工作--- 廖若雪

     招聘来说,只要这个人的能力够,我们基本上不在乎他从哪里来。因为再好的学校也有一般的人。当然背景主要就是参考这个人在学校里的一些成绩,也只是作为参考,主要还是看个人能力。基本上来说,我们现在使用的技术,很多学校里也是很基础的东西,比如说像数学,技术学习,操作系统这些东西,这方面能显示这个人到底技术怎么样,这只是参考,当然最重要还是看个人能力、综合素质,包括他是不是真的热爱这个行业、有没有创新和面对挑战的激情。

 

腾讯科技:大学生择业的时候,你觉得应该如何在专业和兴趣爱好之间做选择?

廖若雪:我个人是这样看待,在学校里我当时学的本科这块,其实基本的一些素质培养,你做计算机还是化学基本的方向还是一样的,都是来培养你去如何解决一个问题,或者是更加科学更加理性的方式去解决问题,所以说我当时尽管没有学计算机,但是这方面得到的训练和培养,和我后来为什么在计算机方面作出成就是很有关系的。

如何平衡专业和爱好,我不想误导大家,我觉得还是看个人的选择。我不知道有多少人所学专业和自己的爱好是偏离的,我个人来说肯定是要爱好,但所学专业,其实爱好这个东西是不是你真正的爱好也不一定。你要发现背后真正爱好什么。对于大学生来说,你现在学这个专业,你可以试图去爱好它,因为你看表面的东西不喜欢,但是你看深的东西会喜欢。

 

腾讯科技:你觉得个人职业规划中最应该重视什么?

廖若雪:我觉得第一点,不管做什么事儿,要做就要努力去做,尽量把这个事儿做好。不要被外界的东西干扰。有可能你会一时不喜欢或者有情绪,但既然这个事儿你选择要做,就不要对外界的东西干扰,全力去做就好。

 

此外,我个人觉得,刚毕业的大学生,刚开始工作应该更看重的是你能学会什么东西,而不是看重你能拿多少钱。不管是在哪各行业,你工作四年五年之后,凭借你积累的经验,你拿到的钱会比你刚毕业拿到的钱高很多。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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