一个失业三年后,又重新找回自信的小伙靠的是什么?

作者从一个普通二本毕业生卖烧饼开始,通过自学Linux成功转型为IT专业人士。文章分享了选择合适的Linux发行版、学习基础命令及掌握数据结构的重要性。

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身高160cm,体重仅仅50kg,这样一个人,你认为能干什么工作。搬砖工,当矿工吗?,想想这样的生活,每天累死累活就干着一件事。是不是觉得很累?三年前的我就是这样的情况。

当时的我,刚从大学毕业,是吧大学毕业,很牛逼对吧,然而,我的大学确是一个普通的二本学校,问我大学学的咋样,只能这么和大家说 ,基本没学到啥,大学就是一个基础知识的普及。所以毕业后,你基本找不到一个好的工作。这也是很正常的,不然你让那些有能力的人怎么活。毕业之后,我也就开始进入社会这个大家园,起初,我是随便找了个工作,就是卖烧饼,一天到晚,就是在一个地方,卖烧饼,之后想了很久,觉得这种事,我一个大学生,竟然和没上过大学的人一样,去卖烧饼。很绝望啊。

想了很久,最终我决定放弃这个行业,不能一辈子去干这个卖烧饼这个行业,然而,这又能干啥呢,就这样,无业游民一年,没干得啥,哎,只能重操旧业,无意间,在网上看到了Linux挺赚钱的,好像挺牛逼的,我闲的无聊就去学习了一下,没想到,我竟然学进去啦,我也感到很意外的事,当时,在网上一看的是Linux就该这么学》这本书。

 

对于Linux的学习,我总结了一下三点:

1.找个比较好一点Linux发新版本。我为什么这么说呢,原因在于:一个会学习的人,对于他刚上手的东西比较在意,正如磨刀不误砍柴工,一个好的Linux发行版,会让你看起来特别的舒服,使用起这些东西,也比较顺心,这是一件比较重要的工作,去找一个好的Linux版本,SUSE是Novell公司的著名Linux发行版,自主开发的专业,易用的YaST软件包管理系也大受好评。SUSE是一个非常专业、优秀的发行版,一向以华丽的用户界面著称。使用方便,也是当前最流行的版本之一,适于新手使用。Red Hat分为两个系列:由Red Hat公司提供收费技术支持和更新的Red Hat Enterprise Linux(可用CentOS替代,是RHEL的克隆版,免费),以及由社区开发的免费的Fedora Core。FC的定位便是桌面用户。FC提供了最新的软件包,同时它的版本更新周期也非常短,仅六个月。Fedora拥有数量庞大的用户,优秀的社区技 术支持,许多创新。Debian具有优秀的网络和社区资源,强大的apt- get,许多发行版都是基于Debian的,最有影响力的发行版之一。不过Debian安装相对不易,stable分支的软件极度过时,不适于新手使用。那么,如此众多的版本,选择哪一个比较合适呢,Linux发行版有Ubuntu,federa,Debian…这些版本各有千秋,如果你一个刚上手的玩家,我建议使用Ubuntu为什么这么说呢,因为刚从Windows下转过来,如果直接上手Linux会比较麻烦,起码对于终端命令行操作,就比较厌恶,当然这也没有办法,毕竟这是Linux的一大特色,不过Ubuntu这个版本,有类似window的界面,看上去非常友好,新人肯定会爱上这个版本,和前面的比较。

2.学习一点基础命令。选择好了Linux发行版后,之后就应该学习入门了,那入门,需要干什么事呢?很多人,会觉得Linux ,Windows差不多,然后就无所事事,打打游戏,浏览网页,这么跟你说,你这还不如在Windows上,Linux比较好的一点是,你可以随时与系统内部进行交互。进入终端界面,开始你的表演,好的一点程序员,会熟记好多Linux下的命令,这也不是很奇怪,这些人,天天和电脑打交道,不熟也快熟了。对于怎么这些刚入手的新人,我们不需要掌握太多,只有掌握一点基础的命令即可。就比如说,切换目录的cd命令,创建目录的mkdir命令….这些命令如果你记住的话会非常方便,在进行项目开发。网站名字linuxprobe这里面有最最基础的命令。

3.学习一些数据结构,系统编程的一些知识。可能你对我说的这些不是很理解,你说个系统,为啥扯上这些东西,你可知道,Linux的内部一些东西事实上适合这些数据结构有关,学习这些,能帮助我们更好的认识操作系统,学会利用它去做一些系统级别的任务。架构设计对于这个东西,要求比较严,只有你基础打得严,才能设计出,更好的程序,所以研究这个数据结构,系统编程还是很有必要的。

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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