日记:来深圳后的一个月

 
今天是8月8号,毕业后,来深圳已经1个月了,有人说光阴似流水,确实,时间过得挺快的,仿佛昨天才在武汉和父母告别。
头天来深圳,在朋友的帮助下,就找到了住房,终于没有流落街头。我们是五个人租了一套3000元/月的房子,价格对于我们这些初来深圳的人,还算是可以接受的,虽然,也吃惊不小,深圳的房子确实如传说中的那样,贵!
我们五个人,虽然每个人的个性不同,但彼此还是很照顾,毕竟大家都是离开家乡,来深圳创业的同路人(我们五个是一个公司的同事,在一个月前的公司培训中就互相了解了)。
还是来谈谈工作吧。
我是一名应届的毕业生,和所有应届毕业生一样,对于自己将要开始的工作都充满了信心,每个人都憋着一股劲,想在自己的工作中做得最好,不是为自己,更多的是为曾经养育我们二十多年的父母和这十多年来读过的书。
我也一样,希望能快速的投入到公司的实际工作中,和朋友,和同事,一起开发自己的一片的天地。然而,现实和我们的希望是不同的。
进公司已经快3个星期了,对于我们这些没有任何工作经验的应届毕业生,公司也不是很放心让我们这么快投入到实际的生产中,所以,头一个月给我们安排的只是一些公司的技术性文档,还有就是一些简单的工作培训。
这一切,我们也很了解,我们也很清楚公司这样做的原因。毕竟我们是刚刚走出校园,走出家庭的新人,我们还需要更多的了解社会,还需要更多的社会实践中的知识。
看了几个星期的文档后,我开始发觉自己所学的确实远远还不够。学校的责任只是带我们入门,告诉我们学习的方法,走入社会的我们,更多的是要靠自己去发展和开拓,还有许多深层次的知识需要我们去挖掘。
我想起了一句老话:“学无止境”。
希望能尽快投入到实际的工作中去。
也希望自己在以后的实际工作中,能不断的进步!
Good luck for everyone!
 
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更件进行整体性分析,并为每个件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个件一条)发布到 PR/MR。 在所有件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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