最近的感悟

本文分享了一位程序员在项目实践中的几点重要体会:一是编写代码时不应过分追求速度而牺牲稳定性;二是要保持谦逊的态度,从每位同事身上学习;三是无论工作多忙都不能忽视持续学习的重要性;四是提醒大家注意平衡工作与生活。

第一个项目已经基本结束了,由于水平有限,参与的并不多,但是学到的东西不能说少。

1.写代码不能求快多于求稳。新进公司,初来乍到,所以上级并不了解我的代码能力,开始几个小功能写的还可以,所以有点高估自己了。于是接下来的任务难度加大的时候,自己还是希望能够和之前做的一样快,就开始码字的时候欠考虑,觉得差不多就行,赶紧写完了好让上级给个美美的眼神。可是后来的日子才发觉,贪多、贪快完全就是在给自己挖坑。日后各种bug还是得你自己来填,没人有时间来管你。戒骄戒躁,好好写规矩每一行代码,防患胜于未燃。

2.摆正自己的心态。公司有好多年长的或者年幼的同事,不要因为他比你年纪大就一味跟从,更不能因为他年幼于你就轻狂不屑。每个人都有值得你学习的一面,当然,自己也有别人值得肯定的一面,不要妄自尊大,更不能妄自菲薄。年龄不是问题,技术才是硬道理。

3.不要忘记学习。路漫漫其修远兮。

4.不能因为工作而忘记了生活。工作是为了更好的生活,下班晚,家里领导责怪多少次了,晚了就是晚了,没什么正当理由。认错。

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
K-means算法是一种经典的聚类算法,它通过将数据集划分成K个簇,使得每个簇内的数据点之间的距离最小,而簇与簇之间的距离最大。在学习和实践K-means算法的过程中,我有以下几点感悟: 首先,K-means算法是一种简单易用的算法,适用于大规模数据处理。算法的核心思想是通过不断迭代,将数据集划分成K个簇。在每一次迭代中,K-means算法会计算每个数据点与每个簇中心的距离,并将数据点归属到距离最近的簇中心。通过多次迭代,可以得到最终的簇划分结果。 其次,K-means算法的效率和精度受到初始簇中心的影响。由于K-means算法的迭代是基于初始簇中心进行的,因此初始簇中心的选择会影响算法的效率和精度。在实践中,我们可以通过多次随机选择初始簇中心,并计算每次迭代的效果,以选择最优的初始簇中心。 最后,K-means算法的应用场景非常广泛。例如,它可以应用在图像分割、文本聚类、生物信息学等方面。通过对数据进行聚类分析,可以帮助我们更好地理解数据的内在规律和特征,从而作出更加准确的决策。 总之,K-means算法是一种非常有意义的聚类算法,它可以帮助我们更好地理解数据,从而作出更加准确的决策。在学习和实践K-means算法的过程中,我们需要注重算法的理论和实践结合,以便更好地理解算法的核心思想和应用场景。
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