作为一个应届生,应该如何回答 Question Considering all Goals for the year, how did you deliver impact and value to our people, clients, firm and/or society? Briefly share examples of both what you did and how you did it.
时间: 2024-03-28 19:41:10 浏览: 56
作为一个应届生,在过去的一年中,我主要集中精力于学习和发展自己的技能,同时也积极参加各种实践项目和社会活动,以提升自己的能力并为公司和社会做出贡献。
在学习方面,我通过参加各种课程和培训,掌握了最新的行业知识和技能。在实践方面,我参加了公司的项目,通过与团队成员的协作,我贡献了自己的力量,帮助团队顺利完成了项目任务。此外,我也积极参与了一些社会活动,例如志愿者活动等,为社会做出了一些小小的贡献。
总的来说,虽然我是一个应届生,但我相信我的努力和贡献对公司和社会都有一定的影响和价值。
相关问题
It is permissible to combine several parameters to a complex data type (structure) and - considering the TLV rules - to use them as one input/output parameter.
可以将几个参数组合成一个复杂的数据类型(结构),并根据标签-长度-值(TLV)规则将它们作为一个输入/输出参数使用。这句话的意思是,在一些情况下,将多个参数组合成一个复杂的数据结构可能更加方便和有效。例如,如果需要传递一个包含多个字段的用户信息对象,可以将用户名、电子邮件地址、电话号码等信息组合成一个结构体,然后将其作为一个整体传递。在这种情况下,必须遵循标签-长度-值规则,为每个字段分配一个唯一的标签,并在必要时包括长度字段。这样可以确保在接收端正确地解析数据,并将其还原为原始参数。因此,尽管可以将多个参数组合成一个复杂的数据结构,但必须遵循标签-长度-值规则,并且在设计协议时应该仔细考虑数据结构中各个字段的顺序和类型。
decision_function is not available when novelty=False. Use novelty=True if you want to use LOF for novelty detection and compute decision_function for new unseen data. Note that the opposite LOF of the training samples is always available by considering the negative_outlier_factor_ attribute.怎么解决python
这个错误通常发生在你使用 scikit-learn 的 LocalOutlierFactor 模型时,尝试在 novelty=False 的情况下调用 decision_function() 方法时。
LocalOutlierFactor 模型的 decision_function() 方法只适用于 novelty=True 的情况,即用于新的未见过的数据的离群值检测。如果 novelty=False,表示你只是在对已有的数据进行离群值检测,那么就不能使用 decision_function() 方法。
如果你确实需要在 novelty=False 的情况下使用 decision_function() 方法,你可以将模型的 novelty 参数设置为 True,例如:
```python
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
clf = LocalOutlierFactor(novelty=True)
clf.fit(X_train)
scores = clf.decision_function(X_test)
```
这样就可以使用 decision_function() 方法来计算测试数据的离群得分了。需要注意的是,这样做会将模型用于新的未见过的数据,而不是仅用于已有的数据。另外,训练数据的相反LOF值始终可通过考虑 negative_outlier_factor_ 属性获得。