想想来时的路,看看现在的你

本文讲述了一个从迷茫到找到方向的故事,作者通过转行进入IT行业,并经历了五个月高强度的学习过程。文中强调了行动力的重要性,鼓励读者面对困难时不忘初心,通过努力实现自己的目标。

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有梦想的人很多,有想法的人也很多,可以侃侃而谈的人更多,中国不缺吃瓜群众,缺的是行动者,试想,如果你的每个想法都认真地付诸于行动,我相信现在的你肯定不是现在的你。

    静心的思考一下,什么样人会被记住,莫非只有一种人,第一名,对,第一个登上什么山的人,你一个登上月球的人,第一个拿到什么奖的人,首富李嘉诚人人皆知,因为他辉煌过,马云,王健林人人皆知,因为他们有钱,对,就是有钱,如今社会,说句俗点的话,没钱你说话都不硬气。

    如果你现在正在看我的文章,或许代码敲累了,午休间在看或许无意间翻到了这一页,无论怎样,请看完这篇文章,没有多深奥的道理,只想让你不忘初心。

    半年前的我还在想着是否能找份本职工作,一直在外地工作,父母在,不远游,如今想回家找份稳定的工作,可能和大多数人一样,没有一份称心如意的,所以想到了转行,正巧朋友是二期出来的,工资挺高,当时毫不犹豫的报了名,进行了为期五个月的培训,真心累,瘦了十几斤,为啥,压力大。

如今我们已快奔三,或许在看的你才满十八,无论怎样,不要把年龄小有时间当作你偷懒的借口,高薪我们都想要,能拿到的人很少,不要去看几期几期的薪资,那是别人的,不是你的,你的目标只有一个,付诸行动并超过他们,而不是幻想般的无劳而获,

当你准备放弃的时候看看别人,想想你当初来的目的,想想你的学费怎么来的,想想你对家人的承诺,对你爱的和爱你的人的承诺,这个时候你或许能在撑上一段时间,但是五个月不就是几个一段时间累加的吗,那么你只需要多撑上几段时间,每天上下课的林荫小道还是那条,而你已不再是那只自己讨厌的雏鸟,至少你会飞,到底飞多远,还需你归于自然的锻炼。

传智只是块门砖,是一块高于其他平台的垫脚石,还记得里约奥运会女排赢后的那几天,全民大谈女排精神,郎平说了一句话,女排单靠女排精神是不能赢球的,还需要我们强有力的实力。不知大伙什么感受,我觉得郎平一语中的,不管什么机会,要抓住需要运气,但更多的是实力,练好基本功最重要,老老实实敲代码,敲到你爱上它,敲到你想敲,对,没错,爱上它。

对于如何去学习,我不太赞成学到几点几点,打开你的qq群,你会发现学到很晚的人只有一种,聊天聊的很嗨的人,学安卓最重要的是原理,万变不离其宗,追溯真理,返璞归真,你要学的只有一个,知道它为啥这么用,在什么地方用,这是重点,而不是不假思索的敲敲敲,思考比敲更重要,但不能取代敲。

看到这里,想想你来时的路,看看现在自己,是否已忘却初心,如果没有请坚持,如果动摇了,如果看了这篇文章稍微有那么点感触,合上这本周刊,坐到你的位置,边思考边敲代码,祝君成功。

                                  

 

                                 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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