铁道容易吗?应用还是开发?Bob是你的叔叔吗?

[size=24]Bob是你的叔叔吗? [/size]

http://www.railscn.com/viewtopic.php?t=1887

这也是在Railscn论坛上的零碎,支离破碎的感想:

反复思考,萦绕心头的问题之一
铁道真的容易学习,推广,应用,开发吗?

第一道梁,第一道坎,第一关,就是要习惯ruby和rails的英文思维,还有铺天盖地的英文介绍文章和blog,有许多是单词不认识,认识了也不理解里面的意义。

比如yield, 这个以后再谈...

http://r4rclub.schtuff.com/?q=tag%3Ac8

[img]http://static.flickr.com/37/92117835_7b301b1fec_m.jpg[/img]

下面的blog没有太深刻的内容,可以不看,但是ruby中也有许多的idoms式的东西要看,还要习惯的用才行。

不管网络如何进化,对于开发者肯定不是越来越简单。

英文的名词越来越多,

这个坎子不好过,Rails里的英文化思维和理解真不容易!

http://jooto.com/blog/index.php/2006/08/30/the-bobs-your-uncle-factor/

Bob’s your uncle

如果有人对你说 "Bob’s your uncle", 你千万别回答, "Bob is not my uncle." 或者"How do you know Bob is my uncle?", 否则可就要闹笑话了。

其实连许多美国人也是在悉尼奥运会才听说了这个短语的。我们无法找到一个与之相对应的短语解释,大概说来,"Bob’s your uncle" 的意思是 "It is as simple as that! You are in business." ("就是这么简单,你做的完全正确。")例如, "Spray on some stain remover, throw it in the washer, and Bob’s your uncle!", 这是一则去污剂的广告,这儿"Bob’s your uncle"意思是你只要根据使用说明去做,就一定能取得理想的效果。如果你遇上什么麻烦事,就绝对不能用这个短语了,除非你真有个叔叔叫Bob!

那么,这个短语从何而来呢? 三任英国首相兼外交大臣的索尔兹伯里侯爵保守党人罗伯特-阿瑟-加斯科因-塞西尔(Robert Arthur Talbot Gascoyne Cecil)应该是这个词的源泉,虽然他的这个一长串名字中没有一个与Bob有关。

索尔兹伯里侯爵在历史上有很多功绩,最大的莫过于协助大英帝国的扩张,但人们对他的伦理道德却不敢苟同。他的保守观念是"到改革不会带来任何威胁的时候再改革"(to delay changes until they become harmless);他常常抨击他的前任首相利用裙带关系的不良作风,然而他同样把自己的亲戚指派到政府的各个岗位上,人们将他的政府称作"塞西尔家的宾馆"(the Hotel Cecil)。

英语中的裙带关系(nepotism)一词源于拉丁语, 是"侄子"(nephew)或"孙子"(grandson)的意思。如果按字面来解释,索尔兹伯里侯爵利用裙带关系最直接的受益者恰好是他的侄子阿瑟-詹姆斯-鲍尔夫伯爵莫属。

鲍尔夫伯爵利用叔叔的裙带关系,在政界平步青云,在他叔叔首任首相的任期内,就成为地方政府委员会主席;在第二届索尔兹伯里政府中,鲍尔夫出任苏格兰大臣,后又任爱尔兰首席大臣,还在内阁中占有一席之地。后来他还继任了他叔叔首相和外交大臣的职务。他由于提出了支持在巴勒斯坦为犹太人建立家园的" 鲍尔夫宣言"而闻名一时。

由此,《牛津英语词典》在1937年第一次收录了"Bob’s your uncle"词组,形容做事很容易就达到目的。
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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