如何成为一名专家级的开发人员——读后总结

本文分享了一位技术人员的成长心得,强调在特定领域至少六年的专注,并深入掌握该领域的核心技能,如Linux C/C++开发。同时建议学习跨平台技能,如设计模式和分布式系统设计,并保持实际编程能力。
1、专注。要选择一个平台,一个行业,然后在这个领域内专注一段时间(最少要6年)。我现在应该是linux 上C/C++开发,要专注这一领域。我的一个同事做了三年,后来跳槽到HW后转java了,可惜了。

2、深入。深入的了解我的这个平台,以及语言,行业。比如,我要能掌握linux操作系统,linux内核;深入掌握C/C++;掌握通信行业知识。

3、扩展。“当你开始掌握当前的平台,要开始学习独立于平台的技能,比如模式设计、分布式系统设计、软件架构和性能等。在你取得进步时,你将要花更多的时间来学习这些技能。这是好事。因为这些技能不受平台限制,更容易转移新的技术平台”。对我来说,这些技能是和平台学习同步进行的。

4、实践。自己可能会转向技术管理,或者架构师等职位,但是一定要记住,要坚持写代码。

5、如果不知道自己该学习什么,那就查看一下你理想公司理想职位的招聘公告。这一点和我不谋而合。呵呵。
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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