2018年终总结

今天是2018年12月31日,2018年的最后一天,按照惯例,对这一年做一个总结,用媳妇的话说就是,趁现在记性好,记下来,免得以后老了都记不起来了,好像很有道理。

2018年是萧条的一年,当然是对部分人来说,对我等平民可能没有太大感触,为什么这么说,因为我一不投资P2P,二不炒币,三不炒股,四不炒房,五暂时也没被裁掉,所以成功躲避了所有“灾难”。

不知道大家看出来没有,上面两句话我已经简单总结了2018年的大事,首先是ZF本着稳中有升的方针对房价进行调控,房市下行,导致很多炒房者被套牢,而中美毛衣战则加剧了这一形势;同样由于毛衣战,导致经济下行,科技股暴跌,当时因为炒股而跳楼的段子层出不穷;2018年币圈不再火热,比特币一跌再跌;由于近两年房市火热,很多人都把投资理财的钱拿来买房了,毕竟是稳赚不赔的生意,于是P2P的钱流向房市,P2P被掏空,大家都知道P2P的运作模式,没了资金流入自然就活不下去了,大量中小型P2P平台接连暴雷,这就害惨没有上岸的;大环境下,经济下行,资本市场缺钱,于是很多企业开始裁员,为了熬过这一轮寒冬,互联网行业尤为明显,很多大厂都扛不住开始裁员。

所以说萧条应该算轻了,2018年是大家比谁最惨的一年,不过也不要担心,按照以往的经验,这种形势一般不会持续太久,最多再过半年,又会回归正常,因为经济需要发展。

说完了宏观形势,下面来总结下我的2018。

2018年对于我来说还算不错,这一年我完成了人生中最重要的事情,没错,我们结婚啦,从此以后两个人相伴一生~ 虽然很激动,但其实并没有太多准备,因为当时决定买房了,第二天就毫不犹豫的去领证了。

然后就是买房了,买房也是比较仓促的,交通,商业,学区基本都没有,不过总归是有一个立足之地了,虽然要等两年才交房。中间被奸商中介坑了号子费,为此愤愤不平了好久。既然上面说了房市下行,为什么还要买房呢,刚需!

毕业后做了将近两年的 B 端 SDK 开发,感觉脱离用户太久,所以决定换一个做 C 端的部门,于是转岗到考拉。非常感恩这两年来跨老师和凤哥对我的培养,能遇到这样的导师和主管实乃三生有幸,也非常感谢七鱼的所有研发小伙伴两年来的陪伴。

在考拉的半年时间里,我成长了很多,不仅是技术上的成长,对职场有了更深的理解,感谢陈伟,俊俊,以及所有考拉 Android 组的小伙伴。我跳槽了,人生第一次跳槽,现在在口碑,离家近了,每天睡到8点真的很幸福。

到了阿里,发现比我想象的好很多,我原以为阿里是一家眼中只有 KPI 的公司,没想到大家都很友善,在这里能感觉到浓浓的人情味。最近参加了百阿培训,真的很惊喜,没想到培训也能这么有意思,而且集团很重视新员工培训,请了很多大咖来讲课,也认识了一群非常有意思的小伙伴。

今年有幸被 Google 抽中 I/O 大会门票,奈何公司以级别太低为由不给报销出差费用,就这样错过了,不说了,都是泪。

要说今年最幸运的事,应该就是摇到车牌吧,比我预想的快很多,因为现在穷,买不起… 然而指标是有有效期的,没办法只能咬咬牙,按揭买了车子,以后买菜应该会方便些吧。

不过我觉得最幸运的应该是娶到我最可爱的媳妇,每天给我做好吃的,累了帮我按摩,心情不好就一直安慰我,当然偶尔也会撒撒娇,发发小脾气,不过这样更可爱,哈哈!

这就是我的2018。

戊戌年冬月廿九,杭州,多云。

迁移自我的简书 2018.12.31

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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