这是一位大神,手握 GitHub 16000 star

【教育信息化】基于Java+Vue的微证书可信验证系统设计:职业技能成果数字化管理与防伪溯源 项目介绍 基于java+vue的职业技能微证书颁发与可信验证系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码) 内容概要:本文介绍了一个基于Java和Vue的职业技能微证书颁发与可信验证系统的设计与实现,旨在解决传统职业证书管理中存在的信息分散、验证困难、易篡改、互认难等问题。系统通过构建统一的微证书业务管理体系,采用SHA-256摘要算法和RSA数字签名技术保障证书内容完整性与签发主体可信性,并结合二维码实现便捷的社会化验证。平台涵盖证书全生命周期管理,支持学习成果积累、能力画像构建及跨机构成果互认,具备完整的前后端分离架构与安全机制,适用于教育、培训与企业人力资源场景。; 适合人群:具备Java与Vue开发基础的软件工程师、高校计算机相关专业学生、职业教育信息化研究人员以及企业HR技术平台开发者。; 使用场景及目标:①实现职业技能微证书的数字化签发与防伪验证;②构建学习者个人能力档案,支持岗位匹配与人才评价;③推动教育机构、行业协会与企业间的技能成果互认与数据共享;④作为毕业设计或企业级认证平台的技术参考原型。; 阅读建议:此资源包含系统模型描述与核心代码示例,建议结合Spring Boot、MyBatis-Plus、JWT、Redis等技术栈进行实践,重点关注证书摘要生成、数字签名验证、权限控制与数据安全设计,并可通过提供的数据生成代码模拟真实业务场景进行测试。 立即下载

今天给大家推荐一个大神:玉刚,人称刚哥,专家工程师,技术leader,现居北京,待过腾讯和百度,10 年编程经验。刚哥目前是国内某顶尖独角兽公司的首席架构师,曾收到过 Google/Facebook/Airbnb 的面试邀请。

而且他的GitHub(https://github.com/singwhatiwanna)有16000 star 以及 6800+ Followers,确实很厉害了。

刚哥的职场发展堪称开挂,他不仅对编程和架构设计有丰富经验,他还深谙职场晋升规则。

刚哥有个公众号,他喜欢跟读者分享一些自己的经验和想法,比如学习技巧、架构心得、职场跃迁秘诀等,大家有什么困惑可以咨询他。我自己也是一名忠实的读者,所以把他的公号推荐给大家:

下面是几篇他写的文章:

论程序员成长的正确姿势
程序员谈薪指北
从百度的PPT文化看程序员晋升
程序员如何写高质量简历?
谈谈面试技巧
普通人如何提高格局?
如何通俗理解设计模式及其思想?

下面是一些节选:

《谈程序员成长的正确姿势》节选

很多人对成长有误解,在他们眼中,随着工作年限的提高,成长是理所当然的事情,这其实是一个误区。两个程序员同时工作3年,难道他们两个的成长就完全一样吗?其实是不一样的。很多岗位在招聘的时候都要求3年以上工作经验,这个3年工作经验是指持续成长的三年,而不是指浑浑噩噩混日子的三年。下面举个通俗易懂的例子,大家一定能理解。

这里拿盖大楼举例,比如某大公司发布了如下一个招聘需求,招聘资深建筑工程师,提供具有行业竞争力的薪酬,要求如下:

  • 5年房屋建设工作经验;

  • 对房屋建设的各个阶段有深刻了解;

  • 熟悉各种类型的砖头、钢筋、水泥等原材料的使用方式;

  • 要求持有国家二级以上建造师证书;

  • 吃苦耐劳优先。

看到这个jd后,只要是有5年经验的建造师都跃跃欲试,都觉得自己可以。

其实这个岗位是干什么的呢?这家大公司想盖一栋50层的高端商业写字楼,需要招一个资深工程师来完成整个高楼的地基、框架和外形的设计,还需要考虑容灾和抗震等级。

而来应聘的一大部分建筑工程师,他们虽然工作了5年,可是他们平时都在做什么呢?大概是这样的:

  • 搬砖、和水泥、砌墙等;

  • 建过的房子不超过6层;

  • 从来没有考虑过地基的搭建、框架和外形的设计,因为他们不需要考虑,只要按照已有的方案来干就行。

就这样工作了5年,在自己的工作领域(搬砖、和水泥、砌墙)驾轻就熟,觉得建房子不就这么简单嘛,觉得自己已经精通了建房子。

但事实上,他们真的能够胜任50层高楼的建筑工作吗?很显然,不能!(未完,可以在公众号阅读全文)

《程序员面试技巧》节选

然后再说下面试前的自我介绍,大部分时候面试官都会要候选者来一段自我介绍。这个环节有两个作用,一个是面试前的缓冲,避免尴尬,因为面试官需要看你的简历,你总得给他留点时间呀。另一个角度,候选者可以抓住这几分钟的时间来展现自己的闪光点。这个时候就不要照着简历读了,简历上都写那么清楚了,面试官自己会看,建议简明扼要地说一下自己在之前公司的重要产出以及技术追求,必要时还可以吹嘘一波目标公司,从而迅速获得面试官的好感,这很重要,招人就好比谈恋爱,第一印象很重要。

接着再和大家说一个技巧。如果面试官问了你一个问题,但你不会,你会怎么做呢?

对话1
你:我不会
面试官内心OS:你不会,那我还招你作甚?

对话2
你:随便说一个答案,面试官质疑,你闪烁其词,反正就是不说自己不会
面试官内心OS:你他么到底会不会?别浪费我时间

对话3
你:灵光一闪,对问题不置可否,一顿胡扯将话题引到你熟悉的领域
面试官内心OS:mmp,你能不能把刚才那个问题回答一下?

对话4
你:说实话我不了解这个问题,但是我可以尝试分析一下,如果有不对的地方希望得到您的指正。
面试官内心OS:此人会思考,有分析问题的头脑,谦虚好学

所以,你们是哪一种?(未完,可以在公众号阅读全文)

限于篇幅,他还有很多不错的文章,现在关注他,还有机会添加他的个人微信号,进行一对一的交流,坑位有限(微信号有5千人的限制),大家抓紧啦!

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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内容概要:本文系统介绍了基于不变扩展卡尔曼滤波器(Invariant Extended Kalman Filter, IEKF)的微型无人机状态估计方法,重点实现IMU与GPS数据的传感器融合,以精确估计无人机的姿态、位置和速度等关键状态信息。相较于传统EKF,IEKF充分利用系统内在的几何结构特性,具有更强的数值稳定性和更优的误差收敛性能,能够有效抑制非线性系统中的估计漂移问题。文章详细阐述了IEKF的理论推导过程,包括状态预测、协方差更新与观测校正环节,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现算法并深入理解其工作机制。该方法显著提升了无人机在复杂动态环境下的导航精度与鲁棒性,适用于对高可靠性状态估计有较高要求的无人系统应用。; 适合人群:具备控制理论、非线性滤波、惯性导航或机器人状态估计基础,从事无人机导航、自主系统开发及相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解IEKF在非线性系统状态估计中的优势及其相对于传统EKF的改进机制;②掌握IMU与GPS多传感器融合的基本架构与实现流程;③通过Matlab代码实践完成从理论建模到算法仿真的全过程,为构建高性能飞控系统或开展先进滤波算法研究奠定技术基础。; 阅读建议:建议结合非线性系统估计与李群理论背景知识进行学习,重点关注IEKF的状态演化模型设计与误差协方差更新逻辑,务必动手运行并调试所提供的Matlab代码,通过仿真实验对比不同工况下的滤波性能,从而深化对算法本质的理解与应用能力。

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weixin_43604817的博客 1493
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Wang_AI
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