在职场中,总结与汇报能力是展示我们思考、分析和沟通技巧的关键环节。通过对工作经验、项目进展或研究成果进行总结,我们可以向领导和团队成员展示自己的观点和成果。借助 Word,我们可以轻松地组织信息,确保总结汇报的内容清晰、有条理,以便其他人能够更好地理解。
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2019新的一年已经到来,如何制定个人it工作计划呢? 下面是收集整理的it个人工作计划,欢迎阅读。
为什么会聊这样的一个话题?因为自从居士的《最近面了十多个数据分析师,聊一聊我发现的一些问题》这篇文章发出后,很多同学都反馈自己日常工作就是打杂居多,实在不知道如何找到自己的亮点。特别是在绩效考核准备工作成果、找工作前准备项目经历的时候,无从下笔。
数据分析师日常工作中,周会往往是团队例行的事情,而周报则是搭配周会的产物。将本周的工作内容做一个总结,让领导一目了然了解你的工作进展。
最近在进行年底的工作总结和汇报,各个团队向CEO进行工作总结以及新年度的目标规划,听了近20个人工作汇报,协同团队提问、Diss以及老板的点评后,总结在工作汇报中常见的坑点,分享给你,或许在你下一次晋升汇报或者工作总结的时候,可以有所帮助,至少可以先扫个雷。
每个公司都会有自己的最佳程序员,他们一般都有共同的特性:每天都是公司下班最晚的人,永远都在不知疲倦的敲打着代码。
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先,介绍了多视图几何的相关概念和常用算法,包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着,介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码,以及该库在点云处理中的应用。最后,分享了关于深度学习的一些学习资料,包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享,能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用
报告软件测试错误的目的是为了保证修复错误的人员可以重复报告的错误,从而有利于分析错误产生的原因,定位错误,然后修正之。因此,报告软件测试错误的基本要求。。
提到AI,你首先会想到什么?五年前的人们会第一个想到的是AlphaGo下围棋, 但是现在大家或许会更津津乐道于AlphaFold预测蛋白质结构。 就在最近一两年,AI+科学作为一个崭新研究领域开始流行起来。正如众多年轻领域一样,它的方法论还需要更多的思考和讨论。 找不到讨论的平台?你来对了地方!ICML将举办一个AI+科学的研讨会,由来自全球顶尖机构(麻省理工、哈佛、斯坦福、剑桥、深势科技等)的研究人员举办,集结了AI+各科学领域的领跑者。 虽然这个workshop是第一次在ICML 2022出现,组织者们
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,类似于gitstats的定量统计数据工具则(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。
选自arXiv 作者:Chaoyun Zhang等 机器之心编译 近来移动通信和 5G 网络等快速发展,它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置,并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络交叉学科研究面貌的调研,读者可以阅读原论文全面了解该新兴交叉学科。 互联网连接的移动设备正在渗透生活、工作和娱乐的各个方面。智能手机数量不断增加以及不断增多的应用程序引发了移动数据流量的激增
(拍摄于2017.12.24-太原汾河景区) 前言 从年前就嚷嚷着要走出去走出去,转眼间已经到了年底依然在我的大太原呆着。年底了,不能免俗的我,也来写一篇2017年度工作总结的文章,凑凑热闹。如果对你有一点点启发,或者感悟,那我写这些文字也算值了。 接下来,正文从这开始~ 说实话,这是我从事前端三年以来,第一次认真写年度工作总结,提笔一瞬间,感觉今年的路走的挺坎坷的,一步一个坑,有坑就要努力往出爬,每次爬坑的经历或多或少都会有些收获。或许,人生这个阶段应该叫,磨砺。 MacBook Pro对我编程的影响
目前,推荐系统在信息过滤中起着至关重要的作用。现有主流的推荐系统主要是通过学习数据中的相关性进而提取用户的行为偏好,例如协同过滤中的行为相关性,点击率预测中的特征-特征或特征-行为相关性。然而,遗憾的是,现实世界是由因果关系而不是相关关系驱动的,相关关系并不意味着因果关系。例如,推荐系统可以在用户购买手机后向其推荐电池充电器,其中后者可以作为前者的原因,而这种因果关系是无法反过来的。最近,为了解决这个问题呢,推荐系统的研究人员开始利用因果推理来提取因果关系,进而增强推荐系统的性能。
如题,这是我毕业第二年的工作总结,对第一年工作总结感兴趣的请戳这《毕业一年的大专生程序员工作总结》,再简单介绍一下我以及这个系列的文章。
一个机房启用后,我们通常希望人员稳定,且由于各个机房情况不同或启用已久的老机房,我们一般都希望熟悉机房特殊环境的驻场长久工作下去,不要轻易更换。一个稳定且熟悉机房环境的驻场能快速高效的处理机房各项事务,有利于机房稳定运营。 但稳定长久的驻场也会带来一些问题,比如:机房内的历史问题、特殊环境只有驻场一人知晓,一旦驻场离职就会造成信息的断层,可用数据的丢失。由于过于依赖于某一个人,即使明知驻场技能或积极性等不能满足日常运营的要求,也不愿轻易替换他人接手,害怕新人过来后不能承接历史信息,影响日常运营的稳定。 为规
之前在嵌入python解释器的过程中,我们没有处理这样一种情况:当Python解释器正在执行一个阻塞操作(比如socket server 在监听一个客户端连入),这时我们需要终止解释器的运行,该如何操作呢?
在这个快节奏的时代,我们总是被各种琐事和信息淹没,很多时候,我们需要一个简洁明了的方式来整理和梳理这些信息。
我的电脑又双叒叕出毛病了,昨天需要写一篇全网营销的月工作总结,写完之后保存却出错,为什么又是我?之前遇到过word2010关闭文档时提示:“您正在试图运行的函数包含有宏或需要宏支持的内容”,的故障,解决方法也很简单。
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在2018年江西省工业控制系统信息安全检查专项行动中,我司很荣幸的负责此次专项检查工作。本次检查工作历时一个多月,依据工信部2016印发的《工业控制系统信息安全防护指南》,对江西省11个地市包括电力、医药、汽车制造、特种化工等多行业中的37家工业企业进行了工业控制系统安全检查。
从2018年的实习开始算起,工作时间也接近两年,在两年的工作中,由于工作时间较长(基本996),所以一直以来留给自我学习及提升的时间并不多,在相当多零碎的时间里,也只学习了一些零散的东西,对技术的提升并不明显。 日常的工作基于C语言开发,开发内容与业务逻辑耦合性大,时常有种感觉,除了C写得熟练些外,离开这个业务背景,现在的开发工作貌似对今后的发展并无多大裨益。我认为关键问题在于,基础的数据结构与算法缺乏整理,相关能力难以提升,同时对于开发来说,与业务逻辑耦合过大,无相关领域业务涉及,会使得自己的技术之路越走越窄,从长远发展来看,作为一名算法开发人员,这样确实不够合格。 处于现在的窘境,就打算开始系统地整理下现在所涉及到的相关理论知识,提炼并总结经验,同时学习新的技术。为了监督自己,开始撰写博客,一方面是时刻提醒自己,清楚自己的计划,另一方面也是为了把总结的知识与经验都记录下来,防止自己在同一个坑上跌倒多次。 目前粗糙地计划了一些,包括自己之前在做的零碎事情整理,现在工作相关的经验总结,后面要学习的新技术相关,大致记录如下:
工作总结,行业分析,提案报告,老板汇报很多时候我们队一个行业,一个领域都需要大数据的作为根据,那么这些数据从哪里找呢,每次找数据是不是非常烦杂呢,小编接着上一篇分享为大家又马了10个行业网站~~~~ 由于上一篇文章推荐量较少,很少人看到学习到,本次对上一次分享进行补充,希望对你工作学习有所帮助。关注我持续更新哦~~ 1.Linkedin 行业洞察 https://business.linkedin.com/zh-cn/talent-solutions/recruiting-resources-tips
8月6日下午,清华大学(软件学院)-中国核能电力股份有限公司数字核电技术联合研究中心(以下简称:联合研究中心)第三次管委会在大数据系统软件国家工程研究中心二层会议室召开。联合研究中心管委会主任孙家广院士、特邀顾问清华大学校务委员会副主任姜胜耀、中国核电党委书记董事长卢铁忠、总经理马明泽出席管委会,联合研究中心领导及部分研究人员18人参会。本次会议由软件学院院长王建民教授主持。 会议现场 刘英博汇报年度工作总结 会上,软件学院副研究员刘英博做《数字核电技术联合研究中心2021-2022年度工作总结》。针对
2021年9月30日,天津证监局发布《中信证券股份有限公司关于海光信息技术股份有限公司首次公开发行股票并上市辅导工作总结报告》。 海光信息股东情况: 海光信息营收情况: 相关阅读 · 8.26 亿元(国产芯片)服务器大单:浪潮 4.41 亿、中兴 2.65 亿、中科可控 1.77 亿 中国银行定向采购(鲲鹏、海光)服务器 6.4亿元鲲鹏服务器采购(华为4.6亿、新华三1.2 亿、同方0.6亿);5.2亿海光(中科可控3.5亿、浪潮 1.7亿) 云头条:美国贸易管制黑名单新增中科曙光、天津
上一次的更新文件是6月15号,离今天也快要一个月了,主要想说明一下最近为啥一直没更的原因及以后更新的情况。
20年5月到现在入职阿里已经快一年了,一年之中也做了几个项目,期间趟过了不少坑,以往的年度总结都是闭门造车,写完了扔印象笔记之中给自己看,今年在知乎上看了很多大佬们的文章,收获很多,尤其是在讨论的过程之中,对自身能力的强化很是受用。于是想晒晒自己一年的收获,欢迎各位大佬交流~
在人力资源数据分析师的线下课中,我们对人力资源的各个模块做了数据仪表盘,然后通过各个维度对仪表盘数据进行交互,很多同学在做完数据仪表盘后就问,在PPT里能不能做数据仪表盘的交互,比较可惜的是 EXCEL 版本的数据仪表盘不能在PPT中做动态的交互,只能做静态的数据的展示。
说到数据可视化,大家可谓耳熟能详,设计师、数据分析师、数据科学家等,都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。
直截了当地点出“成长”的主题,然后将“年终总结报告”作为副标题。即告诉别人这是一个年终报告,又阐述了要表达的内容。
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 作为一名运维工程师,如果你在春节放假期间没有被报警电话和邮件吵醒过,那说明你在放假前的准备真的非常出色。如果你的准备不够充分,下场请
今天跟大家出的这篇文章,是从爬虫的起点开始讲起,这里的Python学习教程,一篇文章带你贯穿爬虫始末!之前也够跟大家出过相关的Python相关的Python学习教程,伙伴们也可以翻阅一下以前的!
原图: http://www.thehighestofthemountains.org/images/thehighestofthemountains_brain_quotes_rev27_image.pdf
作者:田渊栋 【新智元导读】FAIR研究科学家田渊栋今天在知乎发表他的2017年工作总结。今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索,文章介绍了这两个方向的研究,在ICML、NIPS等发表的工作。 今年的主要研究方向是两个:一是强化学习及其在游戏上的应用,二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章,主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己 ICML 的这篇[1],分析了带一层隐层的网络,且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇
我们以前在上《人力资源数据分析师》课程的时候,有让同学做各个模块的数据仪表盘的建模,很多同学在做数据建模的时候会问,我们的做的数据仪表盘可不可以放到PPT中去演示,很可惜的是 在EXCEL中,我们做的仪表盘只能在EXCEL 中做演示,如果复制到PPT中只能是一个静态的图表。
已是年终,各大小平台都在忙着给自己的用户推送一年来用户使用自己产品的痕迹,从产品的角度来讲,这是一种提升用户粘性的行为,通过用户主动分享一年的战果还可以达到产品裂变的目的。那,2021的你有写年终工作总结嘛?
在上数据化薪酬建模与分析课程的时候,我们会对薪酬建立数据仪表盘,通过数据仪表盘的形式来对薪酬的关键指标进行数据的交互,来进行数据分析,很多同学在完成了薪酬的数据仪表盘后都会提出一个问题,就是我们做的数据仪表盘能不能在PPT中呈现进行数据的交互,因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。
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(文末有福利!) 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战,具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
基本是一些概念,不过看了这些东西基本理解了泛解析和泛绑定的意思,终于给我配置成功了。下面就一一说下这个问题:
SEO工作人员每天的工作总结起来就两种,建设外链和创作内容,这两项工作占用了SEOer大量时间。很多企业不会对这些内容诊断和分析,但是定期的内容和链接的分析对于SEO非常重要。检测死链对于SEO有哪些帮助呢?武汉SEO和大伙儿一起来看看。
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肿瘤微环境具有高度异质性,深入理解肿瘤微环境特别是肿瘤浸润免疫细胞的特征,对探究肿瘤发生发展和免疫疗法的关键调控分子至关重要。近年来,单细胞转录组技术成为解析肿瘤微环境的有力武器,在相关研究中取得了一系列突破进展,包括揭示肿瘤浸润免疫细胞的异质性、动态变化关系以及这些免疫细胞在不同肿瘤免疫治疗中的潜在功能。
如今不论是外贸企业还是专业的海外推广公司都会组建自己的Google SEO推广团队,可以更有效的做好网站SEO,但是要发挥谷歌SEO推广团队的最大效能,我们并不能随意的让团队成员听之任之,随波逐流,我们需要有一套标准化的管理制度,来管理谷歌SEO推广团队。
第一章主要讲解爬虫相关的知识如:http、网页、爬虫法律等,让大家对爬虫有了一个比较完善的了解和一些题外的知识点。
从工程的角度来看,大脑皮层是一个六层电路卡,由晶体管和逻辑门组成,其密度是我们最紧凑的微处理器(Apple A8)的五倍。然后它被智能折叠起来以适应更小的空间,同时还减少了相互连接的轴突的长度。大脑皮层的最小估计处理能力(基于突触等于晶体管)超过 34,500 个英特尔四核 i7 处理器,而实际上它甚至可能更高。
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