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通过本科阶段的计算机毕业实习,我积累了宝贵的实践经验。这段经历让我对实际项目开发有了更深刻的理解。我积极参与了多个项目,并努力提升自己的技术能力。这些实习期间的学习成果,将为我未来的职业发展奠定坚实的基础。

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简介:
半个月的实习日记如下: 首先,3月5日进行了实习计划的实施,包括参观单位的核心设施,并通过查阅相关资料以及与领导的交流,系统地了解了单位的历史文化和发展历程。同时,也对单位的组织结构以及运营方式获得了初步的认识。随后,3月6日,进行了部门情况及运作模式的初步调研,详细了解了目前正在研发中的政务系统进展情况,并对系统的整体设计思路有了更深入的理解。接着,3月7日,投入到环境变量配置的学习中,并学习了ECLIPSE的安装和调试过程。3月8日,继续将理论知识与实践相结合,学习了数据表创建以及连接数据库的多種方法。3月9日,在系统复习前夕,回顾所学知识,并结合需求分析和已实现的功能进行对比分析,从而明确自身理论方面的不足之处,并确定了未来的努力方向。3月12日则进一步加深了对部门政务网站架构方法和功能模块实现方法的理解与尝试。此外, 还积极向经验丰富的师傅和同事们请教相关技术问题。3月13日专注于前台的设计、实际建设和维护工作。 3月14日, 致力于细化前台页面的设计工作, 并着手完成后台编码以及各项连接工作。 3月15日继续专注于后台模块功能编码实现的学习与实践探索。 3月16日, 再次全面熟悉并测试自己开发系统的各项功能实现情况, 总结所学知识及存在的不足之处, 并最终完成了实习报告的撰写.

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客服
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  • 12306战练
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    本项目是一次基于12306铁路订票系统进行的实际操作和学习过程,通过模拟开发与深入分析,旨在提升个人在Web后端技术领域的实践能力和解决问题的能力。 my12306实训项目练习
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    本研究使用E-Prime软件自行设计并完成了认知心理学实验,探索了特定变量对反应时间及准确率的影响。 在自己练习使用E-Prime的过程中进行了一些实验。
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    本文分享了作者在学习C#编程语言过程中的经验和感悟,从初学时的困惑到逐渐掌握技巧的心路历程。 我对C#语言有一定的认识,并且在学习过程中积累了一些心得体会。从基础语法到高级特性,我逐步深入理解了这门编程语言的精髓。通过实践项目,我发现掌握C#不仅能够提高开发效率,还能帮助解决复杂的技术问题。此外,在不断的学习和实践中,我也意识到持续更新知识的重要性,以便跟上技术发展的步伐。
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  • 日记系列之三十四(记录)
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    这是一篇关于作者在实习期间的经历和感悟的日志文章,是“实习日记”系列中的第三十四篇,分享了作者的成长与学习过程。 实习日记共34篇。欢迎大家下载阅读。字数不是特别多,但内容还算充实。
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    DeepWay是一款创新的辅助应用,专为视障人士设计,利用深度学习技术,特别是卷积神经网络,来提高其环境感知和导航能力,填补了市场上的技术空白。 深度之路项目旨在帮助视障人士。目前,在盲人导航技术方面尚未出现显著进步。因此,我采用了深度学习(特别是卷积神经网络)的方法来协助他们在街道上进行导航。 为了收集训练数据,我的方法是这样的:我们都知道CNN需要大量的带标签的图像数据集。所以我在大学拍摄了大量的视频素材(涵盖各种道路和环境),并编写了一个基本的Python脚本用于保存视频帧中的图片(每5帧保存一个)。对于每个分类类别(左、右、中),我收集了大约10,000张这样的照片,总共接近33,000张。 在训练模型方面,我构建了一套CNN架构,并对它进行了训练。通过评估所有模型的表现后选择了精度最高的那一款。我的模型的训练准确率达到了约97%。 接下来的问题是如何通知视障人士朝哪个方向移动。为此,我把Python程序与Arduino连接起来。我还把伺服电机安装到Arduino上并将其固定在眼镜的一侧,这样就可以利用串行通信技术来控制它了。
  • Python笔记
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    这份笔记是由个人精心编写的Python学习资料,涵盖了从基础语法到高级应用的各项内容,旨在帮助初学者和进阶用户系统地掌握Python编程技能。 自己总结的Python笔记适合初学者使用,排版简洁美观方便直接打印。以下是部分内容展示: 批量读取文件 ```python In [6]: import pandas as pd # 载入 pandas 包,并记为 pd In [7]: import os # 载入 os 包 In [8]: import glob # 载入 glob 包 In [9]: a = glob.glob(*.csv) # 获取工作目录下的文件列表,这里的 *.csv 表示所有 csv 文件 In [10]: data0 = pd.read_csv(a[0], engine=python, encoding=gbk) # 读取第一个文件 In [12]: for i in range(1, len(a)): ...: data = pd.read_csv(a[i], engine=python, encoding=gbk) # 循环读取后续的 csv 文件 ...: data0 = pd.concat([data0, data], axis=0) # 将每次读取的数据按行合并到一起,axis=0 表示按行方向合并 ``` 注意:`pd.concat()` 中的 `axis=1` 用于列向合并(横向拼接),而上述代码中的 `axis=0` 是为了说明如何进行行向合并。
  • 近年状况及走向.pdf
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    本PDF文档深入探讨了中国近年来在深度学习领域的进展与成就,并展望其未来发展路径和潜在挑战。 本段落概述了近十年来国内深度学习的发展现状与未来趋势。文章首先回顾了深度学习的关键发展历程及重要突破,如卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络等技术的出现和发展。接着,文中详细分析了深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等多个领域的应用情况,并展望其在医疗保健和金融服务等行业中的潜在价值与前景。最后,文章总结并探讨了当前研究中的一些热点问题及未来的发展方向,包括模型压缩技术的进步、自动化机器学习工具的应用以及强化学习算法的进一步发展等。
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