真正的蜕变,从兄弟连开始!

一名大学生加入兄弟连培训后,从迷茫到明确目标的成长历程。通过学习,不仅完成了首个项目,还深刻理解了主动学习的重要性。

时至今日,已经在兄弟连学习了五十日有余,在这期间,让我得到了真正的蜕变!
回顾来京之前的我,还是一个充满幻想,迷茫的一个即将踏入社会的大学生。自己深刻的认识到,我只是一张白纸。面对这样的窘境,我时常在寂静的深夜里思考,想象的自己的将来,应该干什么?怎么去干?同时,也掺杂了很多的担忧......

现在看来,一切都是那么的顺气自然。在此之际,我的第一个项目完成了。虽然写的不是很好,但是我看到了效果,看到了自己的成长。也许,我现在所掌握的知识,不值得一提,可是我已经很知足了,当然,这里的知足并不是满足。曾几何时,我问过自己,大学的三年里我学到了什么?连一个完整的静态页面都不能独立的完成。这是虚度年华吗?我不知道这样的问题怎么回答。但是,我不后悔我的选择,也不厌恶现在的教育体制,因为那样也只是徒劳罢了,你并不能改变现实,改变教育体制。问题的所在是我做了什么?能肯定的回答是,我做的很少......
回顾我的校园生活,只是明白自己不断的学习,但是你要是问我学到了什么,也许我回答给你的很有限。究其根源是因为我的学习是没有目的的,或者说是我压根就不知道什么是学习,什么叫做努力!而在兄弟连,听到了晓光老师的素质课,我恍悟了。我明白了自己要做什么?之前的学习是多么的被动啊,你都不知道自己缺少什么知识,何谈学习呢?更甚效率可言?现在不一样了,我明白了我的空白,我有很多的问题,我需要解决,所以我来到了兄弟连,我打的是一场主动的战役。我相信自己能做的更好......
谈起勤奋,努力,刻苦......我真的很想讥讽自己。原来的自己只是坐井观天罢了。在此之前看,我始终认为,学习到零点已经是很晚了,可以堪称这个学生很刻苦努力了。现在看来,那个都是浮云,零点对我来说真的不算什么,真的和零一样,只是数字的起始。并不是你一天学习时间的终结。假如一位学员的努力程度只是用时间来衡量,真正的努力程度应该是在深夜,在我的身边,在我们四十期,学习到两点多的很多多.,我做的只是和他们看齐,不想落得太远......
在看看项目吧,首先是界面,我个人认为自己写的还是很不错的。当然只能说是自己一点一点写出来的比较了,要是在网站下的模板那就没得比了。在这方面,我还是挺顺手的,没有什么大的问题。至于后台,大家都很清楚,项目的开始都是有老师带的,我们做的就是将老师的代码重复的敲击一遍,并调试成功就可以了。当时的自己,自己感觉还是迷糊的。不是很清楚,有很多的问题。但又不知道从何说起的那种。可是今天,看到了自己第一个项目完成了,很多的问题不断的解决中,貌似明白了很多,有种大彻大悟的感觉。当然,我也不能保证自己完整的将这个项目中的某一个模块默写出来,但是我明白了他的思想和内核,我做的就是想这些模块不断的熟悉,不断的敲击......
项目完成了,自己也稍稍的松了一口气。但是在此时,我更加深刻的意识到,我缺少的东西还很多,我的空白还有很多,我要继续努力,不断地清除这些空白和盲点。学习还待继续.......
一切都会将继续的进行着.......
最后,衷心的感谢兄弟连的所有老师,对我们认真,负责的教育!谢谢你们......
四十期的兄弟们,让我们一起搭乘汗水挥洒的方舟,抵达成功的彼岸吧!!加油.........


AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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