好的架构是有价值观的

周五infoq的小编发过来一篇架构扩展性方面的文章,想让我给提点意见或者读后感。

文章应该是出自某个付费专栏,通读之后其实还是比较幸福的。两个原因吧:

1. 作为技术人可以读到某个高手的文章,那种交流是在意念之间展开的,心灵上的对话,互述己见甚是满足。

2. 正好最近自己也在有意识的沉淀一些架构方向的内容,但是毕竟自己才疏学浅,虽得到一些见解,但不确定是否正确或是向着正确的方向成长,亟需“导师”加以斧正。而恰逢看到这篇文章,其中的核心观点和我自己的沉淀内容很多是不谋而合的,有些局部自我感觉可能思考的更细,所以很是开心。

毕竟能在infoq开付费专栏的都是行业大牛,我有幸可以跟上大牛们的思路,对于自己的成长还是满意的,也能证明我是向着一个正确的方向进行积累,而没有南辕北辙瞎费功夫。

我何德何能给人家提意见,但是还是硬着头皮给点总结吧。

你好,前两天比较忙没有看,今天早起看了下,总体感觉整篇文章在架构扩展性的内容还是很不错的。

也比较符合我个人对于架构价值观的理解,好的架构是具有价值观的,而好的价值观的架构是可以很好适应业务快速迭代,且拥有弹性的。

架构设计是一门务虚+务实的学问。可以从战略和战术。宏观与微观。多角度进行思考。本文在战略战术和模块拆分方面做的很不错,也给出了实在的建议,也期待能看到下篇务实和技术实现的内容。

慢慢的也意识到:

架构研究到尽头是哲学,哲学研究到尽头是宗教。

我们为什么要在写代码,造轮子,搭架子上花费这么多功夫。

因为我们要让写软件美起来,我们是用代码写诗的人。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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