[28期] 做一个无敌的战士--------写给4月13日职素课和下周项目前

一位九零后程序员分享了他在兄弟连的学习经历,强调了独立、敢想敢做及精益求精的重要性,并将其视为成为优秀程序员的关键。

做一个无敌的战士
转眼间,来兄弟连已经快二个月了。两个月的时间收获很多,这不仅局限在所写的专业知识上,更重要的还是在精神上。

写在前面的话
九零后的人,在现在人的眼中可能都是玩世不恭,不知道人情世故的印象。的确,这样的报到经常可以在各大媒体报纸上看到。但是,媒体总喜欢去关注那些有所价值的东西,应为这是社会利益导致的的取向。所以对这些消息大可不必去挂在自己的嘴边,这样的消息只会浪费脑容量。而我,就是一个九零后,这也算是我给大家的一个建议。

独立--------无敌战士的前提
一个人来北京,对我来说是一种挑战,长这么大第一次一个人出省,可以说有一种兴奋还有一种恐惧。我知道,这次要去的地方,是一个未知的地方,所以刚开始对这个地方产生过一种莫名的恐惧,我不相信我自己的独立处事能力有多强。记得刚出学校踏入社会,进入实习工作后,我才发现自己之前学的知识真的不够用,所以我提议我们一起去兄弟连,可我却真的没想过他先来之后,让我一个人过来的情况。我现在都还在怀疑,如果当初要不是现在的朋友的鼓励,我今天是否会和兄弟连的各位兄弟相遇。这算是一种缘分,但更多的是我们对兄弟连的一种敬仰,更是对自己人生目标的一种追求。我还记得刚过来时,晓光老师问我们,我们大家来兄弟连的目的。大家几乎一起说出了两种答案,学习php和赚钱。对,这就是我们的目的。这也是我来兄弟连的目的。为了这个目的,我第一次决定自己独立去完成一件几乎对我来说很难的事。但是,至少在现在看来我错了,因为这样的事算不上很难,应该是很平常。在这里,我看到了很多和我一样的兄弟。昨天的质素课上,李明老师给我们讲了很多的关于心态的内容,给我们分享了他的一些故事,我才知道,我的选择是对的。如果要成功,一定要学会去独自承担一些压力,只有有了不断的磨练,才可能走的更远。对于下周的项目,刚开始还以为可以分组多人一起做,但是今天却告知是一人为一组时,我并不失落,虽然一个人的压力和困难会很大,但是要去试着去独立完成,少一些对队友的依赖心理,只有这样,才能在以后中,更好的融入一个团队。
敢想敢做----无敌战士的武器
对我们来说,天天离不开的就是代码。用自己的代码去完成一件作品是对我们最好的回报。在这个过程中,少不了一些会让我一听功能就像拒之千里的代码。但是,当硬着头皮把代码写出来达到自己想要的效果之后,我才发现,其实事情并不是自己想的那么难。今天在教室,还听见有个人在说下个星期的项目没头绪,好难呀,不知道怎么动手去做,我当时也这样想法。但是,他旁边的那位同学说了一句,别急,慢慢想,一点点的做,应该能做出来的。是呀,在自己所谓的那点困难面前,只有两种选择,乐观的去迎接挑战,还是不攻自破,立马放弃。我想,我们都应该选择前者。我一直都觉得,并不是自己不会做,而是不敢去做。少的是对自己的那种信任,一旦缺失了信任,就会出现很可怕的后果,所以要给自己重拾自信,而最好的办法就是去攻破一个个自己觉得不可能的事情。

精益求精----无敌战士的终极目标
大家一定不会忘了昨天的那个猎狗和兔子的故事吧。这个故事给我阐释的就两个词,竭尽全力和尽力。高老师今天在布置任务的时候,也说了这样的一句话,一个程序员有做不完的事,不是在项目编写中,而是在项目发布之后的升级维护中,在程序员得眼里,没有真正完美的项目。听了这句话,在认可的同时,也是对自己的一种做事态度的反思。在自己写过的代码中,有多少是真的能让自己觉得满意的,有多少只是为了完成特定的功能而去写的,虽然现在还是在基础部分,但有很多代码也可以更加的完善,所以,还缺少一种精益求精的态度。这也是要不断需要去完善的地方。当自己学的代码,连自己都觉得逻辑紧密,无懈可击的时候,那才能暂且告一段落。

昨天的课让我思考到了很多,下周的项目对我来说是一个锻炼自己的开始。希望通过自己的努力,能有一个很好的结果。慢慢的把自己磨练为一个无敌战士。也希望,二十八期的兄弟们一起加油,共同努力完成下周的项目。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰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)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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