女儿在老家半年

最新推荐文章于 2019-08-07 09:31:22 发布
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    母亲带着孩子回北方老家避暑，半年过去了，感觉孩子和半年前长相有很大不同，气质也变得和农村孩子无异，好伤心。一定要带在身边啊
四年奋斗在深圳的程序员，今年选择回了老家
weixin_48892816的博客
07-14 771
四年奋斗在深圳的程序员，今年选择回了老家 不知不觉，已经在深圳做后端开发已经4年了，仍然记得去深圳那年，是深圳最冷的冬天，在深圳待过的朋友，都知道深圳是很难结冰的，而那年，深圳很多地方却下了雪。 在深圳的几年，市民中心是最经常去的地方，泡个图书馆，广场听弹唱，还有春暖花开娇羞欲滴的木棉花，在这里，还有一段不可告人的秘密，都是很美好的记忆。 在深圳干程序员4年，买了两套房攒88万，再见深圳！回来了老家 这几年，毕业后最美的光阴都献给了深圳，深圳也给了我丰厚的回报，工资从几千到几万，也使得我不在囊肿羞涩，从刚毕
2018年上半年总结
一缕阳光的博客
06-26 1536
2018年上半年即将过去，在这半年里经历了很多的事情，让自己在各方面成长了很多，但也失去了很多，有些事情让我刻骨铭心，也让我明白了很多的事情，包括：家庭、工作、生活、相处等。先说下工作上的事情：经历了一份xx机器人公司做数据分析的工作，由于后来公司被收购了，不得已离职重新找工作，但是现实是残酷的，由于是离职之后找工作，陷入了被动的局面，不过还好最后收到了4份offer，选择了其中的一家公司，明天正...
2010前半年
weixin_30245867的博客
03-27 102
一直都想抽时间写些什么，但都是由于自己的懒惰，使得自己很少静下心来。 2010平淡的一年就这样在指缝中悄悄溜走了，我甚至都还没来得及仔细回味以往发生的一些事情，2011就已经过了好几个月。2010总体来说很平淡，我也没有取得什么惊天动地的成绩，每天都是兢兢业业，努力工作，虽然有时候也会有烦恼，有忧愁，但好在大部分时候过的都很开心，还是令人欣慰的。只有那么几件事情，本人却记忆深...
2013上半年总结于展望
weixin_34194379的博客
06-19 87
家庭： 还清了大学3年贷款，借款于6月彻底还清。女儿溪溪已经1岁多，愈来愈调皮，人家都说女儿需要富养，但是总是感觉力不从心。祖父年前来的上海，4月份由于家中亲人病故回老家了。很多幼时记忆中的亲人都好多年没见过了，有些永远也见不到了。 上半年由于经济原因，只是和老婆看了几次电影，基本没陪老婆旅游和逛街，心中很是愧疚。上半年业余时间利用的十分不合理，基本下班或者放假，都在家玩游戏。 ...
2014年下半年月度总结
weixin_30611509的博客
07-31 112
7月 ------------------------------------ 这个月的工作主要围绕3个方面： 预算表单导出、 pageoffice同步和问题处理、 BI选型 其中，我觉得比较能学到东西，对自己比较有帮助的，只有预算表单的导出， 其中要用到NPOI。 这个月的工作状态一般， 算是中等吧。 任务没有太多拖延，但是也没有迅速做完工作，留出时间做对自己有益的事（学习、思考、试验等...
窝在二线城市很难受，要杀回一线城市重造吗？
热门推荐
沉默王二
08-05 3万+
01、困惑的提问 小伙伴焱在「Java极客技术」星球上提问，内容如下： 本人毕业一年多在广州工作了一年左右，因为一些原因离开广州到了二线城市工作，进了个小公司。虽然技术上也用到了 SpringCloud、Redis 这些，但是使用场景都非常简单，而且系统并发量很小。 工作不是很忙，不怎么加班，但是觉得自己技术提升很慢，现在十分纠结是杀回大城市重造，还是要跳槽进相对大一些的公司呢？或者各位大佬有什...
庆祝女儿5个月了
抢财猫股票课堂
10-01 1308
      晃眼间女儿出生5个月了，从2008年5月1日到2008年10月1日，感觉既漫长又短暂；漫长的是老婆经常自己带孩子实属不易，还幸亏岳父大人在我家，帮老婆做饭、买菜、照料孩子；短暂的是从女儿刚出生的55厘米到现在的70多厘米，感觉长的好快呀，昨天老婆还跟我讲，“恩，我都记不清她刚出生时的样子了”，我说“幸亏都在数码相机和DV拍下来了，否则孩子长大了跟咱们要，拿不出来就惨了”，呵呵。  
我在深圳南山写代码
HUIJINJAVA的博客
02-07 1355
2017年12月30日，欧建新的遗体告别仪式在深圳沙湾殡仪馆举行，他的妻子带着两个孩子向他做了最后的告别，随后艰难地在火化同意书上签下了自己的名字。20天前，这位研发工程师从他就职的中兴公司通讯研发大楼26层跳下，结束了自己42岁的生命。 这是位于深圳市南山区科技园中心的一幢地标建筑。在它的周围，还聚集了众多创业公司，多数与IT相关。南山区有144家公司上市，资本厮杀的战场上，横
程序员只能在一线城市么？
yangzhihong650的博客
08-07 1255
01、困惑的提问 小伙伴焱在「Java极客技术」星球上提问，内容如下： 本人毕业一年多在广州工作了一年左右，因为一些原因离开广州到了二线城市工作，进了个小公司。虽然技术上也用到了 SpringCloud、Redis 这些，但是使用场景都非常简单，而且系统并发量很小。 工作不是很忙，不怎么加班，但是觉得自己技术提升很慢，现在十分纠结是杀回大城市重造，还是要跳槽进相对大一些的公司呢？或者各位大佬...
2009年湖北高考满分作文：《站在老家的门口》.doc
02-08
《站在老家的门口》，是一篇令人动容的满分作文。在2009年湖北高考的语文试卷上，它以独特的视角和深情的笔触，赢得了考官的高度评价。作者以其故乡的老家为背景，利用细腻的描写和深情的追忆，勾勒出一幅幅关于老家...
快乐老家系列作作文.doc
01-23
文章通过四个小章节分别讲述了翻山越岭、捉鱼、山里的夜以及无拘无束的日子，展现了作者在高楼老家的愉快经历。 在第一部分“翻山越岭”中，作者生动地描述了通往老家的山路景色，包括竹林的多样绿色、花蚊子的困扰...
老家的小河作文.doc
01-27
在我心灵的深处，有一片让我魂牵梦绕的绿色世界——那就是我的老家。老家的风景如画，而其中最为我所钟爱的，就是那条缓缓流淌的小小河流。它宛如一条镶嵌在大地上的蜿蜒丝带，不仅勾勒出了乡村的轮廓，更为我的童年...
回老家的感受作文.doc
01-11
在国庆长假的温馨氛围中，我踏上了回老家的路途。这不仅仅是一次简单的回访，更是一次心灵的回归，一次对童年记忆的追溯，对自然美景的欣赏，以及对家族传统的深刻体认。 还记得那一天，我和妈妈踏上了通往后山的...
车辆类型识别数据集（4类，400张图像）
12-05
这是一个包含四种不同类型车辆的车辆图像分类数据集：汽车、卡车、公交和摩托车。该数据集旨在帮助学习者开发和评估图像分类模型，以从图像中识别各种车辆类型。
基于C++与Qt的消消乐游戏可视化系统设计与实现（附完整源码）
12-05
本资源提供一款采用C++编程语言并结合Qt图形界面框架实现的消除类益智游戏完整开发方案，包含全部可执行程序与源代码。该方案特别适用于高等院校计算机相关专业的毕业设计、课程实践或软件开发项目等教学与科研场景。项目代码结构清晰、注释详尽，且已通过系统化功能验证与稳定性测试，具备较高的可靠性与可复用性。使用者可基于现有代码框架进行功能扩展、算法优化或界面定制等二次开发，为学习面向对象程序设计、图形界面开发及游戏设计原理提供实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于Python的北上广深空气质量可视化分析与优良天气占比研究
最新发布
12-05
本研究针对2018年度北京、上海、广州、深圳四个主要城市的空气质量状况展开数据可视化分析。核心工作包括绘制空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）浓度两项关键指标的年度时间序列变化图。通过对全年监测数据的系统梳理与统计计算，进一步评估了各城市空气质量达到优良级别的天数及其在全年中的比例分布，从而对四座城市的整体空气污染状况与治理成效进行量化比较与综合研判。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
在人工智能+时代，破解信息不对称壁垒难题，科技服务合作伙伴的出路在哪里？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
为响应国家创新驱动战略，技术转移机构如何利用AI+数智应用应对全流程服务水平？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
如何在‘老家味道’平台上实现精准的山西特色食谱个性化推荐？
10-18
为在基于Spring Boot的“老家味道”山西特色食谱数字化平台上实现精准的山西特色食谱个性化推荐，可从以下几个方面着手： #### 数据收集与整合 整合用户信息与菜谱数据，收集用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）、饮食偏好（例如喜欢酸、辣口味，偏好面食或肉类等）、健康状况（是否有糖尿病、高血压等疾病）以及过往的浏览、收藏、制作食谱记录等，同时构建丰富的山西特色食谱数据库，包含菜品名称、食材、做法、口味特点、适用场景等详细信息 [^3]。 #### 构建个性化推荐模型 运用智能算法，例如协同过滤算法，根据用户之间的相似性进行推荐。如果用户A和用户B在饮食偏好、浏览记录等方面相似，当用户A收藏或制作了某道山西特色食谱，就可以将这道菜谱推荐给用户B；也可采用基于内容的推荐算法，分析用户喜欢的食谱的特征（如食材、口味等），为用户推荐具有相似特征的其他山西特色食谱。还可以结合深度学习算法，对大量的用户数据和食谱数据进行学习和分析，不断优化推荐模型，以满足不同用户在不同场景下的烹饪需求 [^3]。 #### 多维度筛选 允许用户依据时间（如早餐、午餐、晚餐）、地点（家庭、餐厅等）或者其他特定条件（如节日、聚会等），筛选出符合的信息，为用户提供更符合实际的合理化食谱推荐 [^4]。 #### 实时更新与反馈机制 随着用户行为数据的不断积累和变化，实时更新推荐模型。同时，设置用户反馈渠道，让用户对推荐的食谱进行评价（如满意、不满意、一般等），根据用户反馈进一步调整和优化推荐结果，提高推荐的精准度 [^3]。 以下是一个简单的基于Python和协同过滤思想的示例代码，模拟食谱推荐过程： ```python import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 模拟用户-食谱评分矩阵 data = { 'user1': [5, 3, 0, 1], 'user2': [4, 0, 0, 1], 'user3': [1, 1, 0, 5], 'user4': [1, 0, 0, 4] } recipes = ['刀削面', '过油肉', '平遥牛肉', '太谷饼'] df = pd.DataFrame(data, index=recipes) # 计算用户之间的相似度 user_similarity = cosine_similarity(df.T) user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=df.columns, columns=df.columns) # 为指定用户推荐食谱 def recommend_recipes(user, top_n=2): similar_users = user_similarity_df[user].sort_values(ascending=False)[1:top_n + 1].index recommended_recipes = [] for similar_user in similar_users: for recipe in df.index: if df.loc[recipe, user] == 0 and df.loc[recipe, similar_user] > 0: recommended_recipes.append(recipe) return recommended_recipes # 为user1推荐食谱 recommended = recommend_recipes('user1') print("为user1推荐的食谱：", recommended) ```
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