又是几年过去了

最新推荐文章于 2024-07-01 20:45:37 发布
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竟然还记得用户名和密码

六年前开通这个帐号

四年前登录过

现在也要证明一下自己还存在

 

做技术的途中是寂寞的

兜兜转转，不见天日啊～

Fortunatee
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易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
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书承上一章节，现在我们来聊一聊为什么现在的互联网企业迫切的需要大量的自动化测试。 如果有一定的代码基础，在测试领域会有很好的的发展前途。薪资水平呢也会不弱于甚至强于大部分的开发，这也算是很多测试愿意、或倾向于往自动化测试或者测试开发发展的原因之一吧。于我们测试人员而言有代码思维的测试，很容易走到更高的高度。...
从苏宁电器到卡巴斯基（第二部）第32篇：我当高校教师的这几年 VIII
Gleam的专栏
07-29 2600
在每个学期结束的时候，学校教务处都会进行评教活动，而正如前文所说，我第一学期教的这几门课的综合评教分数是4.728，我自我感觉还是挺高的，可是并没有和其他老师对比过，学院也不会特意对所有老师的评教分数进行排名，因此我也就不清楚自己的分数处于学院的什么位置。不过，X高校在每个教学年度（一般为上一年的9月1日至本年的8月31日）会对每位老师（不论在编与否）进行考核评价，主要是考察一下之前订立的任务是否完成，完成得怎
春夏秋冬又一年
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春夏秋冬又一年春夏秋冬，一年又一年。可总有那些岁月，可能是几个月，几天甚至一瞬间，让人刻骨铭心难以忘怀的。2016就是我生命中最难忘的一年，不是几个月、几天或者一瞬间，而是满满的一年。到国外求学，学到自己想要的东西，还度过了三十岁的生日，辛苦忙碌却又非常充实而欣慰的一年。1.春：飘洋过海去求学2016最重要的一件事就是：工作了六七年后，又重新回到了校园。本科学习时的种种遗憾，终于有了机会弥补。一整年
程序员放弃高薪选择转行，半年过去，现状如何？
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过的一天不如一天，吃饭都揭不开锅了
我的优快云博客十年
我相信......
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一不留神，已经在优快云写了十年的博客（http://blog.youkuaiyun.com/wireless_com）。2008年10月18日，自己在优快云落下文字，本想在今年10月18日梳理一下十年的足迹，但备战双十一太忙了，只留下一张截图，文字一直拖到现在。     最早写博客是在2004年左右，所谓的web2.0时代，博客开始兴起，自己在woku网开始写一些东西，后来woku网消亡了，所有...
辞旧迎新又一年(18年年终总结)
xindoo
01-31 5134
赶在春节放假前写完我2018年的年终总结，虽然又晚了，但还是不能缺的。每次拖延都有很多的理由，这次主要是19年上班第一天喜提996，从此属于自己的时间又少了，哎，说到底其实还是自己拖延症犯了。 　　先概括下过去的一年，如果说17年是本命年水逆，那么18年算是水逆后开始转运的一年，但貌似也没彻底转过来。相比17年，18年的人生上没有什么太大的阻碍，但倒也不是顺风顺水，希望19年成为我顺风顺水 一路高...
失败程序员的十年总结
diangangqin的博客
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十年到底有多长？当我回顾过去的十年，发现好短，可以讲的事情没有几件，而且都是坏事；当我畅想未来的十年，感觉又好长，不知道路怎么走。
【一年总结】我的大三
风过孤屿，山海自成诗行。
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实习结束从外省回到学校，才发现自己已然是大四，回顾一年的大学生活，脑海中更多的是自己忙碌的身影，似乎做了很多，又似乎什么也没做。过去一年，亦有欣喜、亦有失落；亦有期待，亦有焦虑。临近就业，不得不在这个人生的十字路口，找一条属于自己的未来之路。
我的技术十年
巫山老妖
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十年一瞬，2014 年毕业至今，刚好十年。《异类》一书曾提到“一万小时定律”，要成为某个领域的专家，需要 10000 小时，按比例计算就是：如果你每天工作八小时，一天工作五天，那么成为一个领域的专家至少需要五年。而我在这个行业摸爬滚打十年，至今我仍觉得自己还差得远，更不敢说自己是某个领域的专家。十年是一个很好的节点，因为基本上也从“菜鸟”变成职场上的“老手”，有了一定自己的想法和经历，写技术十年就当做一次审视自己，复盘过去的成与败的契机。一些经验思考。
0 基础 Java 自学之路（2021年最新版）
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16年，悲痛又收获的一年
欢迎关注公众号：【码农突围】，公号后台回复9999，可以获取一份500页的LeetCode刷题笔记。
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前言：岁末，无论是公司的考核，还是其他的总结。都要如期而致，有人说，最近很忧虑，忧虑是对一切未来的不确定。打破忧虑，就是去行动。无论过去怎样，都已不重要，一切都要重新出发。记录下16年发生的大事记吧。二月花开年后坐着北上的列车，和铁哥们商量着，一边上班，一边干票事。想法至今认为都还好。那些夜里都是满脑在想着如何构思，如何定我们的战略。毕竟大家都年经，没有什么导师告诉我们，应该准备怎样，钱都准备好了。
又是一年，我的2013年终总结
木木
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今天是冬至（2013年的12月22日），日历摆了乌龙，不少人提前把节给过了，再过一周2013也就算过完了，我的博客在这一年中一直没有更新，惭愧！过去的一个年头里，一直感觉很忙，也不知道在忙活些什么，来去匆匆，都没有顾得上好好地去思考，去总结。作为一个大龄程序员，已经可能快被历史所淘汰了，危机感还是有的，但是又有什么办法呢。 岁月是个杀猪刀，我已经三十有三了！
〖Python零基础入门篇㉝〗- 你了解编程范式吗？面向过程编程与面向对象编程的区别又是什么？
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
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编程范式是计算机语言编程的一种需要编程者遵循的基本风格与规范模式。如果说每一个编程者进行的编程是在创造一个依托于计算机而存在的虚拟世界，那么编程范式就是这个虚拟世界所采用的世界观与创造世界的方法论。
工作几年，想换技术方向，怎么办？
xuanyuan_fsx的专栏
03-22 6284
工作几年，想换技术方向？ 有读者在微信问我：轩辕，我想从C++换成Java方向，有什么建议吗？ 看到这个问题，我还是有资格回答的，我也经历过和他一样的疑惑，想着可能不少人工作几年后都想过更换技术方向的问题，就干脆写篇文章来分享下我的看法。 先说说我的技术经历吧。 熟悉我的读者估计知道，我在学校里就是学C/C++技术栈出道，走上程序员这条不归路的。 不过可能和你们想的C++还不太一样，我一开始学的是Windows平台上的开发，玩的是Visual C++、MFC、WFC···微软那一套玩意儿.
中国保险业过去五年基础数据分析
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中国保险业过去五年基础数据分析 分析报告介绍 “保险”是近两年来人们茶余饭后的热门话题，我本次的项目作业将从公开途径抓取中国保险业过去5年的基础数据，管中窥豹看一看这个行业及保险产品当前的状况，过去的发展及未来的驱势。 本次报告是用anaconda3里的jupter notebook完成的。 分析报告目录 保险数据采集 数据清洗和预处理 数据分析阶段 分析报告总结 保险数据采集 本次报告的数据...
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财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管理层讨论等 财务预测估值模型模板工具，含excel自动计算公式 填充数据即可 Excel模板，可自行根据需要调整！ 修改、可定制、可按自己的需求编辑 excel表格数据，含自动计算公式，输入相关数据后，自动计算出您要的结果，方便好用 每个excel数据文件，包含的分页签的估值模型预测趋势分析表格大致有： 收入预测 假设 历史数据 关键项目预测 资本开支（融资计划） 财务指标及估值输出 资产负债表 利润表 现金流量表 现金流折现表DCF 风险清单 回报分析 核心比率 等等 （每家公司或行业的估值模型不尽相同，但大致包含估值所需要的数据，及自动计算公式）
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数据挖掘方向近几年是否饱和
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### 数据挖掘行业发展现状 数据挖掘技术在过去几年取得了显著进展，特别是在处理大规模未标注数据方面。自监督学习成为一种重要的方法论，这种方法能够利用大量未标注的数据进行预训练，从而提升模型的泛化能力并提高数据效率[^1]。 随着计算资源成本下降和技术进步，企业可以更高效地收集、存储和分析海量数据集。这不仅促进了算法性能的提升，也为各行各业带来了前所未有的商业价值和社会效益。 ### 行业应用拓展 除了传统领域外，数据挖掘的应用正在向更多新兴方向扩展。例如，在制造业中，通过优化生产工艺来减少副产品生成；在化学工业里，则致力于开发新型催化剂以增强反应速率。这些创新举措有助于降低成本、节约能源，并减轻环境污染的影响[^2]。 值得注意的是，数据挖掘还逐渐渗透到诸如医疗健康、金融科技等多个跨界场景之中，为企业创造了更多的增值空间和服务模式变革机遇。 ### 就业市场需求变化 近年来，市场上对于具备扎实理论基础及实践经验的数据科学家需求持续增长。一方面是因为越来越多的企业意识到数据分析的重要性；另一方面则是由于人工智能浪潮下催生了大量的新业务形态，进而带动了相应人才缺口扩大。 具体来看： - **供给端**：高校开设的相关课程数量不断增加，培养出了大批量的专业毕业生； - **需求端**：互联网巨头纷纷加大投入力度布局大数据战略，中小企业也开始重视内部信息化建设工作，共同推高了整体薪资水平与福利待遇标准。 然而，尽管求职者基数庞大，真正满足雇主期望的人才仍然供不应求。特别是那些既懂编程又熟悉特定行业的复合型专才更是炙手可热。 ```python import matplotlib.pyplot as plt years = ['2018', '2019', '2020', '2021'] supply = [10, 15, 20, 25] demand = [12, 17, 23, 30] plt.plot(years, supply, label='Supply') plt.plot(years, demand, label='Demand') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Number of Positions (in thousands)') plt.title('Data Mining Job Market Supply vs Demand Over Time') plt.legend() plt.show() ```
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