2016.05找实习记录

现在是五月中旬,研二下学期,已经找实习将近一个月了,在大街、拉勾、邮箱投了N多份简历,目前共面试两家创业型公司,一家未上市外企,一家国内大公司。就最近的经历做了个总结。
1. MTKJ
面产品岗。是一家主要做金融招聘的公司,每年也会做两期就业培训,在中关村某大厦地下,每周工作六天。在这家公司肯定累估计也能学到不少东西毕竟初出茅庐。主要是问简历相关的东西,还有职业规划,面试氛围很好。

  1. SG

    面测试开发岗。这是一家主要做搜索和输入法的国内较大型的互联网公司。测试开发和产品面试面试内容非常不一样。首先,做一套笔试题(做的一塌糊涂),然后可能是HR(但又不太像,非技术岗员工)让我自我介绍,我介绍了,他说(这就完了?),然后给我出了智力题,我又做的一塌糊涂,对自己的智力产生了怀疑。然后测试工程师看了我的笔试答案,后来就没有然后了。面试氛围很差,有两点原因,我技术不扎实有待提升,测试开发对代码也比较看重。这次面试后,我发现我的自我介绍有问题,后来在自我介绍中添加了想加入公司以及我希望在实习中学到什么之类的话,内容就多了;还有,我需要刷题。

  2. APP A

    测试开发岗,在面完SG之后接到的HR电话,直接在电梯口讲的,没到面试阶段。对方主要了解年级专业等基本情况,由于我不是计算机专业的,问我有没有GitHub等主页,我说没有,又问我有没有统计过代码量,我说没有,然后对方让我把写过的代码发她邮箱,然后就没有然后了。虽然我很差劲,但HR语气仍然非常平和,很有职业素养。这次面试后,我发现技术岗要有GitHub或者技术博客

  3. HZY
    测试岗,和SG一样在五道口,是一家创业型公司,一周上六天班。主要有两个人来面我,第一个是VP,问我测试相关的工具懂哪些,我答得不好,又问我项目用java是怎么对数据库进行操作的,我说先Open sessionfactory啥啥的,他说(哦,用的接口)。然后问我写的论文和什么相关,我说是图像处理的,是矩阵运算。他后来说你来做大数据怎么样,感觉你更适合做数据,让第二个人来跟我介绍他们数据相关的业务。第二个人来了之后,说他们现在用的阿里云的啥东西,六月要搭大数据平台。

  4. EB
    测试岗,外商投资的,也叫外企,还没上市,业务属于冷门,但还是挺有意义的。公司不大,做的东西是英文的,客户绝大多数是国外的,所以对英语有一定要求。三轮,最后一轮是HR,面试过程中主要问的问题:第一轮两名测试问我(怎么测QQ讨论组这个功能);问我职业规划(4个面试官都问了);问我java怎么对数据库进行操作(我说用接口。。。);问我项目中用到的语言我说javascript和java,然后就问我get和post区别,我说我就知道登录 用户名密码是用post,估计面试官很无语;问我学过计算机相关的课程没,我说C语言和通信协议之类的,问我七层网络协议,结果我只能说出四层,东西太久没用。这次氛围很好,面试通过。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1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国内外究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的究进展与实践应用。1.3究方法与创新点概述本究采用的方法论、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,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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