韬光养晦 厚积薄发

作者回应了关于JSI项目的持续进展问题,强调虽然主要由个人维护,但项目仍在稳步发展中。随着JavaScript生态系统的进步,如Chrome浏览器的发布及JavaScript性能的提升,JSI的价值日益凸显。作者将继续改进该项目,并认为有价值的用户能够理解其重要性。
最近被反复问道,JSI还在继续吗?
开始感觉很诧异,后来想想也是,JSI基本只是我一个人的玩具,最近也没发出什么声音,有如此疑问倒也正常。

其实,你看看JSI的svn记录就知道了,基本每周都有若干次改进提交。
以前我确实很担心某一天,他会死去,但是现在我不担心了。

任何一个东西必须有价值了才能长久,在JSI初期,回报与投入差距甚远。
坚持下去需要的只是个人兴趣和毅力。

但是现在不同了,自己工作中可以用到,而且就个人的回报入投比,就已经非常可观,而目前外部形式一片大好,chrome发布,JS提速,JS2倒台。等等,对JSI来说,天时已到,还有什么好担心的。

现在能做的,只是继续改进完善,以便给将来给认识它的人更好的帮助。

而文档,我不写文档的原因有两个:

1.没时间写。
时间有限,好钢用在刀刃上。
2.通过文档来过滤用户群。
没有详尽文档也能读懂JSI价值的人一定比阅读详尽文档后才认识到JSI价值的人更有价值。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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