一路走来,即将毕业。

第一次写博客是大三上学期,现在是大四下学期,虽然也就一年半的时间,从最初的懵懂无知,以一个小白的身份出去找实习,就因为厌倦了学校的生活,每每看见室友在玩儿游戏总感觉和他们格格不入,但我当时也并没有很努力的去学习,只是在迷惑自己,觉得自己学习了但其实什么都没学,当时就连ssh框架整合都搞不定,后来去找实习,有幸进入了用友金融,虽然是一家技术比较老的公司,但是对我的启蒙来说还是很好了,后来又去了京东,不得不说在京东的时间对我的技术帮助是最大的,不仅独立完成功能开发,虽然大部分也都是增删改查,只不过做了数据展示上的不同,比如导出excel,合并单元格,这些基础的东西能写好已经很不错了,而且还在部门分享自己学到的东西,这都是对我的锻炼,虽然那段日子自己一个人住在小屋子里,而且要早起赶班车,晚上还加班,不过真的很有意义,后来又很可惜没留下来,hc锁了,之后参加了饿了么校招也算半个阿里的人了,到现在一切终于尘埃落定了,就是想到什么写什么,过年在家里休息了两个月,现在重新来实习,我觉得我的技术水平确实增长了,有些问题真的能自己解决了,现在也不再是停留在只会用的层面了,也很想要知道原理,但是看源码还是有点吃力,我的学习路线呢大概是

java基础---->mysql---->jdbc/servlet--->hibernate--->spring mvc--->spring--->spring boot--->PortgreSQL--->kafka

这些是按时间线来说的,当然python,c,c++,js也是会一点点都是在学校学的,真的是从小小白到小白到白

现在马上大学生活就结束了,总结一下大学四年,有过开心,有过迷茫,有过无助,有过离别,有过失恋,有过失落,有过自信,有了成熟。

每一个形容词都是一个故事,这些故事组成了我的大学四年,也陪伴了我大学四年,想想一路走来,一切真的真的都是最好的安排,要每一天热爱生活,要热爱工作,要为自己的梦想打好基础,要学会处理好人际关系,我现在很幸福,家里和睦,生活愉快,我为自己自豪,唯一的遗憾就是大一大二没有把基础打好,但有些许的遗憾才是人生。

面对未来我一点都不迷茫,我有自己的目标,我和谁都说我要创业,未来的我还要去读MBA,要干的事还很多,我觉得我能改变世界,我相信我以后也会作出可以改变世界的产品,就算创业失败了我也去尝试了,年轻人就要去试一下,无论成功失败,不然老了会后悔的,未来的世界是我们的。

也许很多人说不了解社会的险恶,早晚会被磨平棱角,那只要做到心不是社会的形状就好了。

祝我自己前途似锦,万事胜意。

2019-03-27 20:44更

ps:刚刚看完学会用kafka,等项目用到的时候,去看看源码。

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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