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。
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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