[有偿] Go 程序员线上访谈招募

DTofH 2024-03-14 22:45:09

JetBrains 是一家专注于创建智能开发工具的前沿软件公司,集成开发环境 IntelliJ IDEA 以及 编程语言Kotlin都是来自 JetBrains 的产品。



研究团队正在招募 Go 程序员,进行用户访谈,若有兴趣, 请填写招募问卷:https://jetbrains.com.cn/cs-go-developer-survey

【访谈目的】希望透过访谈深入了解程序员使用开发工具的习惯

【招募对象】正在使用 Go 语言的程序员

【访谈内容】了解程序员在使用集成开发环境、开发工具的情境与体验。

【访谈报酬】200 CNY 京东礼品卡或JetBrains 全家桶(等值 2,350 CNY, 包含 10 个集成开发环境、3 个扩展程序、2 个分析器和一个协作开发服务)

【访谈时长】60分钟

【访谈形式】线上 1 对 1 访谈,腾讯会议(全程录制,可能会需要分享画面,一定会保障您的隐私)


若有兴趣,请填写招募问卷,若您符合资格,我们将尽速联系您!
问卷链接:https://jetbrains.com.cn/cs-go-developer-survey

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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