毕业后3个月的脚印

毕业后加入bdcom公司,从为期一个半月的技术培训开始,学习网络基础知识并完成tftp Demo项目。之后进入路由组,面临新的挑战,正在深入研究RIP模块。

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        之前有想过每过一段时间来写段文字,近来感觉好久没写了,大抵是因为毕业吧,就没那么多闲情逸致了。后来想想,写博客不止是闲情逸致,更是一个习惯。
        从安徽大学毕业来上海有段时间了,加入了bdcom公司,开始了第一个工作生涯,虽然之前也实习过两公司,但感觉那是打酱油型的,尽管也做了不少有关Java的事情。
        7月15号入职,开始了一个半月的培训,从网路基础讲起,感觉又开始本科时的网路课程了。悲剧的是,除了第一天感觉是那样的熟悉外,以后的那些天都比较混沌(不知和宇宙的混沌是否一样)。培训最后做了一个tftp的Demo,算是毕业设计吧。参考资料只有3个英文rfc文档,可以说是第一个考验吧。最后面对这一个不会说话的古老(出厂日期好像是02年的)的交换机,硬是让程序跑起来了,尽管在程序的调试的过程中出现过死机和重启,庆幸的是最后还是搞出来了。
        在培训的过程中,还是有些体会的,之前欠下的债还是要还的,例如计算机网络课当时就没有学习好。之前学过的,还是会有帮助的。我之前在实习过程中,写了一年多的Web应用程序,像Java和JS的种种,找工作的时候没去了想要去的公司,后来改行写C语言。但是在写Demo的时候,之前Coding Java锻炼出的对程序的结构(函数划分、命名)和调错基本功可以很好的用上,所以写的代码出错率和其他小伙伴(人家也是很优秀的,上交、武大、同济之类也是有的,压力四起啊)相比低了不少。
        9月初,开学了,培训结束了,开始进部门了,被分到路由组工作。这个是一个新的领域,对我来说充满挑战。组长安排我学习Routing模块,最近在看RIP模块。合适的时候,再把学习过程中的可以回味的东西写出来。
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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