不要迷失在技术的海洋中

不要迷失在技术的海洋中(转)

 

    技术就好像一片汪洋大海,越深入越望不到边际。就拿自己的体验来说吧,2000年的时候在学校搞ASP,觉得网页开发就是这么简单,把数据库中的数据格式化一下显示在页面上,把用户的输入组装成添加删除和修改的SQL提交到数据库中去。几年后的今天,我对自己了解或听说过的ASP.NET相关(注意:仅仅是ASP.NET或者说网站制作相关)技术列了一下:




   
在这些语言、技术、工具、理念中,每一项都能扩展出很多还要细化的技术,每一项要达到熟悉的程度可能都会花去一年的时间,如果这些都要达到熟悉的话,大概也就快退休了。不但如此,每一个技术都在飞速发展,今年语言到了明年就有更简单的语法,今年的技术到了明年就有更好的技术来替代,今年的工具到明年已经面目全非,今年的理念到了明年已不再流行。

或许你现在:

l         在为面试而去搜索接口和抽象类的区别;

l         在为新技术来不及学习而烦恼;

l         在为看不懂高深的技术文章而烦恼;

l         在为项目不能提高自己的编码水平而发愁;

l         …………

我觉得:

l         不管做什么,学什么,一要心态好,二要态度好。所谓心态好就是不要着急、不用担心;所谓态度好是多分享、多讨论、学出自己的心得。分享的意义是很大的,在分享之后的认知水平往往比分享之前的高,而且在很多时候分享给别人1点,别人能回报给你2点。有些人在团队中不愿意分享,怕团队中的其它人水平提升了影响到自己的地位,其实这种想法是没有什么道理的,也是对自己不利的。有些人又在羡慕别人的技术NB,崇拜高手,为自己的技术差感到烦恼,如果你对自己信心又有什么技术是花时间学不到的那?

l         从学习的内容上来说,要坚持两个原则,如果你没有时间的话,那么学新技术不如学基础、学应用不如学思想。举例来说,如果你只熟悉C#的基本语法的话,那么学好C#这个语言比学会编写留言本更有意义,如果你关注MVC、ORM的话,那么学习它们的思想比学会使用MONORAIL以及NHIBERNMATE更好。技术虽然一直在变,但是越是基础和越是抽象的技术变化越慢,越是偏向应用越是具体的技术变化越是快,从性价比上说,学习基础知识性价比更高。再举一个直白的例子,DIY电脑的时候,在显示器上多花费500元的意义一定比在显卡上多花费500元的意义大,而就是有些人宁可在显卡上多花费500元。在很多大型软件公司,招聘的时候只看人(看人品、看聪明程度、看态度)不看技术的,因为它们需要的是能快速发展,适应企业文化的人,而不需要你那些所谓的精通和熟悉。

l         不要过于专著于技术,这里的技术指工作中用于开发的技术。在几年之后,当你只有.NET可以和你的孩子分享的话,是不是太可悲了。在软件行业,技术虽然一定程度决定了薪水、决定了职位,但是我们的生活并不是100%是工作,有时间为技术而发愁,为何不综合提升自己的其它能力呢?并且随着职位的上升,往往沟通能力、经济知识以及文学艺术修养比技术显得更重要,这个时候叹息自己过于专著技术往往为时过晚。

l         虽然国内很多公司的技术层次不同和文化也有差异,但是在大多数的时候公司或别人能教给你的东西很少,要学东西还是要靠自己主动。有的人一直觉得在公司学不到东西,想换一个环境,往往他换了一个环境之后发现还是学不到什么东西。国内的项目大多还是急功近利的,不要期望有这么多微软研究院,空闲的时间踏踏实实学一些东西比到处找工作强很多,做项目的时候多分享一下自己的心得给团队成员比抱怨团队技术实力差强很多。

l         在工作中,要始终提醒自己“谦恭”、“真诚”和“规矩”,谦恭真诚对别人,把规矩留给自己。技术再强也要“谦恭”,离开了“谦恭”的技术就会失去光芒,社会再险恶也要“真诚”,一切虚伪会在“真”诚面前低头,职位再高也要“规矩”(不迟到,不早退,以身作则),否则再大的权力也只能变成人员的流失。如果能做到这六个子,那么无论你的技术怎么样,无论你到哪里都会得到领导的重用,在事业上有所发展。

    现在的你不再:

l         为面试而去搜索接口和抽象类的区别,而是在面试的时候告诉考官你并不知道它们之间的区别,但是愿意在一个月内系统学习面向对象的知识;

l         为新技术来不及学习而烦恼,而是明确了自己最需要学习的技术,一边学习一边分享;

l         为看不懂高深的技术文章而烦恼,而是拿起《C#高级编程》踏踏实实从头到底边阅读边做试验;

l         为项目不能提高自己的编码水平而发愁,而是在进度允许的情况下尽可能让项目变得可扩展、可维护以及高效;

l         …………

 

看到身边的一些人为技术所累,在技术的海洋中航行的很辛苦,因此有了本文。本文的主要目的是提醒大家找到方向,时不时回岸边休息一下,思考一下新的航向,不要迷失在技术的海洋中让自己筋疲力尽,在技术之外的有很多东西的意义远大于技术,请大家踊跃讨论…………

更新(本文或许过于杂乱,总结一下观点):

l         学习靠自己,不要期望别人教你什么,学习要主动;

l         不管水平高低,不要看不起自己,也不能看不起别人,学习要心态好;

l         不能不思进取,也不用让自己为技术所累,给自己多一点技术之外的时间;

l         如果时间不充裕,优先考虑学习基础的内容,同时也可以多关注一些新的思想;

l         如果别人能从你这里学到知识的话,那么你自己也一定学到了知识,请坚持分享;

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangjjhua/archive/2009/08/14/1545828.html

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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