对开发技术的一点思考

本文探讨了在软件开发过程中如何根据实际需求选择合适的编程语言。通过比喻的方式,作者指出不应仅凭个人喜好或熟悉程度来决定技术选型,而是应当针对具体问题寻找最合适的解决方案。例如,在处理大数据时,Python相较于Java可能更为高效。
            最近,看了《锤子和钉子》那篇文章后,我对在开发系统时应该选择什么技术什么编程语言开始有了一些思考。我们平常的思路是我们比较熟悉某种编程语言和技术的时候就会不假思考地偏向于使用那种语言和技术,反而没有仔细考虑过在此种应用情景中采用何种技术更加有利和可扩展。打个比方说,你有一堆大小不一的钉子,你可以选择一把“通用”的大锤子,虽然可以应付大多数情况,但是用起来费劲,需要花很多精力。你也可以根据钉子的不同大小选择不同尺寸的锤子,小钉子就用小锤子,大钉子就用大锤子,这样用起来轻巧,又能省力。所以,在遇到现实问题时要具体问题具体分析,要考虑那种方式用来解决此问题是最合适的。这个方法虽然我们都清楚,但是实践起来就不容易了,需要我们在遇到问题时就要开始思考,在考虑各种因素时选择最合适的方法,而最合适的方法往往是简单的。比方说,我比较熟悉Java语言,但是在处理大文本大数据时Java用起来不方便,效率又不高,这时就应该考虑其他语言比如Python,Python在处理大文本大数据时用起来就很方便,在这方面有很好的特性。所以,就应该选择Python语言来处理大文本大数据的问题。以前看过一篇文章,说各种编程语言(C,C++,Java,Python,Perl等)对应着不同的工具,有各自的适应领域,没有必要去比较哪种语言到底更优秀。以后遇到问题时我们要考虑问题的属性、特点,不要急着想马上解决,先理解问题后接着去攻略它。就像是赛车,面对不同的跑道,需要调整相应的设定,选择适应的跑法,这样就可以跑出最好的成绩。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值