学学老外是如何讨论并促进技术发展的

文章介绍了Theserverside上一篇文章,其通过寥寥数语挑起读者兴趣并给出挑衅话语。同时探讨了国内外技术发展差异,指出中国server端软件技术多为怯弱的拿来主义,总是等技术被多次检验才敢采用,而国外通过批评和讨论刺激革新进步。
Theserverside上的一篇文章,看完的两点感受:
1)挑起讨论
[quote]Allen Holub has written an opinion piece which discusses the juxtaposition of Sun open-sourcing Solaris, and some of the JCP standards. The article is obviously looking to provoke[/quote]
寥寥几笔就激发了读者进一步看下去的欲望,特别是“ The article is obviously looking to provoke”,虽然他也是在拿别人的挑衅来挑衅大家,但是目的达到了。

接着就透了一点货给你--初始挑衅者的一段极具挑衅的话:[quote]In the news we have Sun open-sourcing Solaris—a robust, tested, nonstandard technology—possibly setting a standard by doing so (a good thing). We also have Sun cobbling together a committee to wrest control of persistence away from open-source standards like Hibernate (a bad thing). I could support welcoming Hibernate into the JCP, but creating yet another competing technology is divisive and (I hope) an effort doomed to failure. The last thing we need is another bad standard.[/quote]

佩服作者抛砖的技巧。

2)国外的技术是如何进步的?
中国server端的软件技术处于什么样的水平呢?身为一名当前的j2ee程序员,我看到的只有拿来主义,还是很怯弱的拿来主义。怎么说怯弱呢,我们重来没有胆量做小白鼠,我们只是观望,观望着一个技术被别人经过实践检验多次了,才敢惶惶恐恐的拿来。

有些人回想(其实是我这么想),我们都还没有应用某些技术的经验,怎么可能去制定技术呢?这个问题就是说“我们没做过飞机怎么能造飞机?”。照这样下去的话,我们永远只能跟在别人屁股后头跑。刚熟悉了ejb2.0,人家弄出3来了;刚熟悉jdbc人家弄出Hibernate来了。你永远跟不上。

老外其实并不比我们智商高,不比我们辛苦(看看我们程序员怎么加班的),他们就是比我们先走了,走出了那么一小步。看看他们的ejb发展之路,制定了很多年的EJB1.1几乎还没有什么价值,但人家仍出来了,这是人家的解决方案。随着厂商和企业的实践,引发了很多批评和讨论,这些批评和讨论是刺激革新和进步的非常重要的因素。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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