毕业一年,艰难破茧

        被问到今天是几号,7月1号说出口后,突然意识到今天是毕业以后,工作一周年的日子。想想去年这个时候的自己,还懵懵懂懂,满怀着希望去看待周围的一切。oh no,我现在也要满怀着希望。

        最近工作一直在出乱子,是不是本命年的劫难终于开始了呢?好多版本,好多终端,唯独web端出问题。大概从半个月前就开始了吧。这些不管是不是前端的问题,起码给人的感觉上都是我的问题。心态调整的不对,状态很差。

        上周开完技术会议,终于在技术经理极力表扬pc的情况下,没忍住心里的委屈。给客户的目前就只有pc和web,你把pc夸上天,那当然也是说web不行了。我也知道自己又很多方面做的不够好,交互差一些,兼容也差一些,似乎没有一件事情是那么的完美。但是已经连续被指责了很多天,而且指责自己的人是师父,拿自己去和工作七八年的程序员做的东西对比,对不起自己,我终于没忍住,哭了。

         其实这没什么大不了。看过一篇文章“每个城市的夜晚,都有人哭泣”。这种心灵鸡汤似的文章,对有些人没有什么用处,可是对我却仍然蛮有效果。总得经历这个过程,总得成长。

        我不知道我还能挺多久,但是我相信这种状况总归会过去的。就好像我现在已经处在了最低谷,那么就勇敢的向前走,不论如何都是在向上了。

        所以我试着抽离自己,让自己看清自己所处的状况,一点一点的去梳理。我发现有这样几个问题:交互不够好:这点在平时不被重视,在见客户时会被提出来,是总归要修改的内容。代码结构不够好:这点在客户需求有变动时,改动量很大,扩展性也不够强。做的不到位:比如你给用户一个提示,说web下载大文件不稳地,提示用户用pc下载,那么单纯给他一个确定按钮是不够的,最好是给他选项,让他直接选择调用pc还是继续使用web,这样对用户是最方便的。

         对于这些,新加功能要特别注意交互和代码结构,做前多思考如何能够更好;已有的要逐步去整理、改进,提高程序的扩展性。我相信这个过程虽然很艰难,但是是不断进步,不断升华的过程。完成以后,自己会有一个很大的提升。

         周围的人都在给我帮助,不能不自知。调整心态,你会发现世界都会不一样!

      


### 学习和理解人工智能概念及应用的有效途径 为了有效地学习和理解人工智能的概念及其广泛应用,可以从以下几个方面入手: #### 1. 掌握基础知识 了解人工智能的基础定义和发展历程对于初学者至关重要。人工智能是一门研究如何让计算机具备智能能力的学科[^2]。这不仅限于理论上的探讨,还包括实际的技术实现,比如构建可以感知、理解、学习、推理、决策以及与外界互动的计算系统。 #### 2. 深入探索核心领域 随着对基础的理解加深,应该进一步探究AI的核心组成部分——机器学习和深度学习。这两个分支构成了现代AI技术的主要驱动力,在诸如语音识别、图像分析等方面取得了显著成就[^3]。特别是深度神经网络模型的成功应用,使得复杂模式识别变得更加高效准确。 #### 3. 实践操作与项目实践 理论联系实际非常重要。尝试参与一些开源项目或是自己动手完成小型实验可以帮助巩固所学的知识点。例如编写简单的分类算法来处理手写数字图片集MNIST数据集就是一个很好的起点;也可以利用TensorFlow或PyTorch框架搭建卷积神经网络(CNN),用于解决物体检测等问题。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models # 加载并预处理CIFAR-10 数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 构建CNN模型结构 model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10) ]) # 编译训练配置 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 开始训练过程 history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` #### 4. 关注前沿动态 保持对该领域的最新进展的关注同样不可或缺。订阅专业期刊杂志如《Journal of Artificial Intelligence Research》或者参加国际会议(IJCAI/AAAI/NIPS等),能及时了解到最新的研究成果和技术趋势[^4]。 #### 5. 多样化资源利用 除了上述提到的内容外,还可以借助在线课程平台Coursera/Udacity提供的专项课程体系进行系统化的培训;阅读经典书籍像《Pattern Recognition and Machine Learning》作者Christopher Bishop的作品也能提供深刻见解。
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