我的技术编年史

今天偶尔想起,整理下自己这几年中先后都学到些什么计算机技术,也是一个很有意思的回顾。

高中及以前:忙于应试,计算机方面什么都不了解:(

97年(大一):有了上机课程,学习了计算机基础。那时候的关键字:386、486、DOS、UCDOS、WPS、仙剑奇侠传。。

98年(大二):跟睡在我上铺的兄弟一起攒了一台机器,CPU是K6 II-350的。关键字:WIN32、WIN95、C语言(Turbo C)、英雄无敌2

99年(大三):似乎终于找到了方向傻乎乎的自学,然后跑清华,考MCSE。关键字:WIN NT、MCSE、英雄无敌3

2k年(大四):这个阶段似乎一切都轻松下来了,决定了不考研,继续自学计算机,考计算机三级fail,找工作,签约东软,然后更加轻松的做毕业设计,学习数据库等知识为工作做准备。关键字:C语言、三级B、找工作、毕业设计、Borland C++ Builder、SQL Server、SQL、星际争霸-_-

2001年:工作了,发现在学校学的很多用不到,要用的东西却很多没有学过,学习的时期,适应社会的开始。关键字:PowerBuilder、Oracle、HIS

2002年:感觉PB没前途也没什么兴趣,开始学习java。关键字:java、Servlet、JSP、Oracle、Weblogic

2003年:工作两年,合同期满决定不再续签,离开秦皇岛来到北京,一切靠自己闯了。关键字:JSP、JavaBean、Ondemand、Websphere、DB2

2004年:开始做BOSS,项目压力很大,能力提高的也很快。关键字:JSP、JavaBean、Oracle、Weblogic、Struts、BOSS

2005年:软件工程的各个阶段都做过了,跑了三个省会做BOSS升级,厌倦了劳累。又是一次跳槽,结果陷入了产品的封闭开发-_- 不过在产品结构方面学到了很多东西。关键字:JSP、JavaBean、Oracle、Weblogic、Struts、BOSS、TDD、 Spring、PicoContainer、Hibernate、收房、装修(这两个不是it技术,不过对我很重要)

2006年:节奏慢下来点的一年,离职后休息了一个多月。HP机试失败,发现需要补补基本功了。后来做起了外包,生活稳定了下来,不出差了,加班也比较少。技术在积累,量变还未引起质变。。。关键字:Struts、WebWork、Velocity、Spring、Hibernate、TDD、Websphere、DB2、JVM

接下来计划学习的:JVM知识、Reflect相关、多线程相关、数据结构及算法(是时候补补基本功了)。希望接下来在技术和职业生涯上能够达到新的境界。
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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