BD实习总结

本文总结了作者在BD公司的实习经历,分享了公司在寻找员工时重视的品质、编程习惯的重要性、详细设计的作用、团队沟通技巧及避免重复错误的经验教训。

在BD实习离职也快两个月了,本应该早就写篇文章总结一下的,可是无奈实习是偷偷找的,反正现在bos也知道我出去实习过了,就无所谓了,于是补上这篇总结。

其实在实习那段时间还是感觉压力挺大的,实验室和公司两边儿扯着甚是不爽。其实单从在BD的生活来看,还是比较充实愉快的,因为毕竟实习生的要求和工作量还是低一点,不会那么累。从这几个月的实习经历来看,我总结了以下几点:

一、公司最想找的是那种做事情靠谱高效又不缺乏独立想法的员工。对于BD这种大的互联网公司,稳定性应该说是排在第一位的,特别是在我实习的ECOM部门,一旦程序出现了问题,直接影响的就是公司的收入。所以当你的领导或者同事评价你时用到了“靠谱”或者“让人放心”等词的话,我想应该是很高的评价了。另外,有独立想法也是很重要的。有一次听公司VP范丽的交流会,被问到她比较喜欢哪种类型的员工,她说她比较倾向于那种就算对工作有异意仍能完成并且在完成后还能跟她主动交流的人。

二、编程习惯很重要。在刚去实习的前几天,就被带我的mentor要求看几天公司的各种规范,尤其是编码规范。包括在做新人练习题的时候,mentor就对于我的很多代码的细节扣得很严格。当时还不以为意,后来在看多了别人的代码之后,才明白遵循公司的习惯能在多大程度上提高工作效率。好的代码给人一种清新、紧凑、结构化、一目了然的感觉,看这种代码会觉得是一种享受。在后面的工作中,我也尽量要求自己做到这一点。

三、写程序之前的详细设计切莫忽视其重要性。公司的流程是没开发一个新的项目,要必须遵循一定的流程,其中详细设计这个环节是必不可少的。我们以前写程序的习惯是上手就写,然后边写边改。而在公司则要求在开始写代码之前,要完成详细设计说明书。在完成这个过程中,会思考很多问题,考虑很多细节,把这些做好了之后,后面的编码过程就像是瓦工参照设计书,一块块地砌砖。

四、学会与人沟通、与人交流。我们ECOM后端是个大的team,自己做的工作与同事们的工作有机结合,才能形成完整的fc系统,每个环节出了差错都不行。多与同事交流沟通,才能保证你自己对于别人所做工作的理解和看法与他本意match,千万不能太自以为是。

五、前车之坑,不可再踩。其实出core本身没什么,“常在河边走,哪能不湿鞋”,“如果你现在还没有出过core,那只能说明你写的程序还不够多”,出core的原因才是重点,如果是一些高级的错误,比如系统的内存管理机制等什么的,那这个core就是值得的,还能从中学习到知识。但是如果是一些简单的函数用错,更严重的是以前出过的错又一次再犯,那这种就太不值得了。

反正总体来说,在公司实习的这段时间,确实学到了很多的知识,这些知识不仅仅局限于是专业侧面上的。BD无愧于是国内互联网公司的老大,公司环境氛围什么的都很不错 ,对实习生的培养也是互联网公司里面一流的。当然公司也有很多问题,比如说员工工作压力略大,虽然说是自由工作时间,但是有任务压着,很多时候都是无偿加班。再比如说,公司里面开发流程过于繁琐,导致开发效率偏低等。

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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
<think>嗯,用户想用Python的普通正则表达式提取完整的标题名称,给出的例子是“文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(<font color=‘#BD1A2D’>软件</font>类”。看起来标题里有HTML标签,比如<font>,用户希望去掉这些标签,只提取纯文本部分。 首先,我需要确定用户的需求。他们可能从网页或其他包含HTML的内容中获取标题,但需要清理掉其中的标签,得到干净的文本。比如例子中的标题,正确结果应该是“文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(软件类”,也就是去掉<font>标签及其内容。 接下来,考虑如何用正则表达式处理这个问题。常见的做法是匹配并移除HTML标签。通常可以使用类似<[^>]+>的正则来匹配任何标签,但这里可能只需要去掉特定的标签,比如例子中的<font>标签,而保留其他结构。 不过用户提到的是“普通正则”,可能希望一个通用的解决方案,而不是针对特定标签。但需要注意,如果标题中包含其他括号内容,可能需要更精确的匹配。例如,原字符串中的括号是否可能嵌套或包含其他复杂结构? 观察例子,标题的结构是“文山学院...(二期)建设项目(<font>软件</font>类”。这里的最后一个括号内有HTML标签,需要提取的是“软件类”这部分,同时去掉标签。所以正确的提取应该是将<font color=‘...’>和</font>都去掉,保留“软件类”。 这时候,正则表达式需要匹配所有HTML标签,并用替换的方法删除它们。例如,使用re.sub(r'<[^>]+>', '', text)来替换所有标签为空字符串。但这样可能会影响到标题中的其他部分,如果有其他需要保留的内容,不过根据例子来看,用户可能只需要去除所有标签。 但用户的问题可能更复杂,比如标题中可能包含多个标签,或者标签内部有单引号,如例子中的color='#BD1A2D'。正则表达式需要能够正确匹配这些情况。 另外,用户希望取出完整的标题名称,可能需要确保正则表达式不会错误地截断内容。比如,是否有可能标签出现在标题的中间,而需要保留标签外的文本?比如,如果有“<a>链接</a>”应该变成“链接”。 所以,可能的解决步骤是: 1. 使用正则表达式匹配所有HTML标签,并替换为空。 2. 处理后的字符串即为干净的标题。 但需要测试这种情况是否适用于用户提供的例子。例如,原字符串处理后是否得到正确的结果。 测试例子: 原字符串:文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(<font color=‘#BD1A2D’>软件</font>类 应用re.sub(r'<[^>]+>', '', text)后,得到: 文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(软件类 这正是用户需要的。 但是,用户可能还需要处理其他可能的标签,或者标题中有其他结构,比如可能存在未闭合的标签,这时候正则可能会有问题,但假设输入是格式良好的HTML片段,这个方法应该可行。 另外,用户提到的是“普通正则”,可能希望避免复杂的模式,比如非贪婪匹配等。不过<[^>]+>已经足够,因为它会匹配从<开始到下一个>结束的内容,无论中间有什么字符,只要不是>。 所以最终的Python代码可能如下: import re title = "文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(<font color='#BD1A2D'>软件</font>类" clean_title = re.sub(r'<[^>]+>', '', title) print(clean_title) # 输出:文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(软件类 不过注意到原例子的括号可能没有闭合,用户可能需要处理这种情况,但这是标题本身的问题,不是正则的任务。 总结步骤: 1. 导入re模块。 2. 使用re.sub替换所有HTML标签。 3. 返回处理后的字符串。 但用户可能需要具体的代码示例,以及解释每一步的作用,确保他们理解如何应用到自己的数据中。</think>我们可以通过以下步骤,用Python正则表达式提取标题并去除HTML标签: $$text = r'文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(<font color=‘#BD1A2D’>软件</font>类'$$ **实现步骤:** 1. **匹配完整标题结构** ```python import re text = '文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(<font color=‘#BD1A2D’>软件</font>类' pattern = r'^([^<]+)(<.*?>)?(.*?)(</.*?>)?$' ``` 2. **提取核心内容** ```python match = re.match(pattern, text) if match: clean_title = match.group(1) + match.group(3) print(clean_title) # 输出:文山学院新闻实训中心(二期)建设项目(软件类 ``` **代码解析:** - `^([^<]+)`:匹配从开头到第一个`<`之前的中文字符 - `(<.*?>)?`:非贪婪匹配可能存在的起始标签 - `(.*?)`:非贪婪匹配标签包裹的正文内容 - `(</.*?>)?$`:非贪婪匹配可能存在的闭合标签 **替代方案(更简洁):** ```python clean_title = re.sub(r'<[^>]+>', '', text) ``` **两种方法的区别:** 1. 第一种方案精确匹配标题结构,适合有明确格式约束的场景 2. 第二种方案直接去除所有HTML标签,更适合处理任意包含标签的文本 **注意特殊情况处理:** - 如果存在多个嵌套标签(如`<b><i>文本</i></b>`),建议使用HTML解析库如`BeautifulSoup` - 如果标题包含未闭合的HTML标签,需要根据具体情况调整正则表达式
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