2013,2014的总结感悟

作者在2013年回顾了自己在学术研究室的学习经历,从代码学习到项目调试,强调了多问、多思考的重要性。同时,提及了对未来的担忧,包括工作转型带来的挑战和个人感情生活的困扰。文章总结了学习经验,反思了自身在项目管理和人际关系处理上的不足,并对未来一年进行了积极的规划。

        为什么2013已经过去了12天。今天才想着去总结2013呢。最主要的原因是从明天开始,2014.1.13号我开始要有重大的改变,不知道对我的人生是好事还是不好的事。开始回到另外的教研室,那个教研室主要搞算法跟太阳能,跟自己以前的方向和专业完全不一样。对自己的前途有些担忧。再次,是感情生活也觉得不怎么样,看到一个现代的女生有点感觉,要了带电话,经常发短信问候,但她觉得我很烦,没聊几句就不回呢,哎。。

      先谈谈2013吧,2013年应该是4月份来到这个教研室,一直在那摸索着学习,可能本人的学习过程比较慢吧,之前也没有编过代码,一直学了比较长的时间才慢慢的学习到入门,然后去调试。总结学习的经验就是学习要不耻下问。多问可以汲取更方面的经验,可能比你更低级的同学可能比你懂些。。。这个问别人的胆子虽然比以前大多了,但是还没有达到所需要的要求。但最重要的是需要多思考,多尝试,跟低年级的有些同学聊觉得他们的想法比较多,思想比较成熟。就是善于总结之前的一些经验,想想哪些是好的,哪些适合于我们今后的发展,然后变成自己的思想,慢慢的提升自己,使自己能够更好的适应这个社会。对于签到造假的事情。我也觉得做得时候运气比较差。是不是得吸取教训呢,虽然老板表里不一,但自己的问题也是有的,做事还得细心的,造假说的难听,但实际上也是很严肃的问题。应该做好自己本分的额事情,尽量免粘麻烦。

       就是要正式自己的问题,跟自己相关的东西要尽量的知道,看中,比如任务完成率,一直都没看,之前好几次都是完成率为0.没有引起足够的重视到最后老板可能也是根据这个原因把我给弄走吧,应该站在他的立场上,有的人完成lv很高,而自己完成率刚开始却不是那么尽如人意。想想不要我也是很正常的,虽然表面上老是夸奖鼓励,内心可能还是很不爽的,再加上多次被碰到枪口上,所以来个杀一儆百吧,,、。总归还是自己做的不对,难道是本命年的节奏。但不能怨天游人。还是自己改进自己,不要让把柄放到别人的手上,以免之后发生不必要的麻烦。。。

      在学习的时候应该全身心的学习,休息时,好好休息,就是之前总是有点分心,会想其他的,会想歪。觉得最少在一个比较端的时间里全身心的投入学习,。然后干点其他的。,可能离开这个教研室有个好处是可以自己学习更加全面的东西,可能对这一领域不是认识的不是那么深入。还有就是之后的项目对自己的提升空间不是那么大,是在之前的工程基础上进行的改进,。我过去之后的任务觉得是自学ofdm的全套系统开发,fpga的设计真经,深入浅出,,quartus的全套学习,还有system  c 的学习。看来任务比较多,还有是老师交代的算法的任务研究。。。哇,略多的样子。。

    妹纸的寻找也是要的。虽然屡次受挫,但还是要尽力而为,工作之后的交际面更窄吗,需要进行拓展啊。。。。。。。。。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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