"寻找" Java程序员的通病

作者反思了Java程序员过度依赖框架的问题,并分享了自己在实际工作中如何独立解决问题的经验。

做Java也有4个年头了,从学校到工作.

我发现很多Java程序员都有一个共同的毛病. 他们不相信自己写的东西, 都喜欢去找.

要做一个web程序他们想找一个最好的web框架, 要做一个字符串处理他们就去找相应的函数.

他们怀疑自己写的东西会有这样或那样的漏洞,会有那样这样的性能问题.

他们觉得标准,开源,框架的东西就是万能的银弹.觉得调用别人的函数就是没有问题的,而不相信自己写出的东西.

当看到别人的代码复杂的另人望而生畏时,更是相信自己不可能做出同样的东西.

 

我觉得这是一种病态. 为什么不敢自己去实现?就是因为你不懂原理,越不懂原理,越发只敢用比人的东西.

 

我目前在成都某公司做外包项目,都是一些商务网站.

用美国的一个叫做ATG的框架.我个人认为它是一个十分糟糕的框架.

ATG框架始终在追求的一件事情就是让程序员不用写Java代码就可以实现电子商务网站的功能.

这对于那些只喜欢找东西的人来说实在是一件好事.

不过就像当年一些鼓吹UML的人一样,觉得画图就可以编程, 最终发现通过画图来编程需要画比代码更复杂的东西.

在真正应用起来就发现ATG的这种设计使得很多定制化要求无法用他提供的组件实现,或者实现起来非常别扭.

在昨天的一个会上,某同事说了一下他3000多行的js代码,和无数的jsp页面.其实就是实现了一个搜索功能.(完全用框架提供的组件)

在我看来,这样的功能如果自己去写一些组件的话,会使整个功能的实现简化很多,而且更加具有扩展性来应对需求.

 

我在新的一个项目里负责SEO链接的工作,其实很简单,就是把链接转换成友好的字符串表示.我研究了一下ATG的实现.

居然可以不写代码.但是用他的特殊表达式来配置SEO非常的繁琐和负责. 起码需要4核以上的大脑. 我只有双核.所以我决定我自己构建一个SEO组件.这项工作花了没几天的时间我就完成了,只要实现两个接口就可以让它获得重用.

很多人看我写的SEO模块并没有什么赞赏, 更多的是在问我, 你这东西到底稳定不稳定,我看ATG的实现是很复杂的.你到底搞清楚没有人家怎么做的,你怎么那么少的代码.对此我也会耐心的和他解释一下.很少人觉得我写的东西比ATG的可靠. 其实他们不仅不相信我写的东西,他们也不相信任何人写的东西,他们只相信框架.而我,更相信我自己.

 

Java有强大开源社区,很多东西都是out of the box的,我们可以直接拿来用.但当我们遇到问题的时候,为何不自己尝试去解决呢?寻找来的东西就要比自己实现的好吗?那些所谓的在工业界运行了很多年的框架就毫无瑕疵吗?J2SE的SUN公司实现就是完美的吗?

 

用过J2ME的朋友就知道,里面很多SE的方法都没有了,很多东西都要自己去实现,当你实现了一个功能以后,你就发现自己其实也是可以完成这样的工作的.

 

祝大家能相信自己~

 

 

 

 

 

 

 

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
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