反思

作者回忆起初涉ACM时的热情与努力,那时即使面对简单题目也会全力以赴。随着时光流逝,这种激情逐渐消退,取而代之的是各种借口与拖延。文章表达了对过去拼搏精神的怀念,并决心重新找回初心。

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不知道什么时候开始,早就没有了刚接触acm那时候的热情和激情。

想那时候为了做题,天天到图书馆做题,然后下了很多题目回到寝室,也是疯狂的做题,甚至很简单的题目都会死磕到3、4点,每天充满激情!荣哥说做题到100题再去找他,我以为做到100题后就能去学传说中的算法,于是疯狂的做题虽然是最简单的那些题,但对我当时刚学c语言来说却是如此的难,终于做到100题了,高兴的去找荣哥,荣哥说要做到200题才可以去做16页的算法题,然后又是疯狂的做题,每天死磕各种水题却是很高兴的,终于到200题了终于学算法了要,那是有多高兴。虽然当时一直是自己一个人在自己做题,但是不会感觉厌倦,当时很期待学一些算法,第一道dp乱搞搞出来那是有多开心,其实乱搞出来后还是搞不清楚dp到底是什么东西,一个dp就学了好久最后也是模模糊糊的概念。那时候请教了学长知道了要学哪些东西,可我还是没去实验室,我知道我肯定不够格去实验室,那就学吧,做题吧,然后去学线段树,这个真的是学了太欢乐了,看各种介绍,每天下午都是泡到图书馆机房的,天天一个小错误就从3、4点调到7、8点,然后终于出了!于是可以开心地去吃饭。。。新生赛水了几题之后排名还不错更是很开心。还记得那时候经常做codeforces也是很有趣的,寝室没网,不过有cmcc-edu,每次晚上11.30,搬着电脑到三楼洗衣房阳台那,那里有桌子还可以收到edu,感觉很有趣,就算很冷也无所谓,有时候没桌子就把电脑放在椅子上,人坐在地上冰冷的刷题,虽然每次都只是做出个A或B题,有时候还挂零,可是它让我感受到了做题的乐趣,比赛的乐趣,现在却是可以去实验室,但是有时候也都没做了,找各种理由,累啊之类的。不知道什么时候开始做题一下子想不出就可能去看看空间,做题时候经常听歌,有时候经常又回寝室做了,似乎越来越堕落放纵自己了,很多时候甚至没什么自制力,别人可以这样我为什么不能这样,于是向着永远不能变强的弱者类型前进了。想起一句话,放纵自己就是放弃自己。是啊,我什么都放弃了,这样难道也要放弃吗,我自己觉得自己现在还对次保持地高热情,是的,我的确是每天经常去练,可惜不怎么样,我已经把学习成绩放弃了,我已经没什么可以放弃的了,如果还想现在这样浑浑噩噩,三心二意地搞下去,那我想也就这样了。我自认为好好搞下去会还不错的,不过现在这样子估计也没什么出息了。

曾经的梦想哪里去了,是的我还提起过,心里还渴望着!记得以前和No_stop还有long running组队的时候我们说过,我们一定会进去world final的!期待以后能再次和你们组队!我相信明年的自己会变得很不一样,至少要让自己ACM生涯无悔,从现在开始。希望下场长沙好好发挥。

### 关于 LangChain 的反思与评价 LangChain 是一种旨在连接语言模型与其他工具和服务的技术框架,其设计初衷是为了更好地利用大型预训练语言模型的能力并将其应用于实际场景中。这种技术不仅能够增强自然语言处理应用的功能,还促进了不同领域之间的协作与发展。 #### 技术优势分析 1. **模块化结构** 该框架采用了一种高度灵活的设计理念,允许开发者轻松集成多种外部资源和服务。这使得构建复杂的对话系统变得更加简单高效[^1]。 2. **跨域融合潜力** 将 LangChain 的六个核心组件映射到个人职业规划上可以激发新的思维方式。例如,在制定职业生涯路径时借鉴这些概念可以帮助个体更清晰地识别目标、评估技能差距以及寻找成长机会。 3. **促进知识共享** 社区成员积极贡献自己的见解和实践经验,形成了丰富的学习材料库。这对于初学者来说是非常宝贵的财富,有助于他们更快地上手新技术并掌握最佳实践方法[^2]。 #### 存在挑战与局限性 尽管拥有诸多优点,但在实际部署过程中也遇到了一些困难: - **数据安全性和隐私保护** 当涉及到敏感信息传输或存储时,确保系统的安全性至关重要。因此,在开发基于 LangChain 的应用程序时必须充分考虑这些问题,并采取适当措施加以防范。 - **性能优化需求** 对于大规模实时交互任务而言,响应速度是一个重要考量因素。为了提供流畅用户体验,可能需要针对特定应用场景做进一步调优工作。 ```python def optimize_performance(model, dataset): """ Optimize the performance of a given model on specific datasets. Args: model (object): The machine learning or deep learning model to be optimized. dataset (list/tuple): Training and testing data used for optimization. Returns: object: Optimized version of inputted 'model'. """ pass ``` #### 发展趋势展望 随着研究不断深入和技术进步加快,未来几年内预计会出现更多创新性的改进方案。比如引入更加智能化的工作流程管理机制来提高效率;或者探索新型算法以降低计算成本的同时保持良好效果等[^3]。
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