相信未来-毕业三年(3)

本文回顾了作者从大学时期到工作初期的成长历程,重点讲述了大学期间参与土地调查项目、团队组建与管理的经验,以及如何通过不断尝试和寻找帮助,最终实现自我价值提升和职业发展的过程。文章强调了为自身设定目标、不断尝试、找到认可和支持的重要性。

题记:

     说是三年,其实马上要四年了,只是潜意识里倔强的不想长大。

     人生总会起起浮浮,做出一个个选择,经历一个个转折。从大学开始到现在,按照几个转折点,大体可分为这样几个阶段:

(1)大学之浑浑噩噩

(2)大学之奋斗起点

(3)工作之GIS项目(数据类)

(4)工作之软件开发

一直想尽快把这几年的总结写完,由于工作、生活等各方面种种原因耽搁着,今年继续总结四部分之二。

二、大学之奋斗起点

    大二临近暑假,偶尔在学校广告栏看到一责招聘启事,是管理学院的一位老师招制图员。想着,反正暑假也无事,就去赚点零花钱。因为家庭条件不是太好,和女朋友又不在一个城市上学,想见个面总要有大笔花销。出于赚点钱‘补贴家用’,同时又能学点东西的目的就去报了名,还好有点CAD和CASS基础,就顺利加入了。
    没想到因为这偶然随意的选择,会决定了未来几年的发展方向,这是后话。
    当时是2008年,恰好是全国第二次土地调查开展的时候,当时的工作主要就是用cass绘制村界。在由师兄和合作公司的员工简单培训后,就开始了绘制村界的工作。当时,觉得合作公司过来的培训老师好牛(后来我一直和他们公司合作,和老板也成了不错的朋友,现在看那几个培训老师能力确实很一般)。
    刚开始的时候,觉得那些遥感影像好神奇,简单枯燥的工作,大约持续了一周。后来,由于好多大三的师兄要准备考研,就离开了。慢慢的,我竟然成了当时那个团队里边表现较突出的,慢慢的我就成为整个团队的头,直接对王老师(开展项目的那个老师)负责,这是第一次参加工作,第一次成为一个项目的负责人和团队领导。虽然没有有权利,毕竟是学生团队。当时,除了具体工作以外,主要负责与给予项目的工作接洽,安排其他人员任务,汇报每天进度。那个王老师,相当不负责,工作质量基本不管,每天就下午去一次,什么安排,什么技术全都不管,全由我与项目工作沟通安排。
    由于,数据处理量较大,大家的工作能力又很差,很多都是初学者,可以想象效率的低下和工作质量之差(后来,我去项目公司兼职的时候,几乎把这部分数据全部重新处理了)。由于,项目需要,最多的时候,整个团队差不多有40号人,全部由我负责,第一次做这种人,那段时间压力好大。好多都是同学或者师兄,根本没法安排,人家就为了拿那点点钱,想干就干,不想干就拉倒,也不管你项目进度,根本没有一点责任心,所以根本没法管理。只有我清楚项目进度,知道项目需求,差不多一个月的时间,几乎每天都承受着巨大压力和很大的工作强度。
    题外话:后来经历不同的团队,个人认为组建一个团队时,队员要求:第一点,要有责任心;第二点:学习能力强,基础差是其次的;第三点:良好的沟通能力;第四点:执行力。
    一个月的时间,在煎熬和压力下度过。结束时,难到了1000来块钱,这还是因为我负责管理团队,有管理费的情况。那个老师真的好抠门,不过,真的很感激他,让我有这个锻炼的机会,收获那么多。面对困难和不如意的时候,千万不要抱怨,此刻你所经历和承受的,回报也许就在未来你看此刻看不到的地方,因为你的境界和眼光。1个月的时间,压力让我成长;认识了好多朋友,与那个项目公司越混越熟,后来他们公司的好多员工都和我成了朋友,我也在他们公司拿到了后来的若干项目,直到毕业前,我也经常在他们公司兼职。
    暑假,就那么结束,然后开始高三的生活。因为那个老师的不负责任,而且还要从中抽绝大部分费用,于是乎,那个项目公司找到我希望与他们合作,然后我开始自己组织团队,自己干项目,收益确实比给人纯打工可观多了。但是,随着工作由开始简单的绘图向复杂的数据处理转换,因为当时那个公司也没有相关技术,也就没人给我培训,后续的项目,我已无力承担。刚好,老师那里,也开展了类似项目,于是我参加了老师的团队,跟着老师学到完整的数据处理流程和各种数据处理技术。我用学到技术,白天课余时间,给老师干活,晚上出去去那家项目公司干活。白天,拿50,晚上,拿100,那段辛苦的时期,确实,我毕业好久以后,都不能拿到的收入。
    因为,我掌握了整套的数据处理流程,恰好,那个项目公司有大批数据需要处理,他们开始从其他企业聘了一个人给他们指导工作,一天1500元;但是,最后处理的依然一塌糊涂。如是,我就去了,除了特殊的课程,或者考试以外,我基本都在外边度过。几乎经历了整个全国第二次土地调查过程,就用学到的那点技术,加自己的灵活应用,做了各种各样的数据处理项目。
    因为,在校期间的工作经验,毕业后,顺利入职了中地数码。在中地那段经历,下期再谈。先总结下大学奋斗的几点想法。
    1、给自己一个去奋斗,去努力的理由,我的理由很简单,就是赚点钱。这点很重要,要不然你坚持不了,甚至不会开始转变;
    2、找一个方向,有自己打算和方向最好,如果没有也没有关系;
    3、不断尝试,没有方向的,只能找不同的机会,不断尝试;
    4、找到那个可以帮你的人,找到那个认可你的人;
    我仅仅是一个很普通普通的二本毕业生,大学的这段经历,最起码让我很轻松找到了工作。希望,给在校的那些普通学生一点点启发,最起码保证毕业后不会为了工作发愁,在校和毕业后,都可以养活自己。
 
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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