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2020去奔跑
摘要: 过去的2019,如同神经刀,陷入低迷大半年,没有如年初所期望的在路上,而是半路抛瞄,临到年终才逐步调整恢复状态。 (1) 身心健康 作息习惯保持尚可,年初跑步轻微扭伤,养伤三个多月,不能跑步,随之懈怠下来。运动量明显下降,饮食上也不太控制,4月到7月之间,体重从120猛涨到134,工作生活陷入失控状
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posted @ 2019-12-30 19:36 塞外精灵
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2024年1月4日
大模型实战营第一课心得笔记
摘要: 1、了解专用模型和通用大模型,以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列,和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术,如训练数据,预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问:书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现,
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posted @ 2024-01-04 11:11 塞外精灵
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2022年12月15日
学期心得体会及寒假学习实践计划
摘要: 1、大数据技术学习-2门慕课220小时 自9月中旬-12月中旬开始学习大数据技术体系,主要是2门慕课,林子雨的《大数据技术原理与应用》,和《Spark编程基础》,其中《大数据技术原理与应用》目前跟到第14章,后续还有2周的课程,《Spark编程基础》跟到第4章,后续还有4章的课程。 目前已经学习的慕
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posted @ 2022-12-15 09:05 塞外精灵
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2022年10月29日
10月学习心得体会
摘要: 1、主要精力是在学习2门慕课,其中大数据技术完成第3-7章学习,实践练习只是完成部分。Spark基础编程,学习第2章部分内容。比预期进度慢,在搭建大数据开发环境上,在笔记本和台式机上,不同的软件版本搭建多次,建议还是按照慕课里推荐的版本号进行搭建,便于处理各种Bug。 2、关注了开源技术和微软的技术
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posted @ 2022-10-29 20:59 塞外精灵
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2022年10月13日
大数据创新实践开班作业
摘要: 1、现有技术基础 2015年之前,主要涉及早年的微软技术体系,如VB、.NET技术,ASP技术、HTML/CSS/JS等,做过相关的企业开发和IT培训,另外PB、C、C++、JAVA、Linux也都带过课。 2016年后专注于软测技术体系,在企业挂职干过软测工程师和软测顾问。 3门常见关系型数据库还
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posted @ 2022-10-13 11:26 塞外精灵
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2022年10月6日
虚拟机、Ubuntu和Hadoop安装心得-20221006
摘要: 一、安装软件选择 1、虚拟软件选择的VMWARE 16.2.4版本 2、Linux系统选择是3个版本的Ubuntu,Ubuntu16、Ubuntu18和Ubuntu20均为64位,没有选择最新的Ubuntu22(安装过程中出现过一些问题)。 3、JDK选择的是1.8-341版本。 4、Hadoop选
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posted @ 2022-10-06 16:34 塞外精灵
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2020年2月29日
2020前两个月学习心得
摘要: 2020年1-2月寒假学习心得-余金林 一、写出自己寒假整个8周具体技术学习收获,所花时间及完成代码量。如在某些技术上所学习的哪些知识点,统计所花费的总小时,代码总行数。是否和预期的寒假学习目标相符,达到80小时,2000行代码量等,并对自身制定计划和执行能力做一个自我评价,如学习计划是否合理,行动
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posted @ 2020-02-29 07:00 塞外精灵
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2020年1_2月寒假学习心得
摘要: 2020年1-2月寒假学习心得-余金林 一、写出自己寒假整个8周具体技术学习收获,所花时间及完成代码量。 答:1、完成pandas和matplotlib学习,花费40小时,1100行代码。 2、阅读六七篇软测论文和少量python温习。 3、学习大学慕课2周,如华科软测质量与管理, 武大营养学,中央
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posted @ 2020-02-29 06:58 塞外精灵
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2020年1月31日
寒假中期考核个人总结
摘要: 1、写出自己寒假前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量。如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数。 花费20小时在pandas库学习,写技术博客,完成400行代码,涉及较多概率统计学知识还需重温和学习。 20小时在阅读软测教研论文大约5篇,及时处理院系寒假通知各项事宜,天
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posted @ 2020-01-31 11:23 塞外精灵
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2020年1月6日
Numpy、Matplotlib和pandas学习路线引导
摘要: 一、Numpy、Matplotlib、Pandas概述 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,常用于数据分析。NumPy通常与SciPy和Matplotlib一起使用,广泛用于替代matlab,有助于我们学习数据科学或机器学习。 Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python
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posted @ 2020-01-06 11:14 塞外精灵
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