写在2015年末

一位17岁的程序员在2015年末回顾一年的学习成果,意识到需要改变现状,制定职业规划为成为全栈工程师,并计划在2016年专注于学习系统架构与设计模式。同时,列出书单和考虑自学新技术,包括H5、Node等,以及动手实践项目来提升技能。
        2015年即将过去(我说的是阳历),要迎来了2016年,哎哟,又老了一岁,本宝宝17啦(……)
        说起来总结一下2015年学到的东西,我仔细想想,几乎是0。依然是每天混日子。说起来我都替自己汗颜。作为懒癌晚期患者,我决定不再放弃治疗。
        首先,我的职业规划是什么?
        我所在的公司,也不算一个小公司,但也不是什么正规的大公司。前端后端得一把抓,而我本身当初也曾雄心壮志,想要成为一名全栈工程师。好了,我的职业规划就是全栈工程师了。
        我需要学习什么?
        全栈工程师需要学习的东西很多,前端、后端全部要兼顾。而我现在全部都要补。我现在给自己的定位是一名代码搬运工,我不生产代码,我只是代码的搬运工呵。也就是以复制粘贴居多。正常的代码能看懂,带点技巧的代码就有点抓瞎了。我认为现在对我来说,瓶颈不在语法——java,js语法什么的,我些全部都懂——而在于系统架构与设计模式。
        所以,本年的计划在于学习系统架构与设计模式。
        本年的书单是什么?
        连比尔·盖茨都列了书单,我也列一下我目前能想到的书单。
        《整洁代码之道》
        《重构》
        《设计模式》
        《Thinking in java》
         《Effective JAVA》
        这个是2016年的主线任务,由于所在的公司需要做什么,就要学习什么。因此2016年不可避免地会有许多支线任务,那些是用来拓宽我的技术领域的。
        我自己想学的一些支线的技术有前端的h5.H5已经出来这么久了,我还没有学,主要是工作中还没有用到,我们技术还是一些很旧的技术,很少有技术革新。但是公司不用,不代表我不学,这个还是想学一学的。其他的Node什么的,我就更没有接触过了,也是想学一学的。
        除了看书,看博客,学习吸收,我还要自己动手做几个项目类的东西吧。要做什么暂时没有想好。我初步的想法的做一个简单的H5交互的网页小游戏,把学习到的代码规范类的、设计模式等方面应用起来,就当是练手吧。
        现有说什么我明年一定怎么样,我也不相信,我自己都对我自己的信誉产生了怀疑。我只能说,我现在计划是这么定的,至于怎么执行,就交给未来的我吧!今天的我,先干了这碗鸡汤呵。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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