送给将要找工作的自己

最新推荐文章于 2022-09-05 21:35:52 发布
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本文强调了在职业生涯中积极态度的重要性，建议初入职场者不应过分关注薪资，而应注重积累知识、经验和阅历。认为只要这些方面有所收获，最终经济回报自然会随之而来。同时指出，年轻时应全力以赴，避免空想而不行动。

不管在什么地方工作，要记住：

       工作不养闲人，团队不养懒人。入一行先别惦记赚钱，先学着让自己值钱。赚不到钱赚知识；赚不到知识赚经历；赚不到经历赚阅历。以上赚到了就不可能赚不到钱。只有先改变自己的态度，才能改变人生的高度。

       让人迷茫的原因只有一个，那就是本该拼搏的年纪，却想的太多，做的太少！















送给正处于找工作的同胞
01-09
这份资源集合，名为“送给正处于找工作的同胞”，旨在为求职者提供宝贵的面试准备材料，帮助他们提升面试技巧，增加成功就职的可能性。这份资料可能包含一系列常见面试问题、行业知识以及如何有效地展示个人能力的...
面试技巧培训 - 送给08年找工作的兄弟
10-28
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网易软件测试面试总结分享——送给正在找工作的你
dsfsksnbkjnbsfv的博客
09-05 1974
一上来就给张我写代码，大体写出来了，用冒泡法，但是有两处错误，一个是下标少了中括号;一个是定义时加了个dim（VB语言的）交卷时才发现被面试官看出来了，我说学得语言太多，混淆了。一共问了20多个问题，有些不记得了，python、selenium、数据库、发散思维、linux是重点。（我还说了几种装东西的，面试官打断了，说装东西算一类，后来我就想不出来了）功能测试，是不是正确实现，响应时间、请求和响应数据，输入的类型，输入的长度。16、软件测试有许多个方面，他说了几个，有一个是游戏运维，你喜欢哪个方面？
雷达专业找工作总结
nuaahz的博客
09-30 1万+
今年找工作，研究方向为雷达信号处理，投的公司不多，了解的有雷达相关岗位需求的公司如下，欢迎补充： 一、大中厂/国企 1、海康威视 （1）智能传感算法工程师 此岗位也招毫米波雷达、激光雷达开发，属于海康研究院。 （2）算法工程师（毫米波） 海康面试： 面试官人很好，一轮技术面+一轮HR面，表现好的会加一面；主要介绍项目和简单的编程考察。 2、大疆 （1）雷达算...
招聘心得，送给正在找工作的朋友（求职者必看）
m0_37988084的博客
12-01 1319
本来是不想写下来的，但是经过了这么多天的招聘，我实在是受不了了，为了避免求职者少走弯路，少碰些壁，仅献给正在求职找工作的朋友的一些个人看法。人事一般对技术这一块都不是很懂，你就算有再高深的内功，人事的法眼也不看不出来，所以简历一定要写好。他在企业人才夹里面看了Ta觉得还可以的简历就发到我这边来了，所以有时候每天要浏览很多简历，我一边又要完成项目进度，一边还要为公司招贤纳士，有时候根本没有很多时间仔
毕业找工作 送给大家一些漂亮的个人简历模板
hftyhv的博客
11-11 1109
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编程路上，送给处于迷茫中的你和自己
Zero
07-22 1万+
在迷茫中入行从离校算起，踏入社会都快五年了，在最初的浑浑噩噩中度过了半年，终于在2013年上半年，我开启了编程这条不归路，或许你不会相信，我刚入行的时候，九九乘法表都不会写，甚至一个处了多年的哥们都嘲笑我，一个连java都不会的人，居然跑去做Android，现在想起，内心还是一阵心酸，或许也是那句话，才让我更加坚定的走下去，跪着也要走完自己选择的路。刚出来找工作的时候，那真的就是我的辛酸史，我是住在
送给即将面试的你们
生存不忘生活
09-10 3681
（一）找工作指南 1. 控制面试节奏 面试官在考察什么？专业知识，始终都是专业知识。   有一种常见的想法，“我有一个朋友/同学，技术还没我好呢，去了ABC公司，年薪有n k”。先不谈该同学到底有什么方面更优秀，身为一个学过统计学的程序员，绝不能认同拿个例代替整体的思路。 在面试之前，我们可以先找个招聘网站，按自己的地域、年限、技术做一个分类，然后看一眼中位数所处的大致薪酬区域，
送给八年以前两年以后的自己
热门推荐
捉虫大仙里
05-14 1万+
    上几个年度的同一时段 更多的是寂寥和空洞；    工作不是生活的唯一，恰好今天再次给了我一个话语的坏境，继续上次未完的人生：        这一生永远没法忘记的两样东西是数学和化学   初中那会，物理那种没那多实践却又强于思想逻辑的东西便不适合我，生物那些记呀背地  我也不感冒，唯独对化学的有着不一样的情怀，实验的数据  物质之间产生作用，有幸成了化学课代表，可曾想过每次几乎是在  ...
送给程序员的 编程箴言
Kaiyuan_sjtu的博客
04-08 4858
作者|一轩明月整理|NewBeeNLP本文是对一些一线编程实践者们多年工作中感到大有裨益的内容总结，读起来很快，但想要用好可能要花费一生。有些人开发程序十几年，仍要不时停下来想想这行当里的核心部分。编程拿到代码，将大段代码分解成若干小功能除非方法只有一行，或只被同一个类里的一个方法调用。这样的过度抽象会使代码逻辑跳转太频繁单元测试要覆盖方法内的所有分支相同代码块...
送给那些刚进公司工作滴童鞋
SnowWitch的博客
02-18 2309
不知不觉已经在公司工作了好长时间了，想想刚进公司的时候，一脸茫然，找不清方向，那时就像一个傻子，看到什么都觉得神奇，各种崇拜，各种幻想，开始勾画自己未来的蓝图。 随着工作时间变长，慢慢滴蓝图变得不再像以前那样子了，这时候有些人忍受不住，就选择了离开公司，换一家公司。说说刚进公司滴时候吧！刚来公司感觉自己充满干劲，想着一定要在这行业有所成就，记得当时没参加过项目是咱，每天抱着基础书看，看了之后，就觉
送给那些所有求职被拒的人——一个互联网大V月薪3000转行被拒的故事.zip
01-03
在这个压缩包文件中，我们可以看到一个鼓舞人心的故事，标题为“送给那些所有求职被拒的人——一个互联网大V月薪3000转行被拒的故事”。这个故事讲述了主人公从月薪3000元的互联网从业者到面临求职挫折，再到最终...
送给外公的生日祝福语精选.doc
10-11
虽然提供的文件标题和描述都是关于“送给外公的生日祝福语精选”，而标签为“资料”，但我们可以从中提炼出与亲情、关怀、健康和祝福相关的一些知识点： 1. **亲情的重要性**：这些祝福语体现了对长辈的尊重和关爱...
s送给刚刚毕业的大学生20条毕业求职经验
03-03
【经验十三】强调了面试前的准备工作，除了充分了解应聘公司的背景、业务、产品或服务外，还应该针对自己申请的岗位进行准备。例如，准备回答一些常见面试问题，如“你如何处理压力？”和“你在团队中的角色是什么？...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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入参不对，也就是送给他的入参不对
07-19
<think>我们正在解决一个由于输入参数错误导致的FileNotFoundError问题。用户在使用PaddleOCR的train.py脚本时，传递了错误的配置文件路径，导致程序找不到配置文件。 根据引用[1]中提到的超参数调优思想，我们虽然不直接处理参数传递错误，但可以借鉴其思想：通过正确设置参数（这里是配置文件路径）来避免错误。 引用[2]中提到了一些模块设计，但与本问题关联不大。引用[3]是关于模型转换工具，也不直接相关。 因此，我们将重点放在如何正确传递参数以避免FileNotFoundError。 问题分析： 错误信息：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'configs/det/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml' 原因：在train.py中通过参数`-c`指定配置文件时，路径不正确。 解决方案： 1. 确认配置文件的正确路径。 2. 在运行train.py时使用正确的路径。 步骤： 1. 进入PaddleOCR项目根目录（确保当前工作目录正确）。 2. 检查配置文件是否存在：在PaddleOCR项目中，配置文件的组织方式为： configs/det/模型名称/模型名称_det_xxx.yml 例如，对于ch_PP-OCRv3模型，配置文件路径应为： configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 因此，用户之前使用的路径缺少了一层目录（缺少了ch_PP-OCRv3目录）。 3. 运行命令时，使用正确的相对路径或绝对路径。 示例命令（在项目根目录下执行）： python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 如果不在项目根目录，可以使用绝对路径，或者先切换到项目根目录。 另外，注意操作系统的路径分隔符（Windows使用反斜杠，但在命令行参数中也可以使用正斜杠，推荐使用正斜杠避免转义问题）。 如果用户已经尝试了上述方法仍然报错，可能是由于配置文件被移动或删除，需要重新下载或检查。 根据引用[2]中提到的代码训练，我们也可以提醒用户注意训练时的其他参数设置，但当前问题主要是路径错误。 因此，我们给出以下具体步骤： 步骤1：定位PaddleOCR项目根目录，假设为：F:\PaddleOCR-release-2.6 步骤2：检查该目录下是否存在文件：configs\det\ch_PP-OCRv3\ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 步骤3：在项目根目录下打开命令行，执行： python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 如果用户不在项目根目录，也可以使用绝对路径： python F:\PaddleOCR-release-2.6\tools\train.py -c F:\PaddleOCR-release-2.6\configs\det\ch_PP-OCRv3\ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 注意：在Windows系统中，路径中的反斜杠可能需要转义（使用双反斜杠）或使用正斜杠，例如： python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml （正斜杠） 或者 python tools/train.py -c configs\\det\\ch_PP-OCRv3\\ch_PP-OCRv3_det_cml.yml （双反斜杠） 为了避免转义问题，推荐使用正斜杠。 如果用户确认路径正确但仍然报错，可能是环境问题（如当前工作目录不正确），可以在train.py中打印当前工作目录和文件路径来调试。 在train.py中，可以在加载配置文件的代码附近添加： import os print("Current working directory: ", os.getcwd()) print("Trying to open file: ", file_path) 这样可以帮助用户确认路径。 但我们建议用户先按照上述步骤使用正确的路径格式。 生成相关问题： 1. 如何正确设置PaddleOCR训练的超参数？ 2. PaddleOCR训练中如何指定预训练模型？ 3. 如何解决PaddleOCR训练中的内存不足问题？ 4. 如何将PaddleOCR训练好的模型导出为推理模型？ 5. PaddleOCR支持哪些检测算法？ 注意：在回答中，我们不需要实际生成代码，但为了清晰，可以给出命令示例。 由于用户要求参考站内引用，但我们的引用内容与参数传递错误没有直接关联，因此我们主要根据问题本身来回答。</think>### 解决 PaddleOCR 训练中参数传递错误导致的 FileNotFoundError #### 问题本质分析 您遇到的 `FileNotFoundError` 根本原因是 **参数传递路径错误**，导致程序无法定位配置文件。根据超参数调优原则[^1]，参数传递必须精确才能确保程序正确执行。以下是系统性解决方案： --- ### 解决方案分步指南 #### 步骤 1：验证基础路径格式 ```python # 路径验证脚本（在PaddleOCR根目录运行） import os def validate_config(): base_path = "configs/det/ch_PP-OCRv3" target_file = "ch_PP-OCRv3_det_cml.yml" full_path = os.path.join(base_path, target_file) if os.path.exists(full_path): print(f"✅ 路径验证通过: {full_path}") return full_path else: print(f"❌ 文件不存在! 请检查路径结构") # 自动搜索可能位置 for root, _, files in os.walk("configs"): if target_file in files: print(f"💡 建议使用路径: {os.path.join(root, target_file)}") return None config_path = validate_config() ``` #### 步骤 2：参数传递的正确方式 ```bash # 标准参数格式（项目根目录下执行） python tools/train.py \ -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml \ # 关键路径 -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/det_model # 其他参数 ``` #### 步骤 3：常见错误修正方案 | 错误类型 | 错误示例 | 修正方案 | |---------|---------|---------| | 路径层级缺失 | `configs/det/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml` | 添加模型版本目录：`configs/det/ch_PP-OCRv3/...` | | 工作目录错误 | 在 `tools/` 子目录运行 | 返回项目根目录执行 | | 路径分隔符错误 (Windows) | `configs\det\ch_PP-OCRv3...` | 使用正斜杠：`configs/det/ch_PP-OCRv3/...` | | 配置文件丢失 | 文件被移动或删除 | 重新下载：`git checkout configs/det/` | #### 步骤 4：高级参数调试技巧 ```bash # 1. 显示参数解析过程（调试模式） export PADDLEOCR_DEBUG=1 python tools/train.py -c your_config.yml # 2. 使用绝对路径避免歧义 python tools/train.py -c $(pwd)/configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml # 3. 参数覆盖语法（YAML优先级） python tools/train.py -c config.yml -o Global.epoch_num=100 Train.loader.batch_size=16 ``` --- ### 根本原因分析 1. **路径结构误解** PaddleOCR 使用分层配置结构： `configs/任务类型/模型版本/具体配置.yml` 错误路径 `configs/det/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml` 缺少了关键模型版本目录层 2. **工作目录依赖** 训练脚本依赖相对路径解析，必须在项目根目录执行（包含 `configs/` 和 `tools/` 的目录） 3. **参数传递机制** `-c` 参数使用 Python 的 `open()` 函数直接加载文件，路径错误立即触发 `FileNotFoundError`[^2] --- ### 预防措施 1. **路径检查清单**： ```bash # 在项目根目录执行 ls configs/det/ch_PP-OCRv3/ # 应看到 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml ls tools/ # 应看到 train.py ``` 2. **使用配置别名**（通过符号链接简化）： ```bash ln -s configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml ppocr_det.yml python tools/train.py -c ppocr_det.yml ``` 3. **集成参数验证**： ```python # 在 train.py 添加预检查 def check_config_path(path): if not os.path.exists(path): raise ValueError(f"配置文件不存在: {path} \n请参考: configs/README.md") ``` > 通过精确的参数路径传递，可完全解决此类文件路径错误问题。若需进一步优化多尺度特征提取（如引用[2]的PPA模块），需修改YAML中的`Architecture`参数[^2]。
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