First day in Hanna.

最新推荐文章于 2023-02-28 17:16:51 发布

weixin_34163553

最新推荐文章于 2023-02-28 17:16:51 发布

阅读量962

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/jonnyyu/archive/2005/05/09/152027.html

今天是我职业生涯的开始，在一家专注于机械设计软件开发的公司。我将面临许多新的学习机会，努力提升自己，期待与汉略的前同事们分享经验和心得。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天是一个值得纪念的日子，我正式开始了我的职业生涯。
新公司是做机械设计方面的软件开发的，这下又有很多好东西要学了
努力！努力！努力！

PS: 这里还有在汉略的同事吗？

转载于:https://www.cnblogs.com/jonnyyu/archive/2005/05/09/152027.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34163553

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems

Testing的博客

10-02

1万+

Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.

我所完成的探索电影数据集完成报告

Road To Rome

04-13

8604

探索电影数据集 by Kimi 在这个项目中，你将尝试使用所学的知识，使用 NumPy、Pandas、matplotlib、seaborn 库中的函数，来对电影数据集进行探索。下载数据集： TMDb电影数据数据集各列名称的含义：列名称idimdb_idpopularitybudgetrevenueoriginal_titlecasthomepagedirectortaglinekeywor...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

JavaScript 04 — Array Cardio Day 1

just a moment

10-24

249

实现效果熟悉数组的各种方法。 <script> // Get your shorts on - this is an array workout! // ## Array Cardio Day 1 // Some data we can work with const inventors = [ { first: 'Albert', last: 'Einstein', year: 1879, passed: 1955 }, { first: 'Isaac', last: 'Newt

【English Town】(五) 英语小镇Day5

追忆那迟到的许多年灬

10-24

489

总结一些自己在杂志、电子书以及公总号上浏览到的英语单词、短语以及一些民族习惯用语。（摘自：沪江英语） ☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆身在黑暗，心向光明☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆ 聚焦一周新鲜事，Let's GoGoGo....... 一、凯拉·奈特利不让女儿看《灰姑娘》，因为三观不正？她认为，《灰姑娘》宣扬的价值观并不正确，女孩子应该学会自己解...

JavaScript 30 Day -- 06 Array

吃桑果的柯基

12-14

249

实现效果：这一部分主要是熟悉 Array 的几个基本方法。关键点：console.table（） //按照表格输出 filter（） //过滤 --筛出运行结果是 true 的组成数组返回 map（） //map 形象的理解就是，把数组中的每个元素进行处理后，返回一个新的数组。 sort（） //排序 reduce（） //这是一个归并数组的方法，它接受一个函数作为参数（这个函数可以理解成

Day04 - Array Cardio 指南一

孔壹学院

07-20

470

Day04 - Array Cardio 指南一作者：©liyuechun 简介：JavaScript30 是 Wes Bos 推出的一个 30 天挑战。项目免费提供了 30 个视频教程、30 个挑战的起始文档和 30 个挑战解决方案源代码。目的是帮助人们用纯 JavaScript 来写东西，不借助框架和库，也不使用编译器和引用。现在你看到的是这系列指南的第 3 篇。完整指南在从零到壹

计算机视觉论文-2021-07-26

中科院AI算法工程师的博客

08-02

1168

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年7月26日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:RGB Image Classification with Quantum Convolutional Ansaetze AUTHORS: YU JING et. al. CATEGORY: quant-ph [quant-ph, ...

Cesium中simple.szml文件格式详解（二）

wenxinzhu的博客

02-28

1069

CZML是一种基于JSON的数据格式，用于描述三维地球场景中的各种对象。CZML是Cesium开发团队设计的一种数据格式，用于描述Cesium中的三维场景。 CZML可以用于描述各种静态和动态的地球场景，包括地形、建筑物、传感器数据、航空航天数据等。使用CZML可以轻松创建各种地球场景，并将它们与其他数据源集成。 CZML的数据结构是树形结构，每个节点都有一个ID和一个parentID属性，可以将其视为一种场景图数据结构。 Cesium可以读取CZML数据，并根据CZML描述的场景生成三维地球场景。

【人工智能】NIPS2019 | 2019NIPS论文 | NeurIPS2019最新更新论文~持续更新| NIPS2019百度云下载

热门推荐

中科院AI算法工程师的博客

09-04

3万+

论文下载百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/100OAXTIOTPoMjbi-dwOcxA 提取码：请关注【计算机视觉联盟】微信公众号，回复：NIPS2019 今天更新到2019年10月11号目录今天更新到2019年9月4号 Understanding the Representation Power of Graph Neural Networks i...

provide a raincoat. loui vuitton handbags

ciseao8406的博客

08-07

174

You could possibly get a knockoff of the of the handbags for as low as $60 to $100 dollars. Hence it's going to ...

AAAI 2022 论文列表

gbstack08的专栏

02-15

2万+

链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat

PMI-ACP练习题(23)

码农云云的博客

10-20

592

授权团队指的是什么？A. Project requirements B. Feature breakdown and a rough project plan C. Project schedule and constraints D. Project vision and scope Tom当前在执行海史密斯敏捷项目管理模型的推测阶段，除了估算迭代和发布计划，他还会进行的是。

ACL2020论文整理

qq_26884231的博客

08-24

3955

ACL2020论文整理目录ACL2020论文整理ACL2020接受文章列表Best PaperHonorable Mention Papers – Main ConferenceBest Theme PaperHonorable Mention Paper – ThemeBest Demonstration PaperHonorable Mention Papers – Demonstrations论文分类整理（自己感兴趣的方向，loading）预训练语言模型信息抽取关系抽取事件抽取文本生成基础任务图卷积神

基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0

08-13

内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用

最新发布

08-13

将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

08-13

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验

08-13

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。

基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架

08-13

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

无线通信领域OFDM系统PAPR降低算法(MATLAB仿真)的研究与实现 PAPR

08-13

正交频分复用（OFDM）系统中存在的峰值平均功率比（PAPR）问题及其对无线通信的影响。文中重点讨论了三种降低PAPR的算法——部分传输序列（PTS）、选择映射（SLM）和C变换，并通过MATLAB仿真验证了它们的效果。仿真结果显示，PTS算法复杂度低但可能引入误码率；SLM算法能显著降低PAPR但需要额外开销；C变换算法性能良好，但参数需根据实际情况调整。最终，作者通过对不同算法的CCDF（互补累积分布函数）分析，证明了这三种算法的有效性。适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是对OFDM系统和PAPR问题感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM系统中PAPR问题并寻找有效解决方案的专业人士。目标是在实际项目中选择最合适的PAPR降低算法，以提升系统的性能和可靠性。阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解三种PAPR降低算法的工作原理和优缺点，并结合MATLAB仿真实验进一步掌握其实现方法。同时，建议读者关注不同算法的具体应用场景和参数设置，以便更好地应用于实际工作中。