一次项目经历[3]

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一次项目经历[1][url]http://haibuo1981.iteye.com/blog/1407862[/url]
一次项目经历[2][url]http://haibuo1981.iteye.com/blog/1408235[/url]


[b]烂尾阶段[/b]

2010年11月份改进了电信要求的功能,到12月份,重新进行商业化包装完成。提交给电信进行测试。但电信一直拖到2011年3月底才开始测试。那时我已经从老家来到公司了。我的职位也发生了一些变化,主要负责公司的技术工作。

这中间,从12月份包装完成后,我集中精力改进了不良图片检测模型,1月份训练出来的模型在实际图片上能够达到3%过检,90%以上正检的精度,这在业界也是非常高的了(虽然我在他们的材料上看到很多95%的准确率的描述,但是在2010年5月份的背靠背测试仍然是败给我们,所以市面上许多产品的描述,就像论文的实验结果一样,根本经不起实验测试)。

测试进行到2011年5月份,中间有些小的bug修改,基本没什么大的动作。参与测试的主机提供商确实也检测到了大量不良的图片,算是比较成功。后来电信那边一直没有回应,我当时觉得时间拖的太长,电信也闭口不提推广或者商业化的事情。中间跟参加测试的网管私下交流,说:现在测试当然要配合的,能够检测出那么多不良的东西也是挺好的,以前都没有意识到;但如果真的是要在他的服务器上长期安装一个不由他们控制的客户端扫描程序,他们心里不太接受,如果再每月要交一笔费用的话,他们基本上不会打算了。出于这样的考虑,我单方面提交了一份测试报告给电信,等待他们的下一步动作的答复。

结果这一等,一直等到了2012年2月份。

2011年我训练完新的分类器后基本上这个项目就不在做了。我也跟老总建议,将精力投入的别的方向,除非电信那边同意签约,不然不再继续跟进。但公司仍然保留了这台服务器以备不时之需。

2011年底,因为别的项目急需计算单元,所以就想是否调用这台服务器。不过老总觉得还是要再跟电信沟通一次。所以一直到2012年2月份的那次会谈。

电信方面支支吾吾,说是负责测试的人还有一个月要离职,直接没有过来。负责的那位领导又是没看到最后的测试报告,又是模式不太好,又是哪个功能不太适宜。听下来没有点正面意思。后来我们又跟他推荐分光的方式来做,因为我们用分光做了几家电信还算比较成功。这位领导貌似又很有兴趣,说要组织进行测试云云。

听到这个测试,好像时间又回到了2010年初,我有点冒冷汗。会后我们一合计,觉得这个事情还是得探探真假。

于是开始跟他们负责沟通的人来聊这个事情,他们说是愿意出几十万来做这个事情。而同样的系统,同样的流量,一般都是百万级的。好吧,我们就试试真假,于是我们报了99万。他们说要请示领导云云。

单独下来请那个负责的人吃饭,私下里聊了聊,其实根本没上的打算……(略去千言)
有时想想我常感叹:拖了两年的事情,就是欠了一顿饭。

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<think>首先,用户的问题是:“撰写 Python 项目经历 示例 简历”。这看起来是要求我提供一个Python项目经历的示例,用于简历中。用户可能正在准备简历,需要展示他们的Python技能。 从系统指令中,我需要: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]: 关于在简历中展示Python技能。 - 引用[2]: 关于Python在金融领域的应用。 - 引用[3]: 关于C++程序员简历撰写指南,但提到了一些通用原则。 - 引用[4]: 关于Python在金融数据分析中的应用。 用户需要的是Python项目经历的示例,所以我应该提供一个或多个示例项目描述。 结构化回答: 1. **介绍**:简要解释如何在简历中撰写Python项目经历。 2. **示例项目**:提供1-2个详细的示例项目描述。这些应该基于真实的Python应用场景。 3. **关键元素**:解释一个好的项目描述应包含什么,如STAR法则(Situation, Task, Action, Result)。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 确保使用中文。 生成相关问题:在回答结束时,添加3-4个相关问题,以帮助用户深入学习。 参考引用:在回答中自然地添加引用标识。例如,如果提到简历撰写原则,可以引用[^1]或[^3]。 示例项目想法: - 一个数据分析项目,如使用Pandas进行数据分析。 - 一个Web开发项目,如使用Django或Flask。 - 一个自动化脚本项目。 从引用中,引用[4]提到金融数据分析,所以我可以创建一个金融相关的项目示例。 回答结构: - 步骤1: 解释撰写项目经历的原则。 - 步骤2: 提供示例。 - 步骤3: 总结关键点。 - 最后: 添加相关问题。 确保语言专业、清晰。</think>### Python项目经历撰写指南与示例 在简历中展示Python项目经历时,关键是通过具体案例体现你的技能、贡献和成果。一个好的项目描述应遵循STAR法则(Situation, Task, Action, Result):清晰描述背景、任务、行动和结果。同时,突出技术细节(如使用的库或框架)和量化成果(如效率提升百分比)。以下内容基于简历撰写的最佳实践[^1][^3],并结合Python的实际应用场景(如数据分析或Web开发)提供示例。 #### 撰写原则 - **STAR法则应用**: - **Situation(背景)**:简述项目背景和挑战。 - **Task(任务)**:明确你的职责和目标。 - **Action(行动)**:描述使用的Python技术和方法。 - **Result(结果)**:量化成果,使用具体数据(如时间节省、性能提升)。 - **技术细节**:列出关键Python库(如Pandas、Flask)或算法。 - **量化成果**:避免模糊描述,例如“提高效率”改为“处理时间减少30%”。 - **简洁性**:每个项目控制在3-5行,避免冗长。 #### Python项目经历示例 以下是两个真实场景的示例,涵盖常见领域(如数据分析和Web开发)。这些示例基于实际项目模板[^1][^3],并融入Python在金融数据分析中的应用[^4]。 1. **金融数据分析项目(基于Pandas和NumPy)** **背景**:在金融公司实习期间,需分析客户交易数据以识别风险模式。 **任务**:开发Python脚本,自动化处理10万+条交易记录,并生成风险报告。 **行动**:使用Pandas清洗数据(处理缺失值),NumPy计算统计指标(如标准差和相关性),并应用Scikit-learn实现聚类算法(K-means)进行异常检测。 **结果**:将报告生成时间从手动4小时缩短至15分钟,识别出高风险交易占比15%,帮助团队减少潜在损失约20万元[^4]。 2. **Web应用开发项目(基于Django框架)** **背景**:为小型电商企业构建库存管理系统,以解决人工跟踪效率低的问题。 **任务**:设计并实现一个全栈Web应用,支持实时库存更新和报表导出。 **行动**:采用Django框架搭建后端API,使用SQLite数据库存储数据;前端集成Bootstrap,并编写Python脚本自动化库存预警(如库存量低于阈值时发送邮件)。 **结果**:系统上线后,库存管理错误率降低40%,用户操作时间减少50%,支持日均1000+次查询。 #### 关键建议 - **技术栈突出**:在简历中单独设置“技术技能”部分,列出Python相关库(如“Python: Pandas, NumPy, Django”)。 - **量化优先**:结果部分使用数字体现价值(如“处理数据量达GB级”或“响应时间优化至<1秒”)。 - **真实性保证**:基于你的实际项目调整示例,避免夸大;引用行业资源(如金融数据分析书籍[^2][^4])可增加可信度。 - **格式优化**:在简历中,项目经历应作为独立条目,格式如下: ``` **项目名称** | 公司/组织 | 时间 - 背景: ... - 任务: ... - 行动: ... - 结果: ... ``` 通过以上示例,你可以快速构建专业、有说服力的项目描述。记住,简历的核心是匹配目标职位——例如,应聘数据分析岗时,优先展示数据处理项目[^1][^4]。
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