反思

缺点1:拖延症

不知道是不是很多人都会有差不多的感觉,就是我总是在心中想着我要去干这一件事,然后拖了又拖。最后总是拖到晚上才会认真的做在书桌前面进行学习。而且这样的时间真的是不够的,学的也是一脸懵逼状态虽然最近几天搞懂了树状数组和线性树但是还没进行运用!!只是看了书本和一些例题的做法,看的头头是到但其实运用还是要翻着书会忘记基本的东西!!

缺点2:时间管理太差

因为我想在暑假里锻炼自己一下,所以报了一个辅导班然后下午的时间就这样被安排出去,然后上午的时间又总是浪费掉,因为晚上总是在十二点左右睡觉,所以我起床的时间就总是九点多左右,然后洗刷吃早饭磨蹭磨蹭就到十点多了,学习的时间总是这样被我自己磨蹭掉了。

解决方案:

我下载了一个番茄todo,是一个定时提醒你,并进行把你的所有的软件进行封锁在这个时间里,你不可以玩手机,逼着自己去学习!并且这个是有时间限制的,他会给你休息的时间就自己提前设置好就可以。推荐像我这样不太自觉地学生。
在这里插入图片描述

缺点3:假努力!

有很多人都说要努力啊,要好好学习啊!但是我认为我总是在假的努力当中,我没有很努力的学习高三的时间,高三的时间运用根本没有利用起来,别人在奋斗学习的时候我在睡觉甚至还和英语老师吵了好几次,真的是很幼稚当时的我。但是我又总是在别人面前表现出我很努力的样子我真的很累的样子,其实只是精神的脆弱。到大学里,我好像依旧在假努力,我参加费老师这个课的时候想说让自己的大学不会太颓废没有用,但其实我在这个队伍里面真的是一个渣渣。虽然我在跟着老师做题,但总是在应付的感觉也学到了很多知识但是又在比赛中不咋样很垃圾,我真的是很垃圾在假努力一天天毫无意义。
真的不知道从什么时候开始我的学习是成为一种攀比的形势存在的,我不喜欢听到我不努力这样的字眼,我记得小时候的我会为了一百分的数学超级认真的检查三遍以上的试卷却在长大以后一次认真的努力都很少。而且装作我很努力!!
还记得我选计算机这个专业放在第一位的时候只是认为计算机很难但是我想试试应该还可以的心理,但其实有些时候自己看书是真的不太会,也不知道怎么写博客进行表达,然后找到视频进行观看之后懂了理解了,但是又不能将他的视频内容直接转为我的博客,然后就又拖欠博客了一篇,有时间感觉自己是真的菜a!

总是忘记努力,没有目标

最后呢!学学我们宿舍那位女士的心灵鸡汤啊!
你要悄悄的拔尖,要证明女生你可以在计算机这个行业取得不错的成绩!

目标:

1.学好基础的代码
2.学好英语
3.参加几次现场比赛

### 关于 LangChain 的反思与评价 LangChain 是一种旨在连接语言模型与其他工具和服务的技术框架,其设计初衷是为了更好地利用大型预训练语言模型的能力并将其应用于实际场景中。这种技术不仅能够增强自然语言处理应用的功能,还促进了不同领域之间的协作与发展。 #### 技术优势分析 1. **模块化结构** 该框架采用了一种高度灵活的设计理念,允许开发者轻松集成多种外部资源和服务。这使得构建复杂的对话系统变得更加简单高效[^1]。 2. **跨域融合潜力** 将 LangChain 的六个核心组件映射到个人职业规划上可以激发新的思维方式。例如,在制定职业生涯路径时借鉴这些概念可以帮助个体更清晰地识别目标、评估技能差距以及寻找成长机会。 3. **促进知识共享** 社区成员积极贡献自己的见解和实践经验,形成了丰富的学习材料库。这对于初学者来说是非常宝贵的财富,有助于他们更快地上手新技术并掌握最佳实践方法[^2]。 #### 存在挑战与局限性 尽管拥有诸多优点,但在实际部署过程中也遇到了一些困难: - **数据安全性和隐私保护** 当涉及到敏感信息传输或存储时,确保系统的安全性至关重要。因此,在开发基于 LangChain 的应用程序时必须充分考虑这些问题,并采取适当措施加以防范。 - **性能优化需求** 对于大规模实时交互任务而言,响应速度是一个重要考量因素。为了提供流畅用户体验,可能需要针对特定应用场景做进一步调优工作。 ```python def optimize_performance(model, dataset): """ Optimize the performance of a given model on specific datasets. Args: model (object): The machine learning or deep learning model to be optimized. dataset (list/tuple): Training and testing data used for optimization. Returns: object: Optimized version of inputted 'model'. """ pass ``` #### 发展趋势展望 随着研究不断深入和技术进步加快,未来几年内预计会出现更多创新性的改进方案。比如引入更加智能化的工作流程管理机制来提高效率;或者探索新型算法以降低计算成本的同时保持良好效果等[^3]。
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