技术人员在转向移动开发过程中有哪些经验和教训值得大家借鉴?

本文探讨了从传统桌面开发转向移动开发所需的技能转变,包括技术体系的变化、移动平台的进程架构、界面设计、数据处理、网络数据处理、平台相关特性和性能处理等方面。移动开发技能需求的转变使开发者需要了解不同库和处理移动领域的具体问题。

前言

因为具体的开发场景不一样,目标的读者的经验各不一。因此,没有具体分享特别具体的技术经验和教训,分享一点转型过程中,所需要补充的知识点和逻辑上的转变。移动开发和PC上的开发带来了哪些不一样?在我看来,从2002年之后,传统桌面的开发者基本都转向了J2EE/.NET/LAMP等以Web技术或者服务器端开发技术为主的开发方式。使用C/C++/MFC/Delphi等开发C/S模式的用户越来越少,甚至工作的需求也开始变得越来越少。

这样在技术体系上,开发者的经验开始基本上覆盖在:

1.HTML + CSS + JavaScript
2.各种脚本语言(PHP/http://ASP.NET/JSP/Python/Ruby)操作服务器API
3.服务器数据处理逻辑(O/R Mapping, 数据库连接池,各种如AOP等设计模式,甚至DSL等等)
4.大型服务器的架构设计(分布式架构,各种负载均衡,服务器连接优化)
5.数据库(分布式数据库,事务处理,大规模数据的存储、查询优化)
6.大数据处理(Hadoop, Hive)等等。


那对于移动开发上需要什么?

不管是Android / iOS /WP , 其实对于开发的需求上逐渐回到了2002年之前,大概类比MFC/Delphi的时代,更加合适。移动开发者的技能需求发生了转变,需要的经验变成了:充分理解各移动平台的进程架构和程序生命周期逻辑(程序启动,程序被系统suspend/kill, Services)界面设计(各种UI控件,事件处理)
1.数据处理逻辑(客户端缓存、多线程并发)
2.网络数据处理
3.平台相关特性(系统API调用,系统通知机制等)
4.各种性能处理。
因此,在学习的路线和需要的经验上有了不同。如果需要从非移动开发者往移动开发者进行转型,哪怕同样使用的是Java语言,需要的就是了解不同的库以及处理不同领域的具体问题。在移动设备的开发上,我归结为三大类问题:性能的问题,界面响应的问题,产品的稳定性。这些是技术人员可以需要最为注意和保障的。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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