迷茫的五月

           博客好久没更新了,自从省赛结束到现在就没有再发表任何东西。其实这段时间除了忙别的杂事之外,更多是在考虑自己以后要怎么办。眼看大二剩下一个月就要过完了,我以后是该考研还是直接找工作就业那?我不知道,我真的挺犹豫的,不知道该怎么抉择。

       这大半个月过得真的是我最迷茫的一段时间,我都感觉自己不像自己了,整天为班级,为院系,为老师忙着一些事,这么久唯一一件为自己的做的事就是入党的事了。然而一有空闲时间,不是放松自己,就是开始惆怅或者跑去复习。真的是感觉这段时间所做的事并不是太多,然而却感觉自己好累,是心累的累。

       有好多事都还没处理,有好多事还没有一个好的规划,我该怎么办?我该找谁帮忙?

中间我去找过我哥,我去找过一个正在准备考研的学姐,和他们聊了很多,但还是没有得到我想的答案,而是让我更加迷茫,考研or就业?我不知道,看这周边一些朋友都决定了要考研,目标是那样的明确,而我那,还处在犹豫阶段。

之前的我是这样考虑的,考研这条路是无论无何都不能断的,至于考不考研要等我看大三那年暑假我会不会找到工作。然而这种想法是在和朋友的一次聊天中打破的。我这样模棱两可的,到最后可能会是这样的结果:考研没考上,工作没找到!

从那次聊天过后,我看了一些名人有关大学生在考研和就业之间的抉择,也看了学校一些老师对于考研和就业的讲座,甚至是向一个工作三年的学长请教。渐渐的,我感觉专心学习Java,只为就业的一边的比重在我脑海中的想法略高于考研!可是我还是没有果断的做出选择。

今天早上本来第一节有课的,我没去上,坐在这边整理一下自己这段时间的事,回过头想想,除了入党这一件正事,这么久好像也没做过什么事了。

剩下几周的时间,还有好多功课都没复习那,什么汇编,什么数字逻辑,什么概率论,想想都要炸了。。。不管怎样,还是一点一点来吧。

六月,希望我会有一个很好的状态去应对即将到来的所有考试!也希望老师和班级这两边不要再有任何杂事需要我去做,这学期剩下的时间的真的不多了,我还有两件事没有完成,我不想把这些拖到大三甚至更久。

六月,我会全部投入复习,为的就是不让自己这半年的所有努力都白费!



内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
<think>好的,用户现在需要更具体的学习计划,因为他感到迷茫。之前我已经给出了两个阶段的计划,但可能不够详细,导致他还不清楚每天该做什么。 首先,我需要回顾之前的回复,确保没有遗漏关键点。之前的计划分为3个月实习突击和6个月入职进阶,涵盖了Python、机器学习、深度学习、项目包装,以及后续的数学、工程能力和领域专精。但用户可能觉得步骤不够细化,不知道如何具体安排时间或资源。 接下来,用户提到“具体一点,我有点迷茫”,说明他需要更明确的步骤、时间安排和资源指引。可能需要将每个阶段拆解到每周或每天的任务,给出具体的学习资源链接,或者推荐更详细的学习路径。 另外,用户是小白,可能需要更基础的建议,比如如何安装工具,如何开始第一个项目,遇到问题该怎么解决。之前的建议提到PyCharm和Anaconda,但可能需要更详细的安装配置指南,或者推荐具体的教程链接。 还要考虑用户的时间管理问题,大三下可能还有课程或其他事务,如何平衡学习与其他任务。可能需要建议每天的时间分配,比如每天抽出多少小时,如何高效利用周末等。 另外,用户可能对如何选择方向(CV或NLP)有疑问,需要给出选择的依据或各方向的前景,帮助他做出决定。同时,项目实战部分可能需要更详细的步骤,比如从哪里获取数据集,如何逐步构建项目,避免卡在某个环节。 还要注意提醒用户避免常见的陷阱,比如过于纠结数学理论而忽略实践,或者只关注模型准确率而忽视工程化部署。这些在之前的回复中提到过,但可能需要再次强调,并给出实际例子。 最后,用户可能需要心理上的鼓励,比如如何保持动力,遇到困难时如何寻求帮助,或者如何加入学习社区与其他人交流。这些支持性的建议能帮助他坚持下去。 总结下来,需要将每个阶段拆解为更具体的周计划,提供详细的学习资源链接,明确每日任务,指导工具安装和使用,给出项目实战的步骤,并加入时间管理和心理建设的建议。这样用户才能有清晰的路线图,减少迷茫感。</think>好的,我拆解成「每日可执行步骤」,用最接地气的方式告诉你每个阶段具体做什么,精确到每周任务安排和资源链接。(文末附可直接下载的速查表) --- ### 🌟 **【3个月实习突击计划】逐周执行表** **核心工具**:Python 3.8+ / PyCharm / Jupyter Notebook / Git #### 📅 **第1-2周:Python速成攻坚** ✅ **每日任务**(早1h+晚1h): - 早:在[菜鸟教程](https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html)完成10个小练习(重点:列表推导式/异常处理/文件读写) - 晚:用Pandas处理豆瓣电影Top250数据([数据集](https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/douban_movie_top250/douban_movie_top250.csv)) ```python # 示例任务:统计不同类型电影出现次数 import pandas as pd df = pd.read_csv('douban_top250.csv') genres = df['类型'].str.split('/').explode() print(genres.value_counts()[:5]) ``` #### 📅 **第3-4周:机器学习实战** ✅ **关键动作**: 1. 看吴恩达课程时同步做笔记([课程笔记模板](https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405)) 2. 每天推导一个公式(例如逻辑回归的损失函数): $$ J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m [y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)})\log(1-h_\theta(x^{(i)}))] $$ 3. 周末用随机森林预测鸢尾花种类([代码示例](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html)) #### 📅 **第5-6周:深度学习初体验** ✅ **必做三件事**: 1. 安装CUDA教程:[Win/Mac双版本指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888) 2. MNIST手写识别实操: ```python import torch model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(784, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 10) ) # 具体训练代码参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html ``` 3. 下载YOLOv5口罩检测代码([GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/yolov5)),替换自己的数据集 #### 📅 **第7-12周:项目冲刺期** ✅ **项目执行清单**: - 股票预测项目: 1. 从[AKShare](https://www.akshare.xyz/)获取股票数据 2. 用LSTM构建预测模型(参考[这篇教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139617233)) 3. 用Plotly画出预测曲线与实际值对比 - GitHub仓库规范: ``` /Stock_Forecast │ README.md(说明文档模板见下图) │ requirements.txt ├───data ├───models └───notebooks │ data_processing.ipynb │ model_training.ipynb ``` --- ### 🚀 **【6个月入职进阶计划】关键里程碑** **核心工具**:Docker / Flask / Transformers库 #### 🎯 **阶段1:数学补缺(第1个月)** ✅ **每周重点**: - 周一:推导梯度下降公式(从泰勒展开理解) $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t) $$ - 周三:用特征分解解释PCA降维(用NumPy实现) - 周五:通过贝叶斯公式理解朴素贝叶斯分类器 #### 🎯 **阶段2:工程化实战(第2-3个月)** ✅ **Docker部署速成**: ```bash # 把训练好的模型打包成镜像 FROM python:3.8 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY app.py /app/ CMD ["python", "/app/app.py"] ``` ✅ **Flask接口开发**: ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['text'] # 调用你的模型 return {'result': model.predict(data)} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 🎯 **阶段3:领域专精(第4-6个月)** **🔍 CV方向进阶路线**: 1. 掌握MMDetection框架([官方教程](https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/)) 2. 复现YOLOv4到v8的改进点(Focus结构/Anchor Free等) 3. Kaggle实战:参加[卫星图像分割竞赛](https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-feature-detection) **🔍 NLP方向进阶路线**: 1. 用HuggingFace实现文本摘要([实战代码](https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization)) 2. 学习Prompt Engineering技巧(参考[这篇综述](https://arxiv.org/abs/2107.13586)) 3. 部署BERT服务(使用[bert-as-service](https://github.com/hanxiao/bert-as-service)) --- ### 📌 **关键问题应对指南** **Q:代码跑不通怎么办?** - 第一反应:检查错误提示→复制到Google→前3个Stack Overflow结果必看 - 终极方案:在GitHub提Issue时附上**完整报错截图+环境信息** **Q:面试被问项目细节?** - 必备话术:“在这个股票预测项目中,我通过实验发现当滑动窗口设置为20天时MSE最低,这是因为...”(体现迭代思考) **Q:如何选择CV/NLP?** - 测试法:花3天时间分别做: - CV:用OpenCV实现人脸马赛克 - NLP:用BERT做电影评论情感分析 - 哪个做起来更兴奋就选哪个 --- ### 📁 **资源直通车** 1. **代码模板**:[AI项目结构示例](https://github.com/AlexHex7/Data-Science-project-template) 2. **面试题库**:[AI岗高频50题解析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/363194929) 3. **速查表**:[PyTorch常用代码片段](https://zhuanlan.zhihu.com/p/111144134) 现在立刻打开电脑,完成这三个动作: 1. 安装Anaconda([Windows教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Yt41137XZ)|[Mac教程](https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)) 2. 在LeetCode上每天刷1道Easy题([Python题库](https://leetcode.cn/problemset/all/?difficulty=EASY&page=1)) 3. 关注Arxiv每日最新论文(用[这个订阅工具](https://arxiv.org/help/rss)) 迷茫的本质是行动量不足——先让第一个MNIST程序跑起来,你会在调试bug的过程中自然找到方向!
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