《软件创富----共享软件创业之道》读后感

本书《软件创富》由邓洪涛、闫辉编写,讲述了2000年前后中国软件开发者开发共享软件的故事。全书分为四部分:先驱篇、理论篇、发展篇和共享篇,深入分析了共享软件的各个方面,包括产品开发、界面设计、推广策略等,对于理解早期共享软件生态及软件开发历史具有重要意义。

春节的时候因为不能出门,在家看完了《软件创富》这本书。这本书围绕共享软件展开,对软件历史感兴趣的朋友,非常推荐你去看这本书。下面是我的一些体会,跟大家分享

1、书籍简介

这本书由邓洪涛、闫辉编写,刘韧、蒋涛作序,周筠担任责任编辑。主要讲述了2000年前后,中国的软件开发者开发共享软件的故事。全书共分为4个部分----先驱篇、理论篇、发展篇、共享篇。

先驱篇主要以已经比较成功的共享软件为例,讲述了MP3 Maker、网络蚂蚁、网络鹦鹉、FlashSendMail等作者的故事,分享了他们的创作经历和对共享软件的思考。

理论篇主要是对于做出一个优秀的共享的软件的分析,包括了如何做产品、如何写文档、如何开发功能、如何美化产品界面、如何推广宣传、如何让用户付款、如何收钱、如何防止破解等方方面面的知识,真的是包罗万象。

发展篇主要讲述了当时还在开发有一定知名度的共享软件,包括Windows注册表工具--Magic Set、通讯录管理软件--友情强档、输入法软件---智能五笔、扑克牌软件---青岛"够级"、系统优化工具---Windows优化大师、网吧管理软件---美萍管理专家、进销存软件---华琦库管精灵、加密软件---我的保险箱等,虽然他们中的很多软件我们都没有听过,但是这些功能我们几乎都用过。

精粹篇主要讲了讲述了当时共享软件面临的问题,以及共享软件的可能的发展方向。其中也提到了一些我们比较熟悉的人,比如张小龙和雷军和共享软件的交集。

2. 个人体会

第一次知道这本书是因为在小辉的网站上了解到共享软件这个名词,后来又知道了周奕靠着MP3 Maker这个工具买了一辆宝马。在网上没有找到这本书的新版本,就在孔夫子网站买到了。这本书让我了解到了20年前的软件开发前辈们的故事,以及他们对于共享软件的思考。书中最让我感受深刻的是理论篇,对共享软件的方方面面都进行了分析。最让我吃惊的是在这本书里竟然出现了分析网页布局和网页内容对于用户的不同影响,并分析了什么样的布局更好,可以更有效的提高用户的下载量和付费数据量。关于共享开发者的经历,我除了当历史故事来看,也学习他们对于软件的思考。精粹篇的文章分析了共享软件的未来,而且预测大部分都成了现实,真是一语成谶呀。

可以聊聊文学,
可以聊聊摄影,
可以聊聊程序,
可以聊聊感悟,
你想听我聊什么,请告诉我。

浮生笔记

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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