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很多程序员都有这样的觉悟;找工作学历是敲门砖,没有211,985起步的学历,想进一家大公司不太可能。举个例子好了;如果你是大厂面试官,参与面试的有10个刚刚毕业没有工作经验的普通学校应届生,还有10个刚刚毕业的985应届生,而你们只打算招5个人实习。你是看学历,还是看能力?我想正常面试官都会挑选学历好的。因为在工作之前,学历在很大程度上就已经代表了你的能力
关于这个问题这就要看你是怎么看待的了,不同人的情况不一样。其实有这种焦虑很正常,毕竟搞技术的,只要不去主动更新自己的技术栈,一直只是年复一年地搬砖的话,确实干5年干十年都是一个样,无非是经验涨了一点,但是技术确实陈旧不堪。还有就是不同级别的开发他思考问题的方式是不同的,考虑的问题也是不同的。初级工程师都在想着怎么把功能实现出来,中级工程师都在想着怎么实现功能能偷懒一点,
欢迎关注,专注Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具!随着深度学习的蓬勃发展,越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码,python有着种类繁多的第三方库,这里为大家从网络上收集了一些代码速查表,希望可以帮你在码代码时提速。文末已附上高清速查表获取方式,喜欢的小伙伴速取。速查表包括Python基础、可视化、神经网络、数据结构、机器学习、线性代数等21个模块,梳理不易ÿ
大家好我是小娜,现在是一名软件测试测试工程师(工资在1w2阶段还需努力)。我大学期间学的是电气工程及其自动化专业,可以说是一事无成哈哈,大学三天打鱼,两天筛网导致专业水平学的不怎么样,毕业后从事了一份销售(买房子)的工作,但是,销售工作压力大,时间长,我的身体逐渐开始无法负荷高压高强度的工作,更重要的是,在三年的工作过程中,我逐渐认识到自己的优劣势,认为销售并不适合我。最主要的原因还是,工作越来越难做,同行越来越多,公司对老
文章目录内容介绍新手、初学者初级新手认知中级熟练掌握高级精通、灵活运用内容介绍你可以做很多事情来学习机器学习。有一些资源,比如书籍和课程,你可以参加比赛,你可以使用工具。在这篇文章中,我想围绕这些活动建立一些结构,并建议在从程序员到机器学习大师的旅途中,对要解决的问题进行一个松散的排序。机器学习的四个层次考虑机器学习能力的四个层次。这是一种模式,可以帮助我们思考可用的资源和活动ÿ
文章目录一、总结二、转行思想萌芽三、学习之中的困难四、面试的注意事项五、刷题(我自己)六、给其余想换行的人的建议七、结束语一、总结加入csdn一年了,也代表自己学习一年了,时间真快啊。这一年自己戒掉了游戏,戒掉了抖音,慢慢的养成学习的习惯,慢慢的学会写博客,终于有了自己人生的方向。就在9月10号,终于拿到了自己想要的offer,其实我也不知道这是对我努力的回报
为什么我们需要学习线性回归呢?线性回归是解决回归类问题最常使用的算法模型,其算法思想和基本原理都是由多元统计分析发展而来,但在数据挖掘和机器学习领域中,也是不可多得的行之有效的算法模型。一方面,线性回归蕴藏的机器学习思想非常值得借鉴和学习,并且随着时间发展,在线性回归的基础上还诞生了许多功能强大的非线性模型。可见,学习线性回归确实非常重要。目录为什么我们需要学习线性回归呢?
作为一名准大二的学生,第一次创建自己的博客,以此来记录自己学习编程过程中的学习成果以及心得经验。我目前的专业是计算机科学与技术专业,对于C语言基础的学习要求是非常高的。但我对于大一学习的C语言基础不是很牢固,所以在大二的前期强攻一下C语言,希望自己有所收获,并学有所成。学习编程不是一件容易的事情,但是要想学好一门语言,就得付出相应的努力。在今后的学习中,会每天学习C语言并且勤加练习。希望看到我文章的大家可以跟我一起督促学习,同时也希望在以后的文章中能够帮到大家在C语言方面遇到的问题。
深度学习—从入门到放弃(八)使用CNN进行人脸识别问题重述假设我们需要进行面部识别系统的开发,我们的思路如下:有一个有K个人的人脸数据的数据集进行人脸识别时我们先有一个输入图像输出图像为输入图像在数据集里的分类标签针对整个思路我们又面临着如下的挑战:人的个数多但是数据集里每一个人对应的图像又很少,即数据量小,我们需要在给定较少输入图像的情况下进行人脸识别鉴于以上,我们不选择简单的分类器
最近读到本“老书”,2016年的《3GPP系统架构演进(SAE)原理与设计》第二版,在学习5G的同时,回顾一下过去的4G。个人之前未接触过4G的关键技术知识,所以在学习5G时经常听别人谈起在4G中blablabla,所以产生好奇,4G时代这些关键技术都是怎样的,到了5G时代这些技术又发生了怎样的转变。 希望通读一遍这本书籍后能得到相应的解答,也把学习到的知识分享给大家。
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