000001 Kick off

本文记录了一位职场新人从初入社会的迷茫与挑战中逐渐找到自我定位的过程。通过大量阅读与反思,作者学会了如何调整心态,更好地面对工作中的不如意,并决心记录下自己的成长历程。

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    毕业至今已有10月,这10个月经历了很多,可以说是对自己的一次洗礼,情绪不断波动,状态不断起伏。年轻气盛准备大干一场,现实却无情地告诉自己什么叫做落差,从一开始的挣扎、抱怨,甚至准备卷铺盖走人,到现在平静下来,积极的面对现在和未来。虽然心有不满,但是学着去慢慢接受,但不是盲从。并在接受的过程中,想办法去学习,就好像一个被关在箱子里的小狗,努力的从箱子上开的缝隙中去获取阳光的关怀。这个过程煎熬,孤独,但是或许某一天我会去怀念。
    从今年开始看很多书,感觉这是让我能平静下来的好方法,当然书主要是和工作相关的以及关于思维的。差不多两个月了,大量的阅读更让自己对很多问题有了更深入的理解,也增加了自己惶恐感。需要不断提高自己,变得更加strong,随着对这些书籍和资料背后的这些人的经历的了解,越发觉的需要重新开始记录自己的生活,记录自己的工作,记录自己的感悟。
    公司原来要写日报,当然有人要求确实是件好事,能强迫自己坚持下去,但是汇报式的日报,时间久了就流于形式了,最近由于把日报改为了晨会,这个监督也没有了,于是觉得自己还是需要找个地方去用心经营,去记录自己的所做所想,阅读使人博学,写作使人深刻。
    Kick off中文意思为开球,第一次是从《人人都是产品经理》这本书中看到的,觉得很好,书中的kick off会议主要是把大家纠集到一起,画个美好的大饼,然后大家个个如同打了鸡血,似乎做完这个就可以改变世界了。个人认为这对于沉闷的工作生活还是很有意义的,为了纪念自己这个伟大的日子,如果有一天我伟大了,这一天意义就不同了。呵呵,yy一下,这就算是kick off了,剩下的就是坚持和耐力。
    加油吧,少年,去改变世界吧!(不可放弃治疗啊)

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、技术路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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