开发人员,你很牛吗

首先我承认我标题党了一回.

robbin说"。其实相对而言,在IT行业劳动者是普通受到重视的,一个核心开发人员就有能力威胁老板,这不是地位重要是什么?"

这里只是引用下这句话而已.不是反驳这句话.的确有不少核心人员地位很重要.不过我要说的是另外一部分.
你真的很牛吗,真的吗!!!!!

在我的前面一篇文字中()[url=http://jack.iteye.com/blog/27007]别一直想着取长补短[/url],提到一种投影效果.投影当然是假的.前段时间和一个老前辈刚刚在朋友婚礼上同桌吃饭,他97年开始做软件,最后本地的某个行业软件几乎都是被他垄断.他说起技术人员总觉得自己很牛,不如意就另起门户的情况非常的多.结果是大家一起死不死活不活的过日子.

技术人员为什么觉得自己牛?换句话也许更加直白,"这个项目没我玩不转!".大概不少人是这样想和说的.真的没你玩不转吗? 立项时是根据你的想法吗?项目是你设计的吗?项目框架是你搭建的吗?项目发布时间和发布方式是你能决定的吗?项目过程是你在掌控吗?

如果上面问题是回答"否",你还是再问一句你自己,真的很牛吗?大家不知道注意到没有,上面提出的几个问题中,完全和写代码没有什么关系.项目核心开发人员的确很厉害,但是这个很厉害是因为有其它的项目组员帮助分担了很多琐碎,麻烦和项目周边的很多事情.

[color=red] 大部分项目中组员的力量组合是会加成的.1+1>2那种.做久了,总觉得自己有1.5的力量,而不是1.0.那多出来的0.5实际上是环境引起的.环境力量在你身上的投影,看上去属于你,但是实际不是.[/color]

另外不是很好的环境还会形成一种假象"我做的事情最多,我很重要.主要代码是我写的,没我不行". 比如项目的提出者和实际设计者并不做项目设计和进度掌控(小公司比比皆是,提出项目的很多都是领导层的),项目也没有设置明显的项目组长之类的职务,一定会有人觉得自己做的最多,最辛苦,于是就会认为自己是实际上的项目组长,或是项目核心.

实际上呢,离开这个环境,虽然没有做的很差,但是绝对没有在这个环境中那样做的好.
千万别忽略环境影响,技术人员.

PS:建议各位自我感觉很不错的.找个厉害点的人做下评估.对你的发展有好处.当然如果觉得自己已经非常厉害了,可以去评估别人了.请装作没有看到我的这篇文字.万分感谢.
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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