00 | 移动开发 提纲

移动开发前景

Mobile First 变成 AI First
风口过去,进入平稳期,竞争激烈,存量厮杀,对高级程序员需求增大,低端变少。

企业需要什么样的移动开发人才?移动开发还可以做什么?

  1. 高质量开发
    崩溃、内存、卡顿、启动、I/O、存储、网络、耗电、渲染、安装包体积。 等特定场景下业务需求。
    基于底层、算法、其他互联网技术行业经验来优化移动端。
  2. 高效开发
    目的,提高效率。
    从想法到成品经历:
    开发、编译 CI、测试、灰度、发布等多个阶段,提升各个阶段的效率。
    跨平台,可能是解决开发阶段的一个答案。
    动态部署,肯能是解决发布阶段的一个答案。
  3. 架构演进
    底层知识、业务的多样性导致更高的兼容性。
  4. 未来
    移动 + AI 落地 + IOT + 音视频 + 边缘计算 + VR/AR。

打好基础,随时准备战斗

不要把时间浪费在纠结问题上,而是应该放在解决问题上。

拥抱变化,才能拥有未来。顺势而为。

极客时间版权所有: https://time.geekbang.org/column/article/69958

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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