不负热爱--10 万次访问纪念~~

博客访问量突破 10 万次拉~~ 水一篇纪念~~


        虽然大学的时候就注册了 优快云,但是认认真真写博客还是去年的事。当时公司叫我落地Sonarqube,优快云 找了一圈,发现都是基于流水线的,后来自己尝试基于 Git hook 实现了一版,发现效果不错,所以写了一篇博文记录了一下,没想到有 2 千多的访问量,后面就开始陆陆续续、认认真真地写博客了。

        去年真的是很艰难的一年。中美关系不好,各行各业都在暗战。身边好多公司倒闭、也有好多朋友失业,找不到工作,老板欠薪。。特别是在 XM 这样一个海滨小城,本身没什么大规模产业,就业情况更是非常糟糕。环顾四周,能正常发 13 薪的企业,在 XM 都已经 T0 了。

        我们身处 AI 变革的前夜。从 Chat GPT 的问世,到 Deep Seek 的横空出世。当我们还在焦头烂额地阅读 Spring 全家桶源码的时候,IT 产业的天空已悄然从 云原生 过渡到 AIGC。时代的巨轮从我们脸上碾过,不待一丝停留。顺便被创死的还有角落里的元宇宙。: D

        现在早已过了搜索引擎的蛮荒时代。那个时候,一个技术问题,搜索出海量的数据,90% 不搭边的。所以大家才会去博客里寻找答案,因为博客更准确。现在随便一个 AI,生成出的答案,都能甩人工好几条街。那现在还继续写博客的意义是什么呢?

        1、现实的压力。

        虽然,但是,现在市面上的很多面试,还在问 Spring 源码...... 虽然阿里等大厂 10 多年前就已经在玩中台了,XM 的很多公司,现在才开始玩。技术,其实是有滞后性的,很多的业务,它其实并不需要多么高深的技术。所以,对于一些主流的微服务技术,把它们学好、学精,写写博文,做做笔记,既方便知识的传播,又方便自己以后查阅,还是很有必要的。

        2、自我学习的驱动。

        写博客就跟当众Luo体一样。特别是技术的东西,一就是一,二就是二。有些东西,如果我们自己写出来的时候,都一知半解的,那么分享出来,轻则贻笑大方,重则误人子弟。基于这个原因,当我在写博客的时候,遇到不太懂的地方,就会尽力去搜索资料。倘若只是自己写笔记自己看,那么很多不懂的地方,可能我早已经略过了。等回过头来再看,不懂还是不懂。

        3、博客更系统。

        做 AI 做不到的事、做大厂触及不到的业务,可能是这个时代的生存之道。AI 生成的内容虽然快捷,但总归是碎片化的,而且有时候 AI 还会胡编乱造。所以我们需要将博文,写得更准确一些,更系统化一些,知识与知识的关联,更紧密一些。提供有别于 AI 的价值。

        4、流量需要。

        经营一个博客,就跟经营一个淘宝店一样。有流量总归是好事。不同的是,淘宝店卖的是商品,博客卖的是你这个人。你面试的时候说你技术很牛,人家也看不出来啊。有个访问量很高的博客,起码说明,你是一个爱学习,爱分享,并且乐于分享的极客。如果文章质量还很高,那就更 perfect 了。写进简历也是一个加分项不是。当然,这也是现实的压力。

        5、不负热爱。

        当工作多年后,写业务的烦躁替代了大学时写出一个冒泡算法的激动;当无止尽加班的麻木,掩盖了身心的疲惫。我们是否还有当年的初心,去学习技术,去追逐技术呢?现实总是教人们不谈理想,只谈生活。但是理想就像胸口的刀疤一样,总在夜深人静的时候隐隐作痛。人生的路很长,人可能不一定有机会一直做技术,但是对于技术的热爱,却是可以伴随人生很长时间。

最后,祝大家都能在 2025 年找到心仪的工作,都能在各行各业发光发热。不负热爱,不要 35 岁失业,65 岁退休。

                        而我,只想好好活下去。

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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