毕业一年多了

作者分享了自己从大一开始决心成为程序员的经历,毕业后因家庭期望转向教育行业,最终与编程生涯擦肩而过的遗憾。提及了在编程领域的收获与失去的机会。

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    时间容不得人去回望她的旅程,因为太快了,一切都似乎太快了

   大一的时候,自己就决定朝程序员的方向发展,于是就在其他人在泡妞,打魔兽的时间里,我迷上了程序开发,

从那时起,几乎每天都会碰到一些问题,然后学习一些新的技术,或是苦思冥想一段算法,惊叹于各种开源代码的魅力,

鄙视那种抄袭别人的开源代码据为己有的人,周末寝室哥们一起去打球。。。。太多的苦与乐

    毕业了,父母是农民,希望我当老师或者公务员,各种压力迫使下,我放弃了去软件公司的实习机会,而是去当实习老师,

之后走在公考事业单位的道路上,从此与程序无缘了,

Eclipse,VS,Codeblocks,几乎都没有打开过了。学着所谓的做人,呵呵。在这个体系里,远没有程序那样的逻辑清晰,

本来判断为FALSE的,后来,经过“关系”这个BUG,直接变成了TRUE。。。

    今天,突然接到一个同学的电话,他还是毕业时才开始学编程的,而我在程序里浸淫了四年,当时我在班上论编程

还是很牛的。同学现在在软件公司上班着,还时不时可以出差,薪水也还不错,看着马上就要结婚了。

    回望自己,不管是否真的有多少能力,可是连尝试的机会都没去试过,就慢慢荒废了,,,未完待续



内容概要:本文深入探讨了种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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