知识技能学习表

本文详细介绍了一系列Java高级开发技能,包括但不限于RPC框架、数据库连接池、客户端实现、日志框架、定时任务、消息队列等技术要点,并推荐了大量实用的学习资料。
-1.积累工作经验多总结。
0.强化Java基础。
1.基于netty的RPC框架。
2.基于druid开发的zkdbcp。
3.基于redis的zedis客户端。
4.基于elasticsearch的jaguar框架。
5.日志slf4j和Log4j。
6.Schedule定时任务:当当的elastic-job。
7.RabbitMQ技能。
8.Maven技能。《Maven实战》
9.Git技能。《ProGit中文版》
10.工具apache commons、google guava、tkMybatis、lombok、Jackson、Fastjson、Apache Shiro.
11.canal技术
12.elasticsearch技术和lucene.
13.zookeeper技术
14.nginx技术
15.spring boot技术
其他:
《大型网站系统与 Java 中间件实践》、《大型网站技术架构:核心原理与案例分析》、
《大型分布式网站架构设计与实践》、《分布式服务框架原理与实践》
《亿级流量网站架构核心技术》、《聊聊架构、《MySQL 必知必会》、
《高性能 MySQL》、《分布式Java应用:基础与实践》、《图解 Http》、
《图解tcp/ip》、《深入浅出设计模式》、《鸟哥的Linux私房菜:基础学习篇(第三版)》
《Nginx高性能Web服务器详解》
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值