职场5年经验的工程师论述linux真没那么难

在当前IT界爆炸的时代,不人少人转向了这一行业,尤其是当前大数据,人工智能的流行,更是让这一行业,马上火了起来。不少人开始进这个坑来,今天咱们来谈谈这个事情,结合我本人的经验,希望大家能合理的看待这个行业。


本人从5年前,开始涉猎这一行业,那时,刚从大学毕业,在大学学的是管理学,这个专业说到底,和我现在从事的职业一点关系没有。这里我鼓励一些没有上过大学的同学,其实大学没什么,你们一样很优秀。话扯远了,回到正题,来谈谈我对这个新兴行业的分析。这个行业,在我那个时代开始有,可能当时技术的发展有些限制,所以没怎么风声,真正引起大家注意的是,柯洁大战阿尔法狗的事件,人们才开始关注这个IT界,人工智能才会被大家认可,不管如此,像大数据,云服务器,这些东西,逐渐浮现在人们视野 

在我的观点中,这几年出现的新技术,确实给大家带来了很多的方便,然而,在这些技术之下,Linux则显得非常重要,为什么这么说,从我从事工作的这些年,经历过太多太多技术的变化,比如说前段时间javar的火爆,确实给大家带来了很多的惊喜,Java语言比较好学,很多人学个半年就可以从事相关行业,然而,现在我给大家说的是,三年之后,你的工作该如何去选择。如果你还是在从事代码的编码工作,这就显得和刚学过半年Java的人比起来,就没有什么竞争力,未来Java如果不是很火,你就很可能面临失业。现在从我的角度考虑,学习Linux比较重要,因为这种基础东西,在未来,不会被淘汰。

下面讲讲Linux的学习规划。Linux操作系统,是一种计算机操作系统,中文读法大致一般为哩内克斯,但真正的读法应为哩纳克斯Linux操作系统的内核的名字也是“Linux”Linux操作系统也是自由软件和开放源代码发展中最著名的例子。学习Linux有几大方法,下面给大家阐述。

1.掌握一种比较流行的Linux发行版。

Linux发行版有很多,每个发行版都有各自的厂家去维护,每个发行版,也各有千秋,Fedora是一个开放的、创新的、前瞻性的操作系统和平台,基于Linux。它允许任何人自由地使用、修改和重发布,无论现在还是将来。它由一个强大的社群开发,这个社群的成员以自己的不懈努力,提供并维护自由、开放源码的软件和开放的标准。Debian以其稳定性著称,虽然它的早期版本Slink有一些问题,但是它的现有版本Potato已经相当稳定了。这个版本更多的使用了pluggableauthenticationmodules(PAM),综合了一些更易于处理的需要认证的软件(如winbindforSamba)。Ubuntu是一个以桌面应用为主的Linux操作系统,其名称来自非洲南部祖鲁语豪萨语“ubuntu”一词(译为吾帮托或乌班图),意思是人性我的存在是因为大家的存在,是非洲传统的一种价值观,类似华人社会的仁爱思想。总部设在德国的SuSEAG在商界已经奋斗了8年多,它一直致力于创建一个连接数据库的最佳Linux版本。为了实现这一目的,SuSEOracleIBM合作,以使他们的产品能稳定地工作。SuSE还开发了SuSELinuxeMailServerIII,一个非常稳定的电子邮件群组应用。这几个版本都可以去考虑考虑。

2.掌握一些Linux的基本操作。

Linux是一个相比于Windows,更偏向于dos系统那样命令行操作,所以要掌握几个基础命令。例如下面的这几个命令。

ls       查看文件

cp     复制文件(cp 【源文件名】【目标文件名】)

mv     移动文件(源文件和目标文件在一个目录下则是起到rename的作用)

rm     - 删除文件 

touch  - 建立空文件

 

cd      -改变当前路径(以/为开头的是绝对路径)

pwd  -显示当前的绝对路径

mkdir  -新建文件夹

rmdir  - 删除空文件夹(目录有内容时,用rm rf 【目录名】)

 

       这些命令是些基础操作,如果想要更层次的学习,推荐你看Linux就该这么学》这本书,确实不错。网上口碑也不错,推荐去看。

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,通过修改参数进行仿实验以加深理解。
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