给华育国际的学员分讲了一堂课:如何做技术

分享了给IT培训机构学生授课的经历,强调了技术学习中的目标设定、持续重构和个人努力的重要性,并提出了包括开放心态、框架理解和技能实践在内的八项建议。

       受朋友所托,傍晚的时候,给“华育国际”的中关村校区的一些学员讲了一堂课。主要内容是讲“如何学技术”,顺便在最后也翻了翻自己的特长,侃了部分有关workflow的知识。但主要还是讲如何成为一个好的技术员。

       给这些“孩子们”讲课还挺难的。称他们孩子,那是有根据的。这帮学员都刚刚高中毕业没多久,大学没读上,家长送到“华育国际”这种IT培训机构,希望短时间学点IT技能可以找个工作糊口。
       IT原先是很“高雅”的工作,不过现在真的已经是一个“普通”行当了。跟那些培训机构培训“修电器”、“修汽配”、“厨师”等等快对齐了,现在IT也可以“短期培训入门”了。—— 不过,哪个行业都是:入门容易,深究难呀。
       俺们这些科班出生的,不也是这样嘛。一个毕业证也就是一个“敲门砖”,这些“孩子们”学点SSH技能,也是一个敲门砖而已。—— 大家彼此彼此。
       大家都是:师傅带进门,修行靠个人。

       我用一个Flex流程设计的研发和重构的故事来讲如何钻研技术。故事大约也就是这样(如下图),这其实我个人在做那个Flex流程设计器的一些经历,中间也是断断续续做了很多重构,借鉴了很多其他思路:

 

       利用这个故事,是想跟这帮学员分享:

       (1)学技术要有目标压力

       (2)要不断尽可能找机会重构

       (3)要站在巨人的肩膀上,尽可能借鉴已有的良好设计和思路

 

       最后又围绕,要做好技术,需要围绕几点来做:

       (1)目标

       (2)执着

       (3)大量积累、阅读(文档、资料、代码)

       (4)大量coding

       (5)借鉴

       (6)发散思维

       (7)重构

       (8)开放、共享、交流

       (9)框架约束、扩展。

 

        前面几条好说,估计大家都能理解。对于后面两天

      (8)讲的作为技术人员,一定要有颗“开放”的心态,愿意多与其他技术人员进行知识共享、技术交流,分享经验,共同进步。要不断的培养更多周边的技术人员,同时激励自己进步。

      (9)做技术、做组件、做平台、做架构,都需要在“约束”和“扩展”上找一个平台。因为你的架构是需要有一定的约束力的,这样才能保证别人更容易、更简单的在你的架构上实现一些功能;但你的架构也需要具有扩展性,便于别人在此基础上应对很多额外情况,更容易实现外围功能和服务。

 

       这些,其实也是我这么多年来做技术的一些心得。在给这些学员培训的时候,也在给自己做个总结呗。

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的类或回归析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的类问题变得线性可。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1数等多项类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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