Apache Way -- Meritocracy

本文分享了作者参加Apache Asia RoadShow的感悟,介绍了Apache社区的Meritocracy文化,即根据能力和贡献来决定成员的角色,并探讨了如何在社区中成长及贡献。

 

大概一个多月前我参加了在上海举办的Apache Asia Road Show 的活动,很高兴见到了很多和我一样全职做开源项目开发的朋友。活动头一天晚上和几个朋友聊了一下有关开源的话题,现在回想起来还是很有感触的。


在Apache活动大会上Araon 做了一个关于Apache Way 的主题讲演,其中一个词 Meritocracy很有意思。在Apache社区中谁有能力做这个事情,谁就去这个事情。 这里没有谁会阻止你去展现你的才能,只要你愿意,你可以一直为社区服务,贡献的才能。 也许你会问,哪为社区做出贡献的人他能收获什么呢?


     首先,他可以从社区中学习到很多知识,如果你想成为Apache社区的committer,你可能需要从熟悉Apache的某个项目开始。 熟悉这个项目最好的方法就是加入用户邮件列表,试图回答用户提出的问题。为了帮助社区中的用户,你需要比用户更了解项目,同时当你有不明白的地方,你也可以通过查询社区中的问题列表,或者是向社区中的专家问问题的方式获得解答。


“有人的地方就有江湖”,这是武林外传里面的一句台词。我觉得把这句话用在开源项目上也很贴切。这有点像是在武林中成长起来的大侠,他需要通过在江湖中的较量,来不断的修炼自己的内功,为自己的荣誉而战。江湖中的这套大侠成长路径同样适用于开源领域。


    一旦你在社区中信誉建立起来之后,你是不会做一些事情来损害你的信誉的。开源项目貌似一切都是免费的,但是你学习到的知识以及项目的经验以及信誉确是无价的。有人曾经问过我,你整天在家上班,老板又不怎么管你,你怎么保证你的工作质量和效率的。 我想我上面的一段解释应该回答了这个问题。


你在Apache 项目中产生的所有的信誉都是记录在个人身上的(Apache Committer是面向个人的而不是面向企业的)。 就拿我来说,我虽然受雇于FuseSource ,但是FuseSource 已经和Apache签订了协议,也就是我在工作期间对Apache项目所做的工作是FuseSource 已经放弃了版权的。 这有点像土地改革中的包产到户, 你对这个开源项目的感情不会简单的把它当成是一个工作(虽然很多人都是是受雇于公司来做Apache开源项目开发的),而是可以把这个开源项目当作是自己的事业。只要你愿意,没有谁能阻止你为开源项目贡献你的力量。我知道的很多参与开源项目的朋友会在离开某个商业公司之后,还会继续做自己喜欢做的开源项目。一方面他可以从开源项目获取到极大的成就感,另一方面他对开源所做的贡献再网上都能检索到,自然就不会有谁会质疑你的能力了,就是再找工作也会容易一些。

 

ohloh 就提供了这样的功能,这是于我的开源工作相关的链接

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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