程序员能力矩阵 你属于哪一层

最新推荐文章于 2018-06-26 22:24:22 发布
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#2010

本文探讨了计算机科学的基础概念及软件工程的实践经验，包括程序设计等核心内容，并深入讨论了这些领域的关键知识点。

转自 http://blog.youkuaiyun.com/tcdddd/archive/2010/04/23/5519160.aspx

计算机科学 Computer Science

软件工程 Software Engineering

程序设计 Programming

经验 Experience


学识 Knowledge

程序员能力矩阵
04-02
【程序员能力矩阵】是一个用来评估和理解程序员技能等级的框架，它将程序员的能力分为不同的层次，每一层都代表了一种特定的技术熟练度和专业知识。这个矩阵不仅关注编程技能，还包括了计算机科学的基础、软件工程...
程序员能力矩阵(中英文对照)
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综上所述，“程序员能力矩阵”不仅强调了技术能力的重要性，还突出了沟通和协作能力对于成为一名优秀程序员的不可或缺性。它为个人职业发展提供了明确的方向，帮助程序员逐步提升自我，最终达到专家级水平。
Opencv 三对角线矩阵(Tridiagonal Matrix)解法之(Thomas Algorithm)
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1. 简介 三对角线矩阵(Tridiagonal Matrix)，结构如公式(1)所示： aixi−1+bixi+cixx+1=di(1) 其中a1=0，cn=0。写成矩阵形式如(2): ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢b1a20c1b2a3c2b3⋱⋱⋱cn−1an0bn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢x1x2x3⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢d1d2d3...
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遇到隐式格式，我们需要求解一个线性方程组。怎么办呢？当然是Thomas algorithm 注意到第一处箭头。 接着是矩阵化： 对角占有就可以LU分解 重头戏：Thomas algorithm A=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢b1−a2−c1b2⋱ −c2⋱−aN−1⋱ bN−1−aNcN−1bN⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥,L=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢1e21...
Thomas 求解三对角矩阵 （追赶法）
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程序员能力矩阵 你属于哪一层？
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计算机科学 Computer Science 软件工程 Software Engineering 程序设计 Programming 经验 Experience       学识 Knowledge   原文出处： http://www.indiangeek.net/wp-content/uploads/Programmer%20compet...
程序员能力矩阵——包括数据结构等
04-12
### 程序员能力矩阵解析 #### 计算机科学 (Computer Science) - **2^n (Level 0):** 对计算机科学领域的基础知识几乎一无所知。这可能意味着程序员刚开始学习编程，尚未深入理解计算机科学的基本原理。 - **n^2 ...
程序员能力评估：从新手到专家的技能矩阵
"程序员能力矩阵是对程序开发人员技能和知识的一种客观评估标准，它将不同的技术领域分为不同的层次，从基础到高级逐步深入。这个矩阵包括计算机科学、算法、编程体系和软件工程等方面，旨在帮助程序员了解自己的...
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12-07
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
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ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
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优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
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