2016个人总结

回顾2016年,从简单的HTML、CSS到深入学习H5、CSS3及JavaScript等技能,作者分享了作为前端开发者的成长历程与挑战。

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2016一路显得倍加艰辛,但是自己都走过来了,就凭这点坚持给自己点个赞。2016年,白天在公司上班,晚上回去开夜车,就这样大半年坚持下来,自己可谓初入前端门。2016年之前,自己也就会切切图,写写简单的静态单页面,用用HTML,CSS。2016年,开始使用H5,CSS3,开始重拾JS,开始学习JQ,bootstrap,开始了解AJAX,到现在开始学习angular,开始了解建站模板,开始自己购买域名,空间,搭建属于自己的网站….总之这一年,真的过得好辛苦,每天都有东西要学习,每天都因为自己有好多东西要学而痛苦…2016年要感谢,老板对我的赏识,对我的信任,对我的放心,有些时候我自己都觉得不行的东西,老板会说,我相信你肯定可以,你怎么这么琢磨琢磨…前端的路不好走,尤其对一个女生来说,每天都有好多东西要学,我都记不清楚,这一年我哭过多少回…但是哭完,该干嘛还是要干嘛…这一年,我动摇过,辞职去培训学校报班学习,但是周围人都建议在实践中总结,学习比干学知识点更易吸收。这一年,我活跃在各个交流群,除了问题还是问题,有时候一个很简单的知识点,别人一句话能解决的,自己看就要看半天,所以写到这里要感谢那些在交流群中愿意花费自己时间解答别人问题的人。因为有这样的经历,所以我告诉自己当自己有能力的时候也要去帮助别人。真的,特别感谢那些大神们,对于你们就是一个链接,一句话的事,而我就要弄半天。2016年,谢谢坐在我身边一直悉心指导的杨哥,为人本来都很谦虚低调脾气好的你,不厌其烦的指导我这个小白,在前端学习的路上给我以指导,与方向,谢谢你,虽然你看不见,但真的,对于出入职场的新人,有个前辈愿意帮你,内心的感激之情除了感激就是感激。2016年,对于帮助过我的人,真的很感谢你们,2016年对于熬过来的自己也说声真的不容易,这一路走来的感受,绝不是三言两语能带过的。2016职场元年,2017还有更多的挑战等着我,前端之路是我选择的,即使很苦也会坚持下去的…2017我知道我会走的更加艰辛,希望能遇见能陪着我的人,你不需要做什么,就陪着我就好,就静静的在我身边陪着我。当然,妹子本是妹子。2016年,我认清了一个事实,男女真的有别,各位男性同胞们请善待你们身边的异性,有可能他们很强势,但是也需要你们的保护。此篇无关技术,纯属个人总结。回首来时的每一步都走的好辛苦!!!真的有好多要学的,angular都快淘汰了,我却才学,想想就可笑,想想都知道我有多菜。2016我的互联网思维就是百度,不停地百度,百度,还是百度。。。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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