前言：随着Python语言的流行，越来越多的人加入到了Python的大家庭中。为什么这么多人学Python？我要喊出那句话了：“人生苦短，我用Python！”，正是因为语法简单、容易学习，所以Python深受大家喜爱。（Python！Python！Python！）Python初学者在迈过安装编程环境和基本语法的门槛，准备大展身手的时候，可能突然就会进入迷茫期：不知道做些什么、再学些什么。然后对编程的兴趣就会慢慢消退，找不到坚持下去的理由，从而慢慢淡忘之前学会的编程知识。所以找到自己感兴趣、能够跟着动手和学习的Python项目是特别重要的，这样才能把学会的Python知识用起来，不断地提高。最终
作者：红哥笔记链接：https://www.zhihu.com/question/20635088/answer/2683203738来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 今天我们来聊聊项目经理的专业面试10条经验总结，如果你能认真看完，相信对屏幕前的你会有一些帮助或启发。1、请做一下自我介绍不管什么岗位的面试，面试官问的第一个问题都是，请做一下自我介绍。针对这个问题，我也给大家准备了一个项目经理面试自我介绍的标准模版，你可以进行参考和优化，变成自己的自我介绍。比如下面的一段自我介绍模版：我叫xxx，今年xxx岁，毕业于xxx大学。毕业之后在xxx公司
感觉这两年势头不好的行业越来越多的，起初是教育行业大崩盘，在之后房地产和汽车等行业也在逐渐走向低谷，市场上“灵活就业”的朋友越来越多了，很多人都不禁开始思考自己现在的行业和工作是否能长久做下去，还有很多人已经开始计划在另一个行业重新开始。 正好我是前两年刚转行的数据分析师，有一些转行的经验和大家分享一下，对于想换工作的人来说没准会有帮助。确定目标，提前学习我刚开始是做运营工作的，在工作中逐渐接触了一部分数据分析的思维，当时用的比较多的是Excel这样仅仅和数据分析擦个遍的办公软件，但是后来公司各种风声传倒闭裁员，让我开始思考起后路，于是我第一时间选择了当时比较火且自己稍有了解的数据分析。我刚开
大家好！我是zhongsir。从去年12月布局ChatGPT的应用到现在已经将近快4个多月了。我认为在ChatGPT使用门槛不断降低的情况下，决定能否真正将其转化为生产力的因素就是“调教精度”。之前在星球分享过ChatGPT调教的三板斧，今天逐一来详细分析和分享一下，它们分别是：它能识别自然语言逻辑的描述，但它更擅长识别计算机语言逻辑的描述；它能识别自然语言，但它更擅长专业语言；它能识别中文，但它更擅长英文；最终，结果质量的好坏、精准度很大程度上取决于这几个“更”。本文整体结构分为两部分，第一部分是三板斧的详细解释和使用方法，第二部分是6个可以直接使用的调教方法。好，接下来逐一解释一下“三板斧
个人情况楼主一年经验的Java后端，2021年初毕业，3月份入职某互联网大厂，2022年5月份不幸毕业，之后面试了一些公司，也拿到了还算能接受的offer，近期趁着有空，将面经回馈大家。1、核心考察点1）、英语一般来说工作经验越久、级别越高，对于英文的要求越高，在工作中与外国人交流的需求也越高。大多数外企对于3年以内工作经验的技术同学，要求是英文可以实现日常交流，不要求能够交流技术。所以准备阶段可以准备一下英文自我介绍、一些常见的问答题，比如爱好、平常喜欢做什么之类的比较生活的话题（中学英语作文的最爱），以防万一也可以准备一下英文的项目介绍。另外不同的公司、岗位和团队对于英文的要求也不一样，产
背景我想通过基准测试来估计库中某些方法的出色性能。我不需要精确——它足以证明某事是O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)或更糟。由于big-oh意味着上限，因此为O(loglogn)估计O(logn)不是问题。现在，我正在考虑找到最适合每个big-oh数据的常数乘数k(但会超过所有结果)，然后选择最适合的big-oh。问题还有比我想象的更好的方法吗？如果有，它们是什么？否则，谁能指点我估计k以获得最佳拟合的算法，并比较每条曲线与数据的拟合程度？注意事项和限制鉴于目前的评论，我需要澄清几点:这需要自动化。我无法“查看”数据并做出判断。我将使用多个n大小对方法进
背景我想通过基准测试来估计库中某些方法的出色性能。我不需要精确——它足以证明某事是O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)或更糟。由于big-oh意味着上限，因此为O(loglogn)估计O(logn)不是问题。现在，我正在考虑找到最适合每个big-oh数据的常数乘数k(但会超过所有结果)，然后选择最适合的big-oh。问题还有比我想象的更好的方法吗？如果有，它们是什么？否则，谁能指点我估计k以获得最佳拟合的算法，并比较每条曲线与数据的拟合程度？注意事项和限制鉴于目前的评论，我需要澄清几点:这需要自动化。我无法“查看”数据并做出判断。我将使用多个n大小对方法进
在众多传统行业中，大多数人普遍观念都认为：工作越久，经验越丰富，薪资肯定也就越高！但是在互联网新兴行业里程序员却没有完全遵循这个规律，这是为什么呢？今天我们就一起来探讨一下这个问题！最近我在阿里的一位面试官朋友分享了他在面试中遇到的一位应聘者：一位年近30的JAVA程序员，简历上写着8年的开发工作经验，年薪期望值在30-35W之间。先是问了一些之前开发做的核心架构，以及高并发的问题之后，就回答的支支吾吾，由此朋友推断之前的工作肯定不是核心岗位，可能基本就是CRUD。然后又问了下他工作中有哪些常用的技术，得到的回答却用的是JSP，XML，struts等技术。接着就是象征性地问了几个无关痛痒的问题
今天这篇文章，我前后读了3遍，主人公是阿里最年轻的P8之一，工作五年连升三级，他在一次采访中分享了自己的成长经历和职场心得，非常接地气，我们整理了一下，真诚地推荐给每一个渴望成长和进步的职场人，希望能带给你力量。保持好奇心——培养主动学习的意识和习惯我每天可能十几个小时一直在下载最新的学习资料视频，由于我的专业偏设计类，我会在网上找一大堆的，比如电影的概念画、原画集、插画集，下来自己临摹。慢慢的塑造了自己的造型和审美能力。之后去看各种各样的电影，对电影特效感兴趣，开始学视频制作。画画画久了，又去学coding。这里有两点启示：一是知识对我来说不再稀缺，稀缺的只是好奇心。它让我建立了获取知识的自
我听说了很多关于Scala的好消息和Lift最近的Web框架，尤其是来自Foursquare'sguys因此，我可能会在我的下一个项目中使用这项技术。你们中有人是Scala/Lift开发人员吗？您在此平台上进行开发的经验是什么？与RubyOnRails或Python/Django相比，它有哪些优势？您是否认为它是一种可行的技术以及future几年“值得关注的东西”？值得吗？分享您在Scala/Lift平台上的经验。 最佳答案 我目前大部分的工作都是在Scala中完成的。(我应该提一下，我认为Scala是自不久前发明轮子以来最好的东西
