羡慕,那你也加入啊

昨天跟某人聊天,我说,今天去了你们公司,环境真不错。他说,羡慕?那你也加入啊。我说,目前对自己还没有足够的自信。然后便换了话题。

 

我的邮箱里一直存放着这封06年6月的邮件:

 

Dear Jian:

 

Thank you for your interest in ThoughtWorks.

 

We appreciate the time you've invested in learning about our company. After careful consideration, we are unable to match your skills and background with any of our current open positions.

 

We wish you much success in your future endeavors.

 

加入TW一直是我的梦想。一直如此。

 

我曾经下定决心,要让自己经过三年的积累以后,成为一个合格的TWer。一年半过去了,收获多多,遗憾也是多多。

 

也许,不甘心才是更重要的因素。我还没有实现在公司内推广Agile Thinking的这个愿望呢。何况现在又在搞CMMI 3的认证。听着QA口口声声的:我以后就要常常查看你们的流程了,看你们的做法有没有跟公司规范不符合的地方。真让人想喷血。

 

我希望看到每个团队都能够选择最适合项目实情的开发方式,能够尽量减少纯粹的浪费和必要的浪费。但总是想的太多,做的太少。乃至准备的太少,所以都不敢去做,怕最后的结果是“Trying to show my Niubility but turns out to be Shability”。

 

昨天路宁在精益的Topic上说了一句话:所有未完成的工作都涉嫌浪费。当时只是联想到了软件开发的完整过程和种种敏捷实践,当晚跟某人聊天以后,回忆起那些想做但至今未做的事情,就又多了很多感触。

 

唉,可怜兮兮的行动力啊。好吧,我知道怎么做了。

 

立此为证。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
### 如何在 CMD 中运行 Spring Boot 项目 要在命令提示符(CMD)中成功运行一个 Spring Boot 项目,通常需要按照以下方式操作: #### 打包 Spring Boot 项目为 JAR 文件 首先,确保使用 Maven 或 Gradle 工具将 Spring Boot 项目打包为可执行的 JAR 文件。对于 Maven 用户,可以在项目的根目录下运行以下命令来构建项目[^2]: ```bash mvn clean package ``` 该命令会清理旧的目标文件夹并重新编译和打包项目到 `target` 目录下的 `.jar` 文件。 如果遇到错误提示:“springboot-demo02-1.0-SNAPSHOT.jar中没有主清单属性”,则可能是因为未正确配置 `pom.xml` 文件中的插件部分。解决方案是在 `pom.xml` 文件中加入如下内容以指定主类[^4]: ```xml <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> ``` #### 使用 Java 命令运行 JAR 文件 一旦生成了有效的 JAR 文件,可以切换至目标路径并通过以下命令启动应用程序[^3]: ```bash java -jar target/your-spring-boot-app-name.jar ``` 其中 `your-spring-boot-app-name.jar` 是实际生成的 JAR 文件名。 需要注意的是,JAR 文件必须包含所有依赖项以及正确的入口点定义才能正常工作。Spring Boot 默认会在 MANIFEST.MF 文件中设置 Main-Class 属性指向应用的启动类。 #### 部署 WAR 包的情况 如果是将 Spring Boot 应用部署为 WAR 包,则需额外注意是否实现了 Servlet 容器初始化逻辑。此时可以通过继承 `SpringBootServletInitializer` 并覆盖其 configure 方法完成容器集成。WAR 文件一般用于传统服务器环境而非直接通过 java 命令行启动。 --- ### 注意事项 为了保证顺利运行,请确认 JDK 版本满足项目需求,并且 PATH 环境变量已正确定义以便调用 `java` 和 `javac` 命令。 ---
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