2024年8月文章一览

2024年8月编程人总共更新了3篇文章:

1.2024年7月文章一览

2.《Programming from the Ground Up》阅读笔记:p95-p102

3.《Programming from the Ground Up》阅读笔记:p103-p116

8月,对自己而言是糟糕的一个月,两个项目要赶,从月初赶到月底。一路战战兢兢,如履薄冰,好在终于赶在月底顺利完成了,稍微可以松口气了。现在再回头看,这一个月有无奈、有不足、也有欣慰。

无奈。有些项目管理者,可能并不关心项目的难点是什么,只关心项目的进度。那么就会出现这样的一种情况:管理者不停的提问,不停的催进度——1.这个需求给一下开发时效。2.给的时间到了,就会继续问:这个需求完成了吗?如果完成了,就会让自己给出下个需求的开发时效。如果没有完成,就会问为什么不能按时完成,打算怎么解决,什么时候完成?一系列问题源源不断的想自己抛来。这是一种糟糕的管理方式,因为作为管理者问了那么多问题,其实对解决问题并没有什么帮助。同时也加剧了整个项目的紧张氛围,而在紧张的氛围下,要快速做好一个项目属实有点难。

这里有两个地方可以改善:一、拆解需求。做事的过程中,估时效这一做法是没有问题的,问题在于当做事的人无法做到时,需要做的是去拆解需求,讲需求拆得更小,时效最小颗粒度为1天,拆到做事人能完成为止。而不是一直问为什么没有按时完成?什么时候能完成?二、参与项目。实际参与项目才能更好的了解项目的进度是什么,难度在哪里,即我们平时所说的“结对编程”,而不是作为一个旁观者。

不足。在对不支持secs/gem协议的机台开发应用时,发现使用到了 pyautogui、ctypes包,自己对这两个包的使用并不熟悉,因为平时并没有准备。之所以没有准备,一是自己确实不想参与这类不支持secs/gem协议的机台的开发。二是觉得每个项目都会按照正常进度开展,到时候再准备。现在回头看,这其中是有点侥幸心理的,明明在之前已经遇到过,却因为个人的喜恶不去更进一步了解,这里做的不好,需要改正。

欣慰。在这一个月里,与客户相处和谐,这是让我最欣慰的一点。客户大多是年轻人,态度积极,乐于学习,勇于改正。因前期不是自己参与开发的,自然有很多不懂,对于不懂的问题,客户都能够耐心解答,并想办法一起去解决掉一个个需求。对于我而言,这让我很欣慰,这些是很重要的东西。客户的积极、耐心、友善、理解给予了我信心、能量,让我在遇到困难时,依然能够迎难而上。我很庆幸自己能够遇到这样的人,我也会不断的改正自己,向他们靠近,成为像他们一样的人。
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具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研员及技术员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像物:在热成像图像中的物实例 - 非热成像物:在非热成像或普通图像中的物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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