联想特级
优秀毕业生
刘继龙
前言
2016年春天，济南信息工程学校与联想教育迎来了合作八周年。校企合作联想专班为相关行业和专业单位培养了9个级别的PC、手机和平板电脑、服务器运维技术人才。回首往事，我依然能清晰地看到每个班学生积极、自信的表现。如今，学生在企业工作中取得的成绩得到了领导的认可，得到了同事和客户的好评。第八届联想专班毕业生实习招聘情况稳定。我们将继续展示联想IT产业学院的优秀学子，展示多年来校企合作的探索和成果。
姓名余子龙
工作单位山东老子软件有限公司
职位行政机构资产管理数据治理服务
原班别2022级大学计算机应用技术2班
毕业班联想IT产业学院2023级联想大数据专班
经验
自2023年6月毕业以来，我已经从学生成长为专业人士。回首过去，从初入校园时的无知到如今工作中的稳步进步，我深深感到这段经历充满了丰富的收获和感悟。在此，我想用我在学校和工作中所学到的和所感受到的来回应母校和老师的认真教导，同时也为迷茫的学弟学妹们提供建议。一点点的光映衬着迷雾的混乱。
进入济南信息工程学院联想特班不仅是一个学习技术的过程，更是一个自我全面发展、自我实现的过程。我们全新、先进的设备为我们提供了无尽的探索和学习空间，极大地激发了我们的学习能力和创造力。联想的特色班课程让我更加眼前一亮。老师们的教学风格轻松而高效。基于我们丰富的专业知识和经验，我们为每个学生提供量身定制的指导，支持每个学生接受最适合他们的教育。这样的教育环境让我非常感激，也更加坚定了我在联想特色班继续深造的决心。
在我看来，联想快递生活最有益的就是个人综合素质的全面提升。从每天的早会到准备活动，我不仅学到了课堂之外的知识和技能，也经历了一场深刻的思想洗礼，仿佛灵魂的洗礼，改变了我的人生观。作为一个性格比较外向的人，我喜欢积极参与社区服务活动，不断积累经验。然而，通过与同学的交流与合作，我逐渐意识到自己的局限性。那些才华横溢、真诚刻苦的同学，他们的优点和缺点都让我自卑，我自以为是的表情被他们的光所掩盖。通过这件事，我深深体会到了“天外有天，人外有人”的道理，于是我丢掉了傲慢，空着心继续学习。在联想特别班，每个人都有机会展示自己的才华，无论您是最善于表达还是最安静的学生。大家互相学习，取长补短，共同营造积极的学习氛围。这种良好的外部因素和内部动力的结合为我们创造了良好的学习环境。
我满怀希望地走向实习岗位。安顿下来后，我面临着第一个职业挑战。还应当对河北省财政部在邢台市财政局国有资产管理培训会上提出的资产管理办法进行说明，并酌情增加营销内容。当我走上讲台，面对的是一群严肃的领导，而不是平时友善的老师和同学时，我立刻感到心潮澎湃，神经波涛汹涌。我很快调整过来，平稳了心率，放慢了语速，理清了思绪。两个小时的培训会议虽然没有草稿，但根据联想专题班的经验，成功地将要点传达给了参会领导。培训结束后，我得到了领导的赞赏和嘉，领导给我布置了到邢台各区县的培训任务。
我知道，今天的成绩与在联想特班的学习和锻炼有着密不可分的关系。正是联想特色班给了我挑战和机遇，让我在会议主持和设计领域不断成长，让我在职场上大放异。感谢母校和联想为我上的特别课！
一、描述数据特征总结及体会？
总结数据特征。数据特征引人注目且有规律。根据我们的经验，数据可以用作有说服力的特征。
二、深层神经网络学习体会
深度神经网络是一种模仿人脑神经元连接的计算模型，通过多层神经元进行非线性变换，以实现复杂数据的高维抽象表示。在学习和使用深度神经网络的过程中，我有以下几点体会。
1.数据质量很重要。深度神经网络需要大量的数据进行训练，数据的质量直接影响模型的性能。如果您的数据存在噪声、偏差或不平衡等题，则您的模型可能会过度拟合或拟合不足。因此，在实际应用中，必须对数据进行预处理和清洗，以提高数据质量。
2-网络架构设计需要经验。深度神经网络的结构设计涉及层数、神经元数量和激活函数等参数的选择。这些参数的选择应根据实际题和数据特点进行调整，没有固定的规则。在实际应用中，可以通过尝试不同的网络结构并观察模型在验证集上的表现来选择合适的网络结构。
3-超参数调整是关键。除了网络结构设计之外，深度神经网络还涉及许多超参数的调整，例如学习率、批量大小、正则化系数等。这些超参数的设置对模型性能有显着影响。在实际应用中，可以采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行超参数调整，以获得更好的模型性能。
4、训练过程需要耐心。训练深度神经网络通常需要很长时间，尤其是对于大型数据集。另外，训练过程中可能会出现梯度消失、梯度爆炸等题，导致训练难以收敛。因此，在实际应用中，需要耐心等待训练过程，并根据实际情况调整训练策略，比如使用批量归一化、残差串联等技术来缓解这些题。
5-模型评估和可解释性深度神经网络在许多任务中取得了优异的性能，但其内部机制仍然是“黑匣子”。因此，在使用深度神经网络时，必须注意模型的泛化能力和可解释性等题。例如，可以使用交叉验证、学习曲线等方法来评估模型的泛化能力，同时可以使用特征重要性分析、可视化等手段来提高模型的可解释性。
综上所述，深度神经网络作为一种强大的机器学习工具，在解决复杂题方面具有巨大的潜力。然而，要充分发挥其优势，必须关注数据质量、网络结构设计、超参数调整、训练过程、模型评估和可解释性等题。
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