产品开发 + 校招 ---知乎live

本次分享涵盖了敏捷开发的优点及挑战,并介绍了软件开发流程中各环节的重要性。此外,还详细阐述了招聘过程中评估候选人能力的方法。

产品开发 + 校招


张明云老师的知乎live的学习笔记。

敏捷开发:
  • 这里写图片描述
  • 敏捷开发优点是:快速迭代,防止跟不上市场趋势。
  • 敏捷开发缺点是:会议多。开发时间短。。
  • 强调最小化验证,那就必须快速迭代版本。
软件开发流程:编码只是非常小的一部分,每个部分同等重要。
  • 设计文档:
  • 这里写图片描述
  • 正式编码时,按照产品经理规划完成版本功能。这个时候就必须要求程序设计的低耦合性,因此在前期的程序设计非常非常重要,决定了稳不稳定,迭代的难易度。
  • 持续的版本集成:日常,有改动就编译,有问题就解决。有第三方工具后,一般需要服务器,个人不可靠。
  • 开发人员自测
良好的代码规范
  • 代码给人看,顺便去机器理解。所以我们不用汇编而是高级语言。
  • 注释:应该说出代码无法说出的信息。比如,概述,用意,逻辑。
  • 一个代码块应该只解决一个问题。给出一个例子,大意是“获取文件大小却进行了很多的判断”
招聘中看好哪几点?解决问题的能力。
  • 社招:有问题网上搜?。。不满意!还有思考的过程吗?
  • 解决问题的套路:
    • 了解问题。
    • 定位问题。如果无法定位,那就采用排除法。
    • 分析问题。具体问题具体方案。
    • 解决问题。无法解决再搜索!保证产品稳定最重要!
  • 校招:
    • 人是否合适:
      • 沟通ok不OK?
      • 第一印象。吊不郎当?
    • 人是否合格:
      • 重点基础性问题。
      • 不知道就问解决问题的思路。有没有清晰的思路?
      • 对技术岗位的兴趣。对一个技术的分析,正确答案的推理过程
  • 解决问题方法:
    • 打印。推荐
    • 调试。多线程或多进程不准。效率低
    • 排除。二分排除法,删除一半代码。。
    • 小黄鸭。自我解析,自言自语
    • 网络
    • 线上线下
无法回答不会的问题
  • 不懂就不懂。切忌猜这个猜那个。
  • 可以说出思考的过程。着重解决问题的能力,
如何实现一个功能?先自己实现,再看别人的。

其他答疑:

用AS卡? module
应该学习和发展深入哪些技术?
  • 答:张老师的观点是:视野更重要。学习的能力更重要
有没有什么教程能指导项目更加有层次,有一个好的架子
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、能源管理或优化算基础,从事科研或工程应用的研究生、高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;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(如改进遗传算、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(如遗传算、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。; 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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