追随智慧2

很多朋友都问我这段时间为什么不发blog了。呵呵,现在告诉一下大家,我换了一个新的工作平台。目前在深圳,公司名称是深圳明源软件,专注ERP企业信息化。由于前段时间要熟悉各个方面的工作情况,所以没来得及发blog。现在,给大家抽空发几张照片吧。第一感受。也算追随智慧。有想法的人,那就一起来吧。

天气晴朗,拍了一张照片,办公桌前能看见海,在电脑跟前工作累的时候,可以眺望看看海和山。山的那边是香港。很可恶的是,面前居然有两座高楼,煞风景。

周末下午茶。呵呵,每个部门每个月都有固定的茶点费用,花不完,部门可以自由组织其他活动。本周下午茶会是什么?KFC鸡肉卷套餐和辣鸡翅?还是山竹?

每周四下午的大讲堂,谁都可以参加,谁都可以上去讲,什么方面的内容都有,非常受大家欢迎,场场火爆,各地分公司同事、客户CEO、CIO,都曾经做过演讲人。每周二的部门分享会总结会还没有来得及拍照片。

公司有N个协会,篮球协会、足球协会、羽毛球协会等等。过去是羽毛球协会人数最多,现在被足球协会忽悠拉跑不少人。

公司组织到三亚玩的照片。今年有N条路线,我报了庐山。产品开发中心部门上星期组织去世博了,等会在内网找找照片。

阅览书柜。公司买了不少书,也赠送给员工不少书。当然,员工也可以把自己的书捐献出来分享给大家。

呵呵,发一张我们高管的座位照片。(我们都在大厅办公,老板也不例外,都没有专门办公室。平等,透明,直接交流,非常关键,非常关键,这才是重点)

发现在桌子旁边那个兰颜色的东西是什么吗?猜猜。
对,那是午休用的折叠椅子。每天集体午休到下午2点。可是睡相太丑,不了。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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