XXX人寿项目总结

作者分享了在上海实习期间的生活感受与工作体会,并详细记录了在JavaScript开发过程中遇到的各种问题及解决办法。

虽然在这个项目组待的时间并不长,但是这个项目上感受人生的感受、工作态度、开发技术,特别是对js的一些校验和缓存的问题,也发现自己了自己的不足。

  • 人生感受
    最开始来上海实习的时候,感受大城市的繁华,感叹东方明珠多么壮丽,新鲜劲头很足。然而随着时间的推移,感觉一人在大城市生活真的不易,一个是孤独,另一个就是没有什么归属感,我想这不单单是我一个人的感受,应该也是比较大一部分北上广漂的感受吧。
  • 工作态度
    说出来也不怕笑话,我是今年才感受我现在做的是工作,而不是在学校学习。工作不同于学习的地方,学习主要是对自己负责。而工作是对你服务的公司负责。我们自己学习不好,其实没有太多人在意的,而我们工作任务没有完成了的,领导就会找你麻烦了,因为他们想要的是任务的结果,如果没有完成,可能会认为你能力不足。
  • 开发技术
    对frame这中布局页面的方式机页面跳转有了新的认识,它有点像div,但是又不同。因为每一个frame都可以成为一个独立的页面。
    js真的是烦透我了,特别是ie,缓存特别严重,手动清除缓存很多时候根本不奏效,用开发者工具调出来,发现里面的js代码还是保留未修改前的。这时候只能使用大招,重启ie,重新登录再测试。还有就是js的语句校验真是也很麻烦。
    1 开发js的时候,写代码要特别注意,变量不要带有空格。比如var na me='zhangsang';,这种代码自己看的时候确实有问题,但是就是有可能会写出了,特别是注意力不集中的时候。
    2 返回true or false函数写在if语句里面就特别要注意了,像if(checkData()) { return false;}就是有问题的,别说自己知道,但是写代码的时候就是很有可能这样写,正确的写法应该是if(!checkData()) {return false;},!是一定要加上的,要不你就写if(checkData() == false) { return false;}
    3 if语句不要写了一半就开始调试像if()这种很不可取,而且浏览器不会告诉是哪一行的,特别是一个方法特别长的排查起来就比较耗时
    4 if语句不要写var str = ""; if(var = "1"){}这种编译完全没有问题,就是业务逻辑会有问题。记住=号是赋值预算,会返回true的。而==号才是比较俩个对象或基本数据。
    5 字符串拼接的时候语句结束符一定写在最后面,不要写多个。 像var str = "zhangsan" + "lisi" + " wangwu"; +"zhaoliu";这时候编译是没有问题的,str的的是zhangsan lisi wangwu,zhaoliu 没有拼接上。以为是缓存问题,反复的清缓存,甚至重启ie也不奏效,特别是字符写的比较长的时候,你都不知道自己写了俩个;号。正确的写法应该是var str = “zhangsan” + ” lisi” + ” wangwu” + ” zhaoliu”;
    6 有中文的话建议不要使用get方式请求,采用Post方式请求。一般项目原本就有对字符编码请求的设置,但这是针对Post请求。如果实在要用,可以参考https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c0bf7a6724adb6a7cb.html
  • 开发技术不足
    感觉自己写sql的能力还有待加强,特别是子查询,存储过程都看得不是很明白,这个是需要加强的。sql大概说一下吧,其实就是把要查询的字段归纳号,全列出来,然后就是在看from后面需要哪些表,在然后就是关联这些from表需要哪些条件以及sql查询的业务筛选条件(这个业务筛选条件是比较难写的,因为涉及到业务),那么这sql也就差不多了。
    总结就到这里吧,都是些简单的东西,祝愿每个在外漂泊的人找到自己的归属感,找到自己心灵安放的地方。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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