我的创作纪念日

本文分享了作者从纸质到电子文档的技术笔记演变过程,包括使用git仓库进行维护及在线工具的尝试。同时介绍了撰写技术文章的心路历程,以及这些分享如何帮助他人解决问题。

机缘

最早写技术文章,是因为又遇到了已经解决的问题但却怎么也想不起怎么解决的。如是再三,于是决定记下来,方便再次遇到相同问题时查阅。
开始是写在会议记录的本子上。从前向后做会议记录,从后向前记录遇到的问题及解决方案。那是一个A5软面抄,页数并不多,很快就用完了。加上多次翻看的磨损,封面掉了,然后是第一页,第二页……
于是决定将纸质文档更换成电子版。建了一个文件夹,然后将文档都整理到这里。随着数量的增多,又开始建子文件夹,分类……
为了方便维护,创建了git仓库,上传到仓库中,沿用至今。
尝试过各种在线的文档工具,效果都不太理想。至于博客,当时是想试一下,所以挑一些自己感觉相对可以的文章发上来。但由于怕鲁班门前弄大斧,不敢将所有文章都上传。这导致了博客也就是所有文档的一个子集,终是没能代替自己的文档仓库,一度想要放弃。但看到自己写的东西多少帮到了一些未曾谋面的同行们,也感觉还算有点价值,就坚持了下来,时不时发两篇。

收获

最大的收货应该就是自我的肯定了吧。每次看到有同行看了文章少踩了几个坑都觉得是值得的,算是比较正向的激励。
曾经有个做图像的还根据代码中的信息联系我问是否能提供源码,我当时已不做图像多年,幸好文档仓库分门别类地一直在维护,顺利找到了源码。
最有成就感的大概就是《死亡细胞MOD制作教程》了,作为一个游戏佬肯定是想折腾一下,就研究一番写了这篇文章。抛砖引玉引出了一些感兴趣的同好们,也见过有人真的写了个MOD上传了创意工坊。
当然有这样一个博客也为简历增色不少,算是个意外收获。

日常

日常依然是三线小城市的打工人,每天理业务写代码。时不时挤出时间研究一下技术。
当然,每天的游戏不能少。

憧憬

也希望自己能成长为大牛。但每次仰望都难望其项背。依然在努力成长。
去年上半年考了中级的软件设计师,顺利通过。下半年本打算备考架构师,结果疫情原因导致考试取消。今年再接再厉。
对未来依然是迷茫的,好想能财务自由不再被剥削。看不清未来的路,先走好眼前的每一步吧~

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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