寒假中期考核个人总结

1、写出自己寒假前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量。如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数。

花费20小时在pandas库学习,写技术博客,完成400行代码,涉及较多概率统计学知识还需重温和学习。

20小时在阅读软测教研论文大约5篇,及时处理院系寒假通知各项事宜,天天汇报个人健康状况给学院。去包钢医院体检,小毛病不少,还需继续养生,关注自身健康。年底业绩最终出来,比18年少一半,比预期还低,要继续努力工作,完成各项业绩考核。苦日子只是在延续,做好在学校多干活工钱少的准备。

2、前3周读书收获,学英语进展等。

读书不多,看两部电影,推荐家和万事惊,感受蜗居生活下老百姓的心酸与苦中作乐。偶尔看一些技术群和微信的技术文章,有些碎片化。

3、学习中所遇到的问题或者学习建议。

没带笔记本电脑回来,对学习带来一些不利。学习贵在静心和方向感,少做低效的努力,方向比努力更重要。

4、有什么其他的心得或者分享,如社会实践,生活上都可以或者好的学习资源等。

忙于收拾整理家,旅行安排及变更,参加堂弟婚礼,宗族聚会,采购年货及老家盖房可行性评估等各种日常琐碎,在家盖房是一件相当费钱劳神的大事情。与家人朋友更多的电话和网络闲聊,了解彼此近况和是否健康平安。需继续断舍离,放弃不必要的,追求自我,让生活变得简单,充实和快乐。

每天通过徒步,跑步,爬山等运动量15公里,在春节饮食油腻的情况下保持不长肉,目前体重依旧在126左右。

5、担任比赛队长或者学习小组组长的介绍项目完成具体进展和本小组成员寒假学习安排及进展情况。

作为社团指导老师,花费14小时在社团日常指导,批改寒假大作业将近30份,引导学生们明确假期学习实践目标。另外就是发布寒假中期考核作业,如何督促他们完成制定的学习实践目标,尤其是当前自我隔离的阶段,更是自我提升技术大好阶段。

这3周花费54小时在各项工作学习中,比预期的要少6个小时,被行程变更以及盖房等事宜占据精力。随时关注疫情动态和官方放行通知,目前初步计划10号到15号离开老家准备。在这个阶段继续坚持读书学习,陪伴老娘以及村庄游山玩水溜达跑步,保持身心健康不长肉,在寒假剩下的3周内保持学习40小时,完成论文初稿和继续数据分析学习。知易行难,提高自我的毅力,调节好心态很重要。

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时间: 2024-11-05 12:13:49

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寒假中期考核

1.写出自己寒假前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量.如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数? 答:这段时间主要复习了JavaWeb的知识,并没有学习其他新的知识,所花时间大概两周左右,对于JavaWeb里,Request和Response,Filter和Listener我学习的时间比较长,大约12个小时左右,在放假里,我一天能学个两三个小时,时间也不长,但我感觉总比不学强.代码总行数500行. 2.前3周读书收获,学英语进展等? 答:没有读书,全是视频复习. 3

寒假中期总结

1.写出自己寒假前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量.如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数. 寒假第一周,主要时间用于完善服创项目,现已基本完成项目的基本设计,等待后续的商讨优化.该项目开发需要的最主要的部分是素材的选取,不过也学到了不少东西:有物体移动算法..fbx文件动画切割.动画与移动之间的衔接算法等.本打算可以在一周之内完成这个项目,计划赶不上变化,到家之后感冒了一段时间,并且家里的一些琐事导致无法全身心的投入到项目创作当中,导致在开发项目的进度向后拖了

寒假中期学习收获

1.写出自己寒假前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量.如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数. 每天花费两小时看java基础视频教学,共计14天(共30小时左右),学习了继承,数组和接口等相关知识,完成代码大约1000行. 每天花费一小时看<大话数据结构>,共计10天左右(10小时),对数据结构有基本的认识,了解了算法的基本内容,算法的复杂度,大O阶方法,线性表及其储存结构,栈与队列. 刷蓝桥杯的题共计10道,力扣的题共计5道 还有上B站看视频学了些关于数据结构

寒假中期学习总结

1.前3周的具体技术学习收获,所花时间及完成代码量.如在某些技术上所学习的哪些知识点,所花费的总小时,代码总行数? 答:假期前三周总的来说学习的效率和学习的总量较以往来说都是极少的,一方面是由于返乡的各种聚会事宜较多,另一方面也与自己的自我约束有很大的关系: 前一周在市里主要做了短期的假期计划安排,除此之外对于大学前期所学的几大类基础语言做了一个大致的复习训练,大约花了几天总共20小时复习语言基础,代 码量在几百行左右,但是都是一些较为基础,总体来说是温故多知新少,自己所涉及的新知识体系如大数据

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