【新年flag】追光而行的全新救赎——来自大一新生的心声

从2007年接触WPS开始,作者分享了自己与计算机结缘的经历,从初识PS、VB到深入学习C语言,再到大学阶段的web前端开发、R语言数据处理和离散结构等课程的学习心得。新年之际,作者立下目标,包括早睡早起、深入理解CSAPP、参加CTF比赛等,展现了一个热爱编程、不断求索的程序员成长历程。

为你,千千万万遍。 ——《追风筝的人》

    或许是有那样一束光芒,支撑着我走过了十八年的时光。
    从2007年家里的第一台PC开始,我就与你注定结下了不解之缘。
    这一路走来,何其漫长。现在,我可以真正官宣你咯~

初·心 年少回忆

    2009年玩金山WPS20周年纪念版。或许只是出于好奇,但我就是对这“神奇”的东西如此着迷。原来还有幻灯片这样神奇的存在。看到文字自己蹦出来,心里的喜悦溢于言表。
    2011年的那个夏天,我和PS初邂逅。抱着一本《完全自学手册》就可以沉浸在里面,甚至一坐一整天。我也开始使用会声会影软件做一些简单的视频,当然,真的很简单。
    2012年,初始VB,并且进行了一些简单的编程。
    2013年,参加过这方面的竞赛,河北省的二等奖和三等奖吧。
    之后……大概就到了高中,因为我并不是做比赛的,而且数学水平也玩转不了算法,所以我可以说还是很鶸的,只不过在基本操作上有一些基础而已……(逃
    事情到了2018年6月。经历完高考的洗礼,我已经预见到了我将会进入从小就要开始追求的计算机领域。2018年6月11日,我开始了翁恺老师的慕课,并在这里运行了第一个C语言程序。这是在我的历史上也比较重要的一天。在假期也学完了翁恺老师的C语言慕课,可以说翁恺老师就是我的启蒙老师啦。
    进入大学,尽管这里的专业比较弱,但是我确实已经进入了自己从小执念的专业,毕竟有兴趣总是要靠自己的,所以在这里我可以发挥自己的特长了吧?
    也许我和计算机年少的故事可以写成很长的文字,我也曾经写过回忆文,回忆总是让我看到了我的初心,以及对计算机永远不会改变的念想。

雾·雨 求索之路

    虽说进入计算机专业以来求索之路只不过也就不到半年,但是我还是想回顾一下这个将要结束的学期。
    进入这里,我首先加入了计协,进入了网络部。听闻了A协的招新,同时也体会过CTF全程划水的感觉。
    我一开始的路子大概这样:充分阅读计算机入门的书籍,比如《程序是怎样跑起来的》,比如《数学之美》和CSAPP(当然后两者还没有看orz)。这只是刚刚进入大学的一些想法。在和计协以前的学姐聊的时候推荐我去这样做,打好基础,这样的起点或许不会比顶尖985要差。同时尽量建立一个自己的博客,把自己的东西输出。虽然可能很简单,也不是什么新鲜事物,但是一定要体现自己的思考和想法。
    网络部培训了web前端开发的有关东西,了解到了github是什么,Github Desktop怎么用,也自己注册了一个域名,只不过因为一些原因审核没通过……后来加入了学校自己出品的web前端开发这门慕课,基本了解了制作一个网页到底需要怎么布局、架构,怎样去实现所有的东西。记不住那么多的命令,但是在OneNote里总可以搜索到然后去实现。随着以后的应用越来越多,肯定会有更加深入的理解和熟练的应用。
    我们选了一门叫做“玄学R”(雾)的课程。在我看来,就是包的调用进行数据的处理和分析。我们一直都在让数据变得更加整洁和可视化。Raw data只有一个,但是处理它的方式层出不穷。让数据更加友好,是我们的不懈追求。当然,在这之前必须对数据有着深刻的理解。还有就是R和RStudio的关系。R里面是R语言,RStudio是调用R里面的R语言的开发工具。Rstudio让我们的开发更加集成化,或许这也是未来需要掌握的思想吧。
    离散结构是“两大玄学”之一,虽说文字晦涩难懂,但是里面的思想确实处处体现着计算机的思维。比如抽象的东西如何具象,如何用数学的角度去解决计算机必须去面对的问题。我惊叹于离散的巧妙。
    计算机导论课是进入计算机领域的必经之路。虽然平时上课可能并不是效果很好(问题在自己),但是在考前我坚持完成了一套《计导非课系列》的博客。我通过这些写出了一些自己的见解,同时也让我的博客涨粉了几个……(逃)计导是一门大学问。或许我们一生都在计导的框架下去前进。
    我可能还是见识太少,知识面很窄。相比于已经开始自己做爬虫的大牛,我只能算是相形见绌。我也经常因为自己不如别人感到卑微渺小。其实在与班主任的谈话之后发现,假以时日,我可以做到足够优秀。我可能暂时比较局限在了很小的一个范围内,但是随着基础的不断夯实和自己见识的东西越来越多,我对自己的未来还是充满信心。
    迷茫如雾,伤心似雨。经历过咸鱼的这种由衷对自己弱的不屑和不满或许是前进的重要动力吧?

光·梦 前行之路

    进入了全新的人生时代——大学时代,我在新的一年可能会改变很多,立帖为证。
    在新的一年中,我想:

  • 早睡早起身体好(一个未来程序猿朴实的梦想
  • 进入ACM协会,对算法有所了解
  • 参加2019年CTF比赛,不再划水
  • 读完CSAPP和《数学之美》,深入理解计算机系统
  • 做个项目
  • 发现新事物,比如做爬虫,探寻一些看似很高端的东西背后的奥秘
  • 学业和身体健康放在首位,多走出去,拓展人脉
  • 归纳总结学习东西的通性、特性,找寻规律
  • 着力提升数学思维,让自己脑子快起来
  • 拒绝攀比——这是很重要的。过去我常常因为拿自己和别人去比较而感到活得很累。比如别人发了一个票圈,做了很厉害的事,而我还什么都没做,顿时感到很慌张,这决不是我想要的。我就是我自己,不管别人做什么,保持自己的节奏,这才是最优解
  • 不要把本可以充分利用的时间荒废在咸鱼日常中
  • 多读书,多看电影,多听音乐
  • 发现别人的优点
  • 提升英语,学好英语
  • 成绩保持在年级的前列——未必是第一
  • 做好规划,杜绝手忙脚乱
  • 自习的时候不要玩手机
        以上,一个咸鱼发现了自己的缺陷,力求改正。即使不能全部100%完成,只要付出100%的努力,结果自然不会太差。

追·寻 梦境进入现实

    唯有努力奋斗,才能让一切都成真。
    我依旧会感叹生命的美好,依旧会爱上春日里和煦的阳光、花草的芬芳;依然会爱上那个让人汗流浃背的炙热夏日,我们在一起奋笔疾书;依然会爱上那个曾经在高考后失去自我的男孩;更一直爱着曾经为了BUPT,即使在最黑暗的日子里,还是一直向前的自己。
    无论如何,新的一年来到啦。
    在新的一年中,收获一个全新的自己,这将是追光而行的一次全新救赎。
    为你,千千万万遍。


saltedfishcoder

2019.1.10

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运时详情界面展示: 应用运时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进对比实验。
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