2013年度总结

2013年,作者经历了从学生到职场人的转变,分享了从理论到实践、自学到自立的成长过程。文章强调了珍惜人际关系、提升沟通能力的重要性,并反思了技术在不同职业定位中的价值。通过面试经验的总结,作者提供了在求职过程中展现自信、平衡热情与稳重的建议。

虽然公司也要求要写年度总结……但因为大家都懂的原因,不可能详尽,假大空这种风格不适合公司层面。


对于我来说2013年是个特别的年份,是从学校到社会的过度,是从自学到自立的过度,是从理论到实践的过度,是从迷惘到确立目标的过度!

这一年有很多值得回味的话语:

“虽然每天都很忙,但是你收获了什么?”

“你在企业里成长这是必然的,但这不是你要求加薪,自鸣得意的资本!”

“企业不在乎你成长了多少,更在乎你为他做了多少事情!”

“我需要招几个做事情的人……”

很多很多……


珍惜与每一个人相处的瞬间,因为每个人都是你的老师。很难有一个人完全没有缺点,但同样很难有一个人完全没有优点,发掘别人优点的能力这是我必须感知的;

学会与相处不融洽的人相处,学会掌控自己的情感,学会增加沟通能力(这半年确实有提高沟通能力);


作为一名技术人员,一路上我遇到过许多朋友,他们对我说“技术不重要”。

我想这与每个人的职业定位有关,不要盲目去偏信这句话,但也不要全盘否定掉。

我本身是一个对技术不偏好的人,选择技术方向一方面是因为不排斥,另一方面是因为可以使用它去创造技术本身层面之外的价值(产品)。


面试别人的经历,就面试的经验的总结告诫下自己。

以自信的姿态去投入一场面试,以巅峰的姿态去寻找下一份工作;

时刻谨记你的计划(学习、工作、职业道路),并尝试让别人知道你在你的计划中走到怎样的程度,会如何接下去;

太热情与太冷淡是不好的,在工作上体现出你的沉稳与资历,旁及生活时体现出你的热情与活力。

……


未完待续



基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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