学Java、当程序员能减肥?

chengxuyuan_sh 2014-10-20 04:07:13
我在上海参加的Java培训,我们班是个爱学习的班级,基本上每天晚自习的到岗率是90%以上,我也是其中默默敲代码的一员,当然这得归功于辛苦的老师们,如果说屈博老师让我在打基础的时候就对java技术充满热情与崇拜,等到于洋老师的时候,更多是自己一步步实现项目的惊喜与高兴。

我身材微胖,在我来培训之前就给自己制定了2个目标,一个是减肥,一个是高薪,目前来说2个都实现了。在每天每夜的学习中脑力、精力都必须高度集中,我都做到了,在认真听课后我都会把老师说的代码敲出来,每天坚持,日积月累,回头再看真没你想像的那么累,或者现在我还想回到那个学习的状态,那是最好的状态,难怪人们都说当学生是最幸福的事。

从培训班毕业大概1个星期时间,我大概面试了十多家公司,从原来目标薪资8.5k再到10k再到12k,对我来说面试一边是对自己技术和价值的肯定,一面也是我对这个行业各大公司增进了解。无论面试还是笔试,无论他跟你谈底层原理还是项目细节,我都很跟面试官聊到一起。

人家问我你为什么能拿到那么高工资,我想说其实我们班工资高的很多,一个班都在努力学习你好意思拖班级后腿吗?当然不跟别人比,只跟自己比,在经历了那么多面试过后更加确定我学到的、我用到的完全能胜任我想要的工作。

对了,我减了20斤,目前薪资12k;不过这只是现在,接下来会有新的记录、新的成绩、新的成果!
上海 杨同学
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chengxuyuan_sh 2014-10-29
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引用 8 楼 rui888 的回复:
你能力很好,拿那么多钱,帮忙解决些java 论坛里的问题吧。
正在上班中,已经整理了相关技术小结在资源里,有兴趣看看,多指点!
chengxuyuan_sh 2014-10-29
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引用 7 楼 rui888 的回复:
[quote=引用 6 楼 chengxuyuan_sh 的回复:] 4楼也太搞笑了吧,自己做不到的事情,别人就做不到吗??是小瞧自己还是小瞧别人@rui888
csdn 支持@号吗? 你怎么不说去你们学校培训要多少万? 在这里打广告还很有理。赚黑心钱有命花不?[/quote]我愿意说人家好怎么了,心里怎么那么阴暗,就见不得别人好吗
tony4geek 2014-10-27
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你能力很好,拿那么多钱,帮忙解决些java 论坛里的问题吧。
tony4geek 2014-10-27
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引用 6 楼 chengxuyuan_sh 的回复:
4楼也太搞笑了吧,自己做不到的事情,别人就做不到吗??是小瞧自己还是小瞧别人@rui888
csdn 支持@号吗? 你怎么不说去你们学校培训要多少万? 在这里打广告还很有理。赚黑心钱有命花不?
chengxuyuan_sh 2014-10-27
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4楼也太搞笑了吧,自己做不到的事情,别人就做不到吗??是小瞧自己还是小瞧别人@rui888
片生石 2014-10-21
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中华雪碧 2014-10-21
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chengxuyuan_sh 2014-10-21
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为嘛没有人问我是怎么减肥的!!
tony4geek 2014-10-21
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引用 4 楼 u014223587 的回复:
我也是从一个培训学校学java出来的工作半年了工资还没你一半高
所以他是假的,他是广告。
lj小君 2014-10-21
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我也是从一个培训学校学java出来的工作半年了工资还没你一半高
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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