北京实习总结——记住牛人那些话

通过在北京一家创业团队的实习经历,作者不仅认识到了自身在观察力、问题解决等方面的不足,还深刻理解了模仿优秀代码、独立思考及解决问题的重要性,并对如何提升个人能力有了新的认识。

本文来自:曹胜欢博客专栏。转载请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/csh624366188

短短的北京实习的日子,简单的可以概括为下面几个字:“痛并快乐着”。实习的地方是一个创业团队,他们主要是做自己的产品的研发,现在产品已经到了快接近尾声了,应该用不了多长时间就要上线了吧,我去了其实就算是一个打杂的,本来对产品又不熟悉,用到的技术.Net也不是很熟。总体来说,这次实习的收获是正确的看到了自己的位置,也看到了自己的缺点,也为自己以后的就业和发展确定了一些方向。


这次实习机会确确实实也暴漏出了自己很多的问题,比如:没有足够的观察力、对于问题的处理缺乏冷静思考等等诸多问题。这次机会主要要感谢一下这个开发团队的灵魂人物——勇哥,优快云中应该知道他的人很多,但真正了解他的人应该不算太多吧。其实我只想说他却是是一个不折不扣的高手,这段时间我被彻底的臣服了。他是一个工作17年的老手了。他的思想给了我巨大的震撼,这次总结应该主要总结的是他对我说过的话,每一句话都需要我花很大的时间去揣摩,下面我就根据他对我说过的话来总结一下自己在这次实习过程中发现的自己的不足:


1.学会模仿,去模仿牛人的代码比自创自己的代码风格要好的多

在实习的这段日子里确确实实的让我感觉到了自己代码风格的缺陷,越来越发现自己的代码写的很烂,很难看,没有成熟的代码风格,想到哪写到哪,最后代码乱到连自己都看不懂了


2.善于观察,培养自己具有福尔摩斯式的思维能力

这句话是牛人给我说的最多的一句话,原本说实话我只是听说过福尔摩斯,但不知道他是干什么的。最后看完大侦探福尔摩斯这部电影我才真正明白牛人想要告诉我的是什么,通过观察,很多问题没有我们想象的那么难,培养自己福尔摩斯式的思维有利于自己对问题的解决能力和分析能力的提高。不要遇到问题就立马想到百度或者google或者去问别人。要善于思考

3.不要轻易的去问别人问题。

在很多公司里,刚来的新人一般都会给配备一个老师。但是不要把这位老师当做你自己的依靠,遇到问题要先尝试着自己去解决,不要问一些没价值的问题,大家要知道,一个老程序员在公司的工作能力差不多能赶得上五个新程序的工作能力,所以,你打扰师傅半个小时,相当于接近自己三个小时的时间,尝试着去解决问题,千万切记,同一个问题不要重复问两遍。这也是师傅所忌讳的事情

4.英语的学习方法。

英语对一个程序员来说是非常重要的能力,为了应付考试式的英语学习永远不会有很大的提高,要学会去用他。在平时去学习他,没事多看一些英语的技术文档或者博客,这样既收获技术也收获了英语,一举两得。

5.不要为了想学什么而去学习,要去为了用他而学习

有时候我们会突然发现我们还有一个知识点没有学习呢,于是就想去学习这个东西,这时候我们可能不知道,这样的学习效率是非常低的。我们只是想学他,没有真正的知道他该怎么用,或者说没有去用,这样就算学会了,过不了几天也就忘了。为了用它而去学习,这样的好处是,我们不用专门抽出时间来学习某一个知识点,在我们尝试用的过程中我们就把它学会了。这样大大的加深了我们的印象,一般也不是那么容易就忘掉的。

6.不要轻易说不:

如果在工作过程中,老板交给你一个任务,千万不要轻易说不,不要说,我没做过,我不会做。这样的话只能说明你这个人能力有问题。这也是老板最不想听到的话,不要轻易说不。我们不会,完全可以借这个机会去学习,去查资料,但我们不能说不。

7.不要问我该怎么做,而去问我该做什么。

这句话应该和上边的不要轻易说不差不多。不要轻易的去问别人这个问题我该怎么做,我没有一点思路,等着别人给你说答案,说实话,这种行为时可耻的。我们应该最多也就是问一句我该做什么,你说做什么,剩下的我来去做,不要让别人喂你东西吃。

总结起来,虽然实习这段时间没有真正做过什么太有技术含量的工作,但是在思想和编码规范上却是还是学到了很多东西,这也为以后更好地去学习打下了一定的基础。从老板给我说的这些话中我们也可以清楚的看到,不要一味的去追求新技术,要去完善自己的各种能力,学习能力,观察能力等等,思想要跟的上“潮流”。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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