码农日志2020-05-26

本文探讨了一个普通程序员如何通过不断学习和实践,从焦虑的工作状态中找到自我价值的过程。强调了技术不应仅限于其本身,而应追求更高层次的知识和技能。通过写博客来整理技能,提高开发效率,并深挖如Spring这样的经典技术框架。

正常的码农谁会写日志,你会写日志吗,哈哈,借用让代码飞的代词刁侃下。编码的人生也许是一个焦虑的人生,中年危机,学不动了等云云,刚入行是因为爱好,再接着迫于生活,作为普普通通的码农,让自己不正常,死磕技术,到不平常,丰富思想,到不寻常。
事情都应该有方法论,学会方式方法,再尔学会坚持,借用士兵突击高连长的一句话,评价许三多的:我认识一个人,就他,他每做一件小事的时候他都像救命稻草一样抓着,有一天我一看,嚯,好家伙,他抱着的是已经让我仰望的参天大树了。是啊,作为一个普普通通的人就得认认真真做好每一件事,有意义的活着就是要做有意义的事,做有意义的事就是有意义的活着,一个技能就是几个工具,跟父辈使用的木工工具没有本质的差别,不过就算木工有些一辈子也只是个木工,有些成为家具大师。一项工具从陌生到熟练,只有非常熟练,使工具和自己融为一体,才有更多的时间和精力去关注更高层次的东西。技术不应该只是技术本身,不然也不会成为大师,技术以外的天地才是更遥远、更宽阔、也更难。写博客是熟练掌握工具非常好的一项措施,更好的帮助自己整理自己学过的技能,所以值得花很长一段时间把工具类基本技能记录下来,让自己用的时候自然而然的拿来就用,提高自己的开发效率,然后才有更多的时间去关注更高层次的东西。

写的博客应该围绕,这是什么?干嘛用?为什么要用?一些过时的技能就没必要花时间去学习去掌握,当接触一项技能 的时候问自己,这值得花时间去学吗?有没有更好的工具可以代替他?当然一些过时的技能也可以去学,但是要学习这些技能的优点,横向比较,常问问问什么别人不用了,如果自己实现该技能类似的功能,怎么去实现,这项技能有没有值得借鉴的地方。一些经典的东西比如spring值得自己去深挖,虽然看得很吃力,但是慢慢看,有一天也许会突然发现,嚯,好家伙,原来如此。

写的博客应该有基本使用篇,深入篇。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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