最近在群里┏━━━━━━━━━飞鸽传书━━━━━━━━━━┓

本文详细介绍了飞鸽传书在公司的工作职责,包括任务分配、开发计划制定、问题解决等,并强调了数据库查询与修改、网络开发、网页开发、字符串处理等关键技能的重要性。通过掌握这些技能,飞鸽传书能够有效提升自己的职业竞争力。

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最近在群里┏━━━━━━━━━飞鸽传书━━━━━━━━━━┓经常性的看到很多学生在问,飞鸽传书要怎么才能成为一个飞鸽传书啊?飞鸽传书要怎么才能找到工作啊?其实这个问题,飞鸽传书也曾经遇到过,烦恼过,可以这么说,每一个成功的飞鸽传书,都遇到过并且成功的解决了这个问题。

回答之前,飞鸽传书们先来看一下,飞鸽传书在公司都要干嘛。嗯嗯,那种倒水,伺候领导,巴结上司的事情咱们先不谈。这些事情,可以和飞鸽传书的好兄弟,Leo,和他交流。在这方面,他绝对是飞鸽传书的前辈,和他的交流,让飞鸽传书受益匪浅。

飞鸽传书到公司,看任务,订开发计划。确定没问题,进行开发,有问题,找领导或者同事沟通。当然,这里飞鸽传书们说的飞鸽传书,是特指从业半年以内的,没有开发经验的飞鸽传书。

飞鸽传书要做的事情,其实就是根据需求,根据工作任务要求,写出相应的功能来。大多数情况下,飞鸽传书们的软件开发,牵涉到如下几个方面的技能:数据库查询与修改(CRUD),网络开发(Request,Response),网页开发(J2EE,ASP.NET,PHP),字符串处理(String)。

所以,身为一个想进公司的飞鸽传书,掌握好以上技能的两到三种,就基本没什么问题了。试想一下,一个公司无非要你去做J2EE开发,那也就是查询数据库,丢东西到前台显示。或者要你做网络通信产品,那也就是收包,处理包,发包。要你做桌面程序开发,那也就是数据库和处理用户输入的信息。这些技能都掌握了,还怕什么呢?

参考资料:
http://bbs.wzszf.com/
http://bbs.wz132.com/
http://bbs.hongjin2.com/
http://bbs.wz868.com/

Memory Type Usage Summary ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Memory Type/Section ┃ Used [bytes] ┃ Used [%] ┃ Remain [bytes] ┃ Total [bytes] ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ Flash Code │ 733364 │ │ │ │ │ .text │ 733364 │ │ │ │ │ Flash Data │ 139800 │ │ │ │ │ .rodata │ 139544 │ │ │ │ │ .appdesc │ 256 │ │ │ │ │ DRAM │ 108562 │ 33.79 │ 212734 │ 321296 │ │ .text │ 72578 │ 22.59 │ │ │ │ .bss │ 24160 │ 7.52 │ │ │ │ .data │ 11824 │ 3.68 │ │ │ │ RTC SLOW │ 52 │ 0.63 │ 8140 │ 8192 │ │ .force_fast │ 28 │ 0.34 │ │ │ │ .rtc_reserved │ 24 │ 0.29 │ │ │ └─────────────────────┴──────────────┴──────────┴────────────────┴───────────────┘ Total image size: 957594 bytes (.bin may be padded larger) Note: The reported total sizes may be smaller than those in the technical reference manual due to reserved memory and application configuration. The total flash size available for the application is not included by default, as it cannot be reliably determined due to the presence of other data like the bootloader, partition table, and application partition size.
06-29
Model: "functional_4" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ input_layer_7 (InputLayer) │ (None, 224, 224, 3) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ sequential_2 (Sequential) │ (None, 224, 224, 3) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ efficientnetb4 (Functional) │ (None, 7, 7, 1792) │ 17,673,823 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ global_average_pooling2d_2 │ (None, 1792) │ 0 │ │ (GlobalAveragePooling2D) │ │ │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dropout_2 (Dropout) │ (None, 1792) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_3 (Dense) │ (None, 256) │ 459,008 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ batch_normalization_2 │ (None, 256) │ 1,024 │ │ (BatchNormalization) │ │ │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_4 (Dense) │ (None, 6) │ 1,542 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘ Total params: 19,057,523 (72.70 MB) Trainable params: 461,062 (1.76 MB) Non-trainable params: 17,674,335 (67.42 MB) Optimizer params: 922,126 (3.52 MB) None
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