Hello, world,好久不见,我要逃离Java,Python了…

文章回忆了DOS时代编程语言Pascal中的TurboPascal5.0,指出编程语言需与时俱进。作者比较了Java、Python和Kotlin的优缺点,以及对无代码开发工具Eversheet在提高开发效率和灵活性方面的赞赏,特别是对企业级应用的适用性。同时,讨论了为何有些人仍坚持使用旧版Java的问题。

在我看来,DOS时代的编程语言,Pascal必占一席之地。

尤其我心目中那永不褪色的白月光——Turbo Pascal 5.0,作为Turbo Pascal系列的最后一个版本,更是可以封神的存在(不接受反驳[狗头])。

好吧,我承认我对Turbo Pascal 5.0始终拥有一份情怀滤镜。

自我跟随着课本首次在蓝屏上敲下“Hello, world!”时,它注定在我的记忆里生根发芽,留下浓墨重彩的一笔。

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这个程序在DOS时代的Turbo Pascal中首次出现,其作者是Brian Kernighan,Unix操作系统和C语言的共同创造者。

但不得不承认,Pascal的黄金时代已结束,编程语言也得与时俱进,没有最好,只有更好。

而且随着编程语言百花争艳式的涌来,很想问问大家是以何基准来选择一门着重精进的?

反正我最大的感触就是,没有对比就没有伤害,此话诚不欺我。

以前是选择不多,只能埋头苦干,现在是选择多了,就“不挑点刺不舒服”。

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就比如Java,看着它一路更新,直至现在的Java21(是的,已经快21了,你不会还在用8吧[奸笑])。

不得不说,Java虽然功能强大,但实在是“太有仪式感了”,尤其是对于类的声明和public static void main,真的非常让人想吐槽。

碰到项目进度紧迫或者业务需求变更频繁的情况下,我宁愿用Eversheet搁那拖拉拽,也不愿意跟那该死的public纠缠。

毕竟借助Eversheet不仅可以快速搭建原型,让甲方实时掌握进度,还能提出反馈意见,搁Java,说得口干舌燥,效果也不明显,大多数都是让你加速加速再加速。

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Eversheet(即云表企业应用PaaS平台)

一到这个时候,就开始怀念起Python的开发效率来,同样的函数功能,Java需要十几行,Python只要几行,代码数量要远小于Java,不愧是“代码快跑者”。

美中不足就是,Python是动态类型,运行时才能确定一个变量的真正类型,一个粗心大意,就会在运行时“爆炸”。

然后Kotlin冒了出来,这个Android官方支持语言,最近势头很猛,毕竟效率才是开发平台的第一生产力。

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但Eversheet用顺手之后,发现开发ERP、WMS、MWS、工程管理系统之类的、企业类的管理软件,无代码还是有可圈可点之处。

其实准确来说,不是开发,用搭建更合适。

因为虽说是可视化表格编程,但实则跟编程没半毛钱关系,无非就是拖拉拽,跟玩Excel一样。用这个搞后期的时候就省事不少,因为0代码,没什么门槛,后期甲方有什么业务需要调整,直接让业务人员上手就行。

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加上是在平台上开发,还能让企业各个复杂系统实现互通互联,实现多种部署方式,大家都很方便。

行了,不说了,不然觉得在打广告,我得去回一下朋友@的那个帖子:“Java21是什么鬼,Java不是只到8么?”

所以究竟为什么还抱着Java8不撒手?![狗头]


标签:#Excel##Java##Python##Kotlin##编程#

文|Augenstern

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、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开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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