偶尔一点想法

有一天我看了一个抖音,两个外国人玩牌,神色凝重,谨小慎微,画面一转,三个中国人斗地主,嘻嘻哈哈,神色飞舞。其实本质上都是对赌,表现出了相反的神态。

有时候做事也是,我就是太容易认真(较真),这样子容易压力很大却一叶障目,抓不住重点,宽容不了别人,宽容不了自己,难以看到全局全流程,前几天领导  不是也说哪个项目都是问题吧。

机智的做法应该是关注全面工作和重点流程,对外针对客户已达成的协议分析利弊风险。对内流程先走通,经过测试,再有问题亦可待客户提出后再行想解决方案。

我在刚开始开车的时候,以交通规则为准则,当我听了大部分的说法后,发现都是以监控、jc为准则,做事的方式大概都如此吧

另外想到风险问题,做任何事请都可能存在风险,容易出差头,这就出现了所谓的扯皮,有些事,在事情之前没有明确,在事情后面只能通过协调来解决。当然,这也是一种策略。这个策略背后有甲乙双方对定价策略问题(成本与利润),有双方交流的问题,很复杂。

哎~!

以下是一些计算机科学与技术专业不涉及 Python 的新颖毕设题目: ### 软件开发方向 - **基于 Java 的在线协同绘画平台开发**:利用 Java 的多线程和网络编程技术,实现多个用户可以在同一画布上实时协同绘画的功能。支持不同的画笔工具、颜色选择和撤销重做等操作。 ```java // 简单示例:Java 多线程处理绘画请求 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; class PaintingRequestHandler implements Runnable { private String request; public PaintingRequestHandler(String request) { this.request = request; } @Override public void run() { // 处理绘画请求的逻辑 System.out.println("Processing painting request: " + request); } } public class OnlinePaintingServer { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.submit(new PaintingRequestHandler("Request " + i)); } executor.shutdown(); } } ``` - **基于 C# 的虚拟现实教育游戏开发**:使用 C# 和 Unity 引擎开发一款适用于教育场景的虚拟现实游戏。例如历史主题的冒险游戏,玩家在虚拟世界中探索历史事件和地点,学习历史知识。 ### 人工智能与机器学习方向(非 Python 实现) - **基于 Java 的手写数字识别系统(使用深度学习框架 DL4J)**:DL4J 是 Java 语言的深度学习框架,利用它构建卷积神经网络(CNN)模型,实现对手写数字的识别。 ```java import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator; import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.SubsamplingLayer; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit; import org.nd4j.linalg.activations.Activation; import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator; import org.nd4j.linalg.learning.config.Nesterovs; import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions; public class HandwrittenDigitRecognition { public static void main(String[] args) throws Exception { int batchSize = 64; DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, 12345); MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(12345) .weightInit(WeightInit.XAVIER) .updater(new Nesterovs(0.1, 0.9)) .list() .layer(new ConvolutionLayer.Builder(5, 5) .nIn(1) .stride(1, 1) .nOut(20) .activation(Activation.RELU) .build()) .layer(new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX) .kernelSize(2, 2) .stride(2, 2) .build()) .layer(new DenseLayer.Builder().activation(Activation.RELU) .nOut(50).build()) .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .activation(Activation.SOFTMAX) .nOut(10).build()) .build(); MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf); model.init(); for (int i = 0; i < 10; i++) { model.fit(mnistTrain); } } } ``` ### 网络与安全方向 - **基于 C++ 的网络流量异常检测系统**:使用 C++ 编写程序,捕获网络流量数据,通过分析流量特征(如数据包大小、频率等),检测是否存在异常流量,如 DDoS 攻击等。 ```cpp #include <iostream> #include <pcap.h> void packet_handler(u_char *param, const struct pcap_pkthdr *header, const u_char *pkt_data) { std::cout << "Packet captured, length: " << header->len << std::endl; // 这里可以添加异常检测逻辑 } int main() { char errbuf[PCAP_ERRBUF_SIZE]; pcap_t *handle; handle = pcap_open_live("eth0", BUFSIZ, 1, 1000, errbuf); if (handle == NULL) { std::cerr << "Couldn't open device: " << errbuf << std::endl; return 2; } pcap_loop(handle, 0, packet_handler, NULL); pcap_close(handle); return 0; } ``` ### 大数据方向(非 Python 实现) - **基于 Java 的电商用户行为数据分析系统**:使用 Java 和 Hadoop、Hive 等大数据技术,对电商平台的用户行为数据(如浏览记录、购买记录等)进行分析,挖掘用户的消费习惯和偏好。
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