一直都用忙来懒惰自己

正如文章主题所言,一直都用忙做借口,来懒惰自己。

最近找工作碰到一些壁,主要是自己平时技术没怎么积累,在重新找工作的时候遇到了很多困难。回顾自己工作,基本一直都是加班中度过:
1、以前是在银行做过业务功能开发、处理生产问题,当时恰好行方更换新核心,从入职到离职,基本上都在加班,加班的时候有时候是帮其他系统联调查问题,或者解决生产问题,当然当时最不爽的是,做的东西技术含量不高,对自己的技术提高也不大。当时对一些重复的工作,其实可以写一个小工具,一键生成需要的代码,那就可以了。

2、后面开始进入互联网公司,本来是一家不错的公司,不过,自己当时进去恰好遇到系统重构,要弄成微服务的形式,然后在里面负责第三方接口重构的模块,做了将近7个月的接口(最后一个月有涉及到当前业务订单流程改造),对于自己的技术提升不是很大,一直想离开。

家里这两个多月也出了一些事,自己对找工作的事也不大挂在心上,现在将近7月,发现好的机会比较少,有些着急。

其实还有一些原因的,一个是我朋友的同事内推我进银行,另外我以前老大也叫我过去帮他忙,觉得这都是后路,加上自我感觉也不差(离职前老大还是比较赞许我工作态度,当然,能力还是有所欠缺的,哈哈)。不过现在这两条退路基本上都是被切断了,一个是银行那边定薪定岗还没搞定(流程超长,还要再复面一次)、另一个我以前老大公司最近也出现一个问题(再次感觉创业公司的不容易)。

年中大公司一般也会囤积人才,也曾面过两家大公司,不过自己技术还没达标。

终上所述,跳槽前一定要找到好的下家才跳,另外,最重要一点,一定要每天都去积累,每周都要有自己所得(除了工作以外,自己必须私底下花时间学习技术)。我自己是希望有好的技术。

吐槽了一下,然后,计划工作日每天花3小时学习,周末6小时学习。
先定个时间去学习吧。只有行动才能改变。

最近打算学习多线程和java8.

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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