给做快速开发框架的人泼泼凉水

作者分享了自己开发和使用快速开发平台的经验,虽然能够显著提升开发效率,但同时也面临着高昂的学习和维护成本等问题。
最近论坛里出现了不少关于此类的文章:
[quote]秀一下我的快速开发平台
[url]http://www.iteye.com/post/711399[/url]
[url]http://www.iteye.com/topic/258458[/url]

忘掉普元EOS、构建自己的企业级快速应用开发平台
[url]http://www.iteye.com/topic/232219[/url][/quote]

我也做过类似的东西,现在也一直在用。
但是越来越感觉那是鸡肋。
[url]http://www.iteye.com/topic/95580[/url]

有一次,开发一个公司内部使用的图书馆里系统,前后只花了一个下午,把老板吓一跳,并支持我利用工作时间完善那套框架。

确实,在某些情况下,他可以极大的提高我们的开发效率。

但是,我们忘记了这类系统高昂的开发和推广、学习、维护成本。

刚才查了一下,我那个代码生成器,单源代码就是6.5M。
如此一个不知名的第三方开发的庞大的系统,你不搞清楚其内部逻辑你敢随便使用吗?而真正搞清楚这些东西的代价有多大,后期扩展,维护的风险多大!

从我来讲,我不敢用。

我想,做这种东西有一个强大的后台公司支持还好,如EOS后面有普元。
而作为个人开发者,我们如何能打通这条产业链,如何让别人信任,学会,并采纳你的设计思想,让足够多的人去分享去使用你的产品,这些可不是一个技术问题。

Java程序员可能都有一个好大喜功的特性,环境所致把。

但是我们还是应该充分认识到自己个人力量的有限。

要做什么东西的话,先别想着如果别人用这个东西可以提高多少多少的开发效率。
只有它能给自己带来足够的好处,你才能做下去,否则很难生存。
穷则独善其身。

有什么考虑不对的地方,大家来提提把。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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