形而上者谓之道,形而下者谓之器

本文介绍了一系列实用的问题解决方法,包括制定计划、重新陈述问题、划分问题等,旨在帮助读者面对复杂问题时能够更加从容应对。

基本的问题解决技巧
把它们作为自己的问题解决方法的常规武器,就能想出办法解决任何特定问题。
总是要制定计划
我们在解决问题时必须要制定一个计划。也许这个计划一旦与敌人交火就不再有效,也许我们在源代码编辑器中开始输入代码时就会抛弃这个计划,但我们还是必须要制定一个计划。
创建一个具有一系列分阶段目标的计划,虽然看上去与主要问题不是非常密切,仍然可以朝着解决方案取得可衡量的进展,并感觉自己的时间被合理的使用了。
重新陈述问题
在某些情况下,一个看上去非常困难的问题如果用一种不同的方式或术语去阐述,就会变得非常简单。就像登山之前寻找不同的出发点。完成计划后,我们就可以把“形式化地重新陈述问题”作为自己的第一个步骤,完成了重新陈述就意味着取得了进展。即使重新陈述问题并没有直接让我们重新获得新思路,它仍然可能在其他方面提供帮助。重新陈述问题可以转化整个问题领域。
1.首先列出约束条件2.列出所有的操作3.列出更基本的操作
划分问题
按照顺序编写while,for,if等控制语句要更容易理解和编写。记住,像瓷砖滑块这样的问题常常隐藏着潜在的划分方法。寻找问题的划分方法就是削弱问题的方法。
从自己所知的开始
作者在开始创作的时候,常常会收到这样的建议“写自己知道的东西”。作者所写的东西距离他自己的经历越远,写作的难度就越大。同样在编程的时候,我们应该尽量从自己知道的部分开始着手,在寻找其他方法之前,我们应该用已掌握的技巧对问题进行完整的研究。如果我们把编程技巧看成是工具,把编程问题看成是家庭维护项目,首先应该用手头上已经有的工具进行修理,然后再考虑到五金店购买工具。
削减问题
当我们面临一个无法解决的问题时,通过这种技巧,可以削减问题的范围。我们可以添加或取消约束条件,产生一个自己知道如何解决的问题。削减问题允许我们对一个更简单的问题进行操作,即使我们无法找到一个方法将问题划分为几个阶段。在实际效果上,它相当于故意同时,又是临时的小林丸号。尽管我们知道不是对整个问题进行处理,但是经过削减的问题与原先的问题仍然具有相当多的共性,足以让我们向最终的解决方案又迈出一步。削减问题还允许我们准确的理解剩余的难点位于何处。有助于准备地描述自己所需的帮助。
寻找类比
类比就是一个当前问题和一个已经解决的问题之间的相似性。我们可以利用这种相似性来解决当前问题,而这种相似性可能已多种形式存在。大多数类比并没有这么直接,有时候,相似性只涉及问题的一部分。我们所编写的每个成功地程序并不仅仅是一个当前问题的解决方案,它还是一种潜在的类比资源,可以供解决未来的问题所用。良好的复用和不良好的复用。
试验
有时候,取得进展的最好方法是对事情进行试验并观察其结果。试验是一种可控过程,我们假设当某些代码执行时将会发生什么,然后对它试验,观察自己的假设是否正确。根据这种试验,我们可以获得一些信息,帮助自己解决原先的问题。尤其在自己关心的场景下对它进行试验,可以揭示出源代码所存在的问题,为自己的思路打开一个缺口,不管怎样,我么都朝着解决方案迈进了一步。
避免陷入挫折感
如果完成了最初计划的所有步骤,但还是无法开始编写代码,这个时候应该制定另一个计划。
休息放松,在此之前,不再考虑那个问题。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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