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  • 工作日志怎么

    万次阅读 2018-02-28 13:28:10
     工作日志顾名思义就是针对自己的工作,每天记录工作的内容,所花费的时间以及在工作过程中遇到的问题,解决问题的思路和方法。最好可以详细客观的记录你所面对的选择,观点,观察,方法,结果和决定,这样每天日...

    工作日志简介

      工作日志顾名思义就是针对自己的工作,每天记录工作的内容,所花费的时间以及在工作过程中遇到的问题,解决问题的思路和方法。最好可以详细客观的记录下你所面对的选择,观点,观察,方法,结果和决定,这样每天日事日清,经过长期的积累,才能达到通过工作日志提高自己的工作技能。
      随着移动互联网时代的到来,QQ,微博,微信等新应用层出不穷,人们对于时间资源的需求也越来越大,而另一方面,时间的碎片化往往让很多工作者结束一天工作的时候,却想不起来今天到底做了哪些工作。工作日志在帮助人们抵抗时间碎片化方面能够起到一定的作用。

    写过日志,但写过工作日志,可是这次培训实习要求每人每天写一篇工作日志,且发布到博客上,不知道工作日志该怎么写,也偷偷看过其他同学交的日志,有的看起来跟小学生的流水账日志一样,感觉不太靠谱啊,然后上网搜了一下范文,模板之类的,感觉程序员的工作日志至少包括一下几个方面吧!

    1、学习总结
    内容:在自学或别人指导的过程中,收获的知识或技术的总结。
    目的:总结的过程是对知识的回顾和梳理,让你理解更深刻。

    2、工作总结
    内容:每日任务的进度,项目的进度。
    目的:了解每天任务的完成情况,把握整个项目的进度,有利于计划的调整。

    3、问题总结
    内容:在学习或工作的过程中遇到的难题及解决办法。
    目的:相同的错误不能总出现,出现相同的问题,要能快速找到解决办法。

    4、明日计划
    内容:计划下明天的任务。
    目的:有计划,才能更有效率地完成任务。


    工作日志模板

    日期每日工作记录完成情况今日工作计划计划完成情况
    周一
    周二
    周三
    周四
    周五

    工作日志是记录任务来源及任务输出的工程,因此,对于员工来讲,工作日志的提醒作用就体现的非常明显。员工在实际操作过程中,可能会同时进行多项工作,在从事实际操作过程中,可能会注意小的现象而忽略重要的事情,所以及时的查看工作日志,并进行标注,对企业的每一位员工都有重要的作用。

    工作日志怎么写

    工作日志的目的是帮助撰写者反省总结一天的工作,不断改善提高自己。所以一篇好的工作日志,可以从时间、内容和感想三个维度来考量。

    时间维度

    能够如实的记录自己的时间消费记录。将自己在某些事情上的花费的时间记录统计出来,从而判断自己工作效率究竟如何。

    内容维度

    每天的工作有一些事情是自己原来安排好的,有的是临时发生的,有的任务是短期独立存在的,有的任务是长期并且和其他任务相关的,有的事情自己一个人可以搞定,有的任务可能需要自己的同事、朋友、客户等多方参与。在处理这些事情的过程中,工作日志需要详实的记录任务的进展,能够根据当前的发展情况,列出下一步行动清单。

    感想维度

    人是理性和感性的混合体。工作中肯定会有失败的苦闷和成功的喜悦,这些感性的认知丰富着我们人生的阅历。通过工作日志抒发记录自己工作中的喜怒哀乐,能够缓解自己的工作压力,保持对工作的积极态度。

    工作日志格式

    时间工作项目及工作内容概述
    9:00—10:00
    10:00–11:00

    不同的员工从事的业务是不同的,其工作内容就会有本质上的不同。因此企业员工的效率及工作的及时性就非常难进行控制,因此企业的最高管理者就应该把工作日志看成是追踪的重要手段。

    个人工作日报模板

    工作日报时间
    工作内容
    存在的问题
    解决方法


    工作日报模板


    工作A时间
    结果
    背景
    过程
    总结
    展开全文
  • 用HBuilder前端页面常见Bug解决思路

    千次阅读 2017-10-05 00:45:02
    走加两明确 * 前端问题的一般体现:预期结果与实际不相符  第一:F12打开调试界面查看是否有报错,若报错状态码为404,且报错信息中包含:http://127.0.0.1:8020/favicon.ico链接,则忽略该错误即可。  ...
    三步走加两明确
    
    * 前端问题的一般体现:预期结果与实际不相符
       第一步:F12打开调试界面查看是否有报错,若报错状态码为404,且报错信息中包含:http://127.0.0.1:8020/favicon.ico链接,则忽略该错误即可。
      第二步:若调试界面中无错误信息,则调试相关函数,查看函数是否真的被调用了,如点击事件调用的函数。如何测试相关函数?在函数的第一行添加一个alert()或者console.log()都行。
      第三步:若函数也确实被调用了,但是预期结果与实际还是不相符,那么十有八九就是代码逻辑有问题。


       一明确:明确自己写的每一步是什么意思,然后再跟着代码一步步的进行分析,这样大部分的错误都能够被解决。

       二明确:明确程序流是怎样的从上往下执行的。
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  • 度量快速开发平台中,表单工作流是定义为简单快捷配置流程的一个工具,里面都...我们知道,表单工作流共同执行节点,之前执行是最后一个人执行完后,才流转到一个步骤,选择人员。  那我们如何来实现用户的这个需求
    度量快速开发平台中,表单工作流是定义为简单快捷配置流程的一个工具,里面都是最常用的流程功能。现在有用户要求 在表单工作流中,有一个节点比如 “分管领导审批”,这个节点本身是可以多人共同执行的,需要实现每一个分管领导在审批后,都可以选择自己分管部门的负责人去落实办理。我们知道,表单工作流共同执行节点,之前执行是最后一个人执行完后,才流转到下一个步骤,选择人员。
    
       那我们如何来实现用户的这个需求呢?

       我们知道,度量快速开发平台中,高级工作流开发,可以实现任何的功能,无论是流程节点跳转,每个人执行的每个动作,都可以完全自由设计,因此高级工作流开发是很简单就能满足用户的需求。

      那么我们如何在表单工作流配置工具本身基础上,来实现用户的这个需求呢?

      我们知道,表单工作流虽然是提供了一个简单快捷的常用流程配置功能,但是里面也有一个特殊的流程节点:“任务节点”,这个节点上可以写代码打开窗体,这样就相当于引进了高级工作流的功能,我们就可以通过任务节点来实现用户的特殊需求。

      针对 可以多人共同执行的,需要实现每一个分管领导在审批后,都可以选择自己分管部门的负责人去落实办理的需求,就可以把“分管领导审批"这个节点,设置为任务节点,构建一个窗体,建立一个落实人员表,每一个领导审批选人后,都保存到这张表中,然后最后一个人执行后,把所有选择的人查询出来提交到下一个节点,就行了。

    原文地址:http://bbs.delit.cn/thread-921-1-1.html

    转载请注明出处;

    撰写人:度量科技www.delit.cn

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  • 深度学习 13. 能力提升, 一步一步的介绍如何自己构建网络和训练,利用MatConvNet(二),思路整理

    本文为原创文章转载必须注明本文出处以及附上 本文地址超链接  以及 博主博客地址http://blog.csdn.NET/qq_20259459  和 作者邮箱( jinweizhi93@gmai.com )。

    (如果喜欢本文,欢迎大家关注我的博客或者动手点个赞,有需要可以邮件联系我)


    上一篇文章因为中间加入了许多的代码块,可能影响大家的阅读,思路不清晰。所以我今天更新一篇来主要说清楚我们的思路。

    准备工作:

    首先我们需要让一切实验相关的文件尽可能的有规律的整理好。例如每一次实验的结果,每一次我们修改的变数,每一次我们修改的Input data等等。 以我个人的习惯是建立一个总的文件夹可以命名为MatConvNet。在下面另有:result,data,remember等。

    这是一个好习惯的养成,在深度学习中我们最最注重的就是调参,因此每一次的改变我们都需要有完整的记录。而好习惯自然会帮你得到更好的结果。

    正文:

    前言

    这里我就不介绍操作的过程了,关于Code的解释我的博客中有好几篇文章的解释(http://blog.csdn.net/qq_20259459)。希望大家好好阅读,理解相关函数的意思,如果不理解函数就像急于训练就会导致事倍功半。

    第二,我上一篇文章:(http://blog.csdn.net/qq_20259459/article/details/65633407)写的非常的详细,希望大家可以用心去读一下,然后再看本文。
    如果code和上一篇大家都读完了,那么这一篇文章将会是一篇很好的整理和提升的文章。

    整体思路:
    我们训练的过程中用到的无非就三个大的步骤:得到数据,训练,结果分析。

    数据:
    1.得到好的且可以训练的数据是很重要的,许多时候不能收敛的情况都是坏的或者错误的数据处理操作导致的。因为我们大部分用的是现有的数据库,所以我们在下载数据库之后需要了解清楚数据库的构成,比如Cifar-10和-100的数据库就是条状的,需要进行相关的处理。这个我们前面也说过。
    2.数据的分成一般来说是
    train data =70% validation data =15% test data =15%. 
    3.数据输入正确以后,我们需要进行相关的normalization的处理。(这部非常的重要)
    4.正则化处理结束之后,我们就可以将相关的data,label, class,class name都放入imdb结构体中,imdb我在前一篇说过了,这才是训练的本体结构。

    训练:
    1.如果我们确认input的数据是对的,那么我们可以开始我们的训练了。
    2.构建训练的网络。网络的构建或者是网络中某一层的创建都是现在深度学习论文的大热,好的网络结构的提出也是论文的大热。所以我们需要不断的训练,不断的改参数,才能自己找到更好的网络结构。在之前的文章中我一直都是用的是LeNet的网络结构和vgg的网络结构。因为这些都是最基础的网络构型,其他的比如NIN这种后代网络都是衍生体。所以我还是会使用LeNet的网络结构来介绍。如果大家有兴趣的话可以阅读相关的paper。
    3. 我们知道最最常用的网络单元有:
    Convolution, ReLu, Pooling(max,average), Dropout., Fully connection, Softmax.
    4. 对于LeNet中,我们习惯用C-R-P的block。而在vgg中提出了小的filter组合提升性能的想法:C-R-C-R-P的block。
    5.Dropout一般来说我们使用在FC层之前的,不过在最新的论文中也有人提出将D层用在前面的网络中减轻参数。这里我还是提倡大家不要轻易多增加D层,只要在FC前添加即可,rate一般为0.5
    6. FC和S层没有什么好说的,不过在之前GoogleNet的网络中已经去除了FC,从而大大的降低了参数。不过这里GN只是一个特列我们不要轻易模仿。
    7.我个人最最提倡的还是vgg的构型,我个人的训练中vgg的构型还是效果非常好的。
    8.整个网络我们为的就是得到有效的features。
    9. FC层的input的大小需为1*1,因此我这里建议正方形的数据库,个人尝试过长方形,可以通过改变filter最终得到1*1的FC的input。但是效果非常不好,我也不能一定说长方形不好,但是还是再次强调大家的数据库的大小最好是为正方形。(这也是目前大家所默认的)

    10. 为了得到FC的input是1*1的大小,我们就需要巧妙的用C层和P层来减小原始输入数据的大小。这里的两个公式是需要大家记好的:
    关于图片缩小的计算公式:
    (1)Conv.layer:  
    [(N-F)/stride]+1   这里N是input的size,F是filter的size。
    (2)如果data的size过小,而希望增加C层来进行深度的网络构造,那么我们就需要用到padding。 公式:padding size = (F-stride)/2 这里F是filter的size。这样我们的C层就不会减小图片,从而进行构造深度网络。
    (3)MaxPooling: output = [(N-F)/stride]+1 这里N是input的size,F是filter的size。 但是一般来说我们使用 F=2,S=2的结构,也就是缩小一半。这里的意思就是我们取每一个2*2的区域内最大值(feature最为突出的值)组成新的feature maps。

    结果分析:
    结果分析和参数调整我会在下一篇文章为大家介绍。因为这个很重要需要单独拿一篇文章来说明。




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