离职之前--新的起点

   今天本来是一个值得高兴的日子,我却有点伤感,因为我即将离开为之奋斗三年的团队,暂且称之为奋斗吧。。。

    来到杭州仅仅是因为当初回老家过年路过时,邂逅西湖边上那一抹红色的朝霞,忽然觉得也许在这个悠闲的城市是个不错的想法。

    于是乎,过完年就直奔杭州而来, 那是还是一个自由的soho,一天到晚在租的小房子里无所事事,喜欢在雨天静静的去湖边溜达,享受这喧嚣中的宁静,也许从骨子里我就是一个悠闲的人,喜欢静静的做一些喜欢的事情。


    “神说,要有光,于是世界上就有了光。”

    在程序的世界中,程序员就是创世神,无穷无尽的想法,天马行空的思维,都可以让你在这个二进制世界中得到实现。你可以设计的如何的巧妙,精确,甚至于很艺术,虽然他们运行起来结果都一样,但是其中的乐趣却是完全不一样的。

     有人说,当你的兴趣变成你的工作时,你就会失去这种兴趣。而在我看来恰恰相反,因为这样工作就会变得很快乐。

有人为了活着而活着,有人为了生活而生活。。。


在刚加入这个团队的开始的一段日子,其实是快乐的。之所以从老公司跳槽和他们一起创业,是因为那份久违的激情以及那一份许诺的自由。虽然之前遇到的团队其实也是差不多的情况,所谓的宽松上下班制度,所谓的轻松氛围,仅仅是吸引你加入的一个噱头而已,但是死气沉沉的氛围,却觉不是我喜欢的。驱使我加入了这个公司,因为我相信至少有想法和希望的明天是美好的。

       刚开始的日子是有激情的, 每天总是兴冲冲的起床,不断的在脑海中盘算最近要实现的新点子。

  每经历一个游戏,架构就会进行一次重构修改。

每经历一个重构,新想法也会越来越多,直到觉得接近完美。

       架构改了一版又一版,从第一个引擎,经历数个游戏项目之后,到现在已经经过第3代了,随着经验的积累以及想法的成熟,在年前又经历了一次一个多月的重构,这个版本已经趋向于完美(当然和下一代相比还是有差距的)。但是这一切不是为现在这个公司准备的,而是为下个公司准备的。

       这不仅仅是一个框架,而且还是一种开发模式,以及团队间的协作规则。这是开发效率与运行效率的平衡,性能与技巧的和谐。

     但是,却统统都用不上了。。。


     因为现在,经历了2个失败的项目之后,他们已经变得小心翼翼,用着第一版的简化修改版(不怪那个孩子,理解能力只有这么多),开发着简单的游戏,夺去了当初许诺的自由。。。

    但是,不得不承认最终他们胜利了,虽然只是暂时的,公司今年开始盈利了,看着大家忙前忙后,我却什么事情都没有,我茫然了。

     我开始反思:

       项目的成功失败是否偶然?

  经历的成功到底是什么样的成功?

经历的失败到底是什么样的失败?


  这是属于他们的战斗,没有我的战场,无需过多的技巧和设计,一切都是那么简单,以人工来处理各种事情。

我开始觉得,应该是我不属于这个公司,不属于这个团队,因为我显得格格不入。。。


   今天是一个本该高兴的日志,公司盈利,大家开会发红包发年终奖了。

BOSS说,明年我们要整理出一套框架,不能再有这么多bug了。

BOSS说,明年我们要避免这些问题,要赚更多的钱。

BOSS说,明年我们要努力开发出新工具,减少重复劳动。

。。。

然后对我说,只要你解决这些,你的功劳和他们一样大。


我告诉他,我要走了,有个新团队在等着我。。。


   忽然觉得,选择团队有点像选恋人,热恋期双方我浓你浓,什么都好说哪里都是优点。

感情破裂开始争吵,那么互相就是仇人,在对方眼里你都是一文不值,最后只有分手作罢。


   春暖花开,这是新的旅途,虽然我们并不同行。

      天下无不散之宴席,大家好聚好散,希望你们也一路走好。。。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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