到,然后和小伙伴们做游戏互相认识。下午就开始了培训,今天主要讲的是Git,全世界最先进的分布式版本控制工具,讲课的是公司的CTO,人也蛮有趣的,只是讲到后面git rabase命令的时候,真的把我搞蒙了,感觉他也没有表述清楚。。。好吧,就这样一天结束了,回到学校已经8点半了,有点小累,但是学习这苦必须吃啊。

 

12月10号更新:

现在已经进项目组了,心里落差蛮大的。。。前面一个月培训下来,尽管很累,但学的还是很开心的,很庆幸自己有机会接触那些高新的技术。直到上周一,分配岗位:首先我们大家全被打散了,每个人都进了不通风的项目组;其次都是外派的项目,得留在甲方公司上班;最后发现项目组的技术也太落后了:spring+springmvc,用的SVN,没有持久层框架,没有用maven。我曾以为以后就是springboot的开发了,没想到培训只是画了一个饼。。。唉,现在再出去找实习也没什么机会了,挺难受的。

这一路走来,真的是坎坷,本来打算实习完就去杭州了,现在又得跟公司签三方,只能慢慢熬了。。。呜呜呜。

没牵挂,没辜负,没感动。做一条咸鱼。嘤嘤嘤

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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