步入盛大,开始JAVA编程思想之旅

作者分享了在盛大实习期间的学习经历,特别是在项目尾声阶段通过自学多种技术和设计模式来提升自己的过程。同时,作者决定阅读《JAVA编程思想》一书,并分享了对书中OO概念的理解和个人感悟。

今天是我进入盛大的第三个星期的第二天,也许是因为新来,又碰上我们项目组的项目已进入尾声,我这几个星期可以说是打酱油吧,但是我觉得还是学到不少东西,因为我看了不少,从Velocity,iBATIS,Spring 到javascript,Ajax,Python和设计模式,感觉还是蛮充实,我深知实习不仅是要完成工作,还要继续深入的学习。

JAVA编程思想是java界的圣经,我一直找各种借口没有读过,作为一名java的忠实粉丝为了弥补这种罪恶感,我决定了在这些日子里,一定花时间拜读完这部圣经。

两天前,圣经就已经快递到,今天才拆开了开始了JAVA世界进一步漫游,看了第一遍我就觉得这本书的确比较适合有基础的人学,我从中对JAVA的oo有了更进一步了解和JAVA强大的优势。

现就第一章的震撼之句摘记下来:

1。每个对象都有一个接口。接口确定了对某一特定对象所能发出德尔请求,,但是在程序中必须有满足这些请求的代码,这些代码与隐藏的数据一起构成了实现。从过程编程的观点来看,向某个对象“发送消息”,这个对象便知道此消息的目的,然后执行对象的程序代码。

Light It = new Light();

It.on();

2.每个对象都提供对象,将服务看作是服务提供者有助于提高对象的内聚性。

3.被隐藏的具体实现,访问控制的重要性

4.复用具体实现,比如组合

5.单根继承结构。单根继承结构保证所有对象具备某些功能,所有对象都可以很容易地在堆上创建,比如在垃圾回收器上的应用

6.参数化类型,在java中称为泛型

暂时就觉得以上几点让我自己更加有收获了,希望对大家也有指引作用。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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