2015年初的职业规划

在15年元旦假期的最后一个晚上,一位开发界的前辈传授了我一些关于程序员的职业规划经验。

行业选择很重要,即使跳槽,也需要跳槽到与之前公司相同的服务行业。否则,即使你是5年工作经验,在对应的行业中,你也是个新手。

如果当前的企业不能为今后的创业积累经验与人力资源,可以考虑换工作。

技术虽然是工作的必须能力,但是职业的规划才是道路指引的方向标,技术可以慢点学,职业方向的定位需要马上实施。

虽然之前没有对自己的职业进行规划,不过现在看来我还是没有偏离之前的巷道。

从12年开始学习Android开发,13年、14年两年的经验积累。现在也已经学习了Swift语言,希望15年能积累IOS开发经验。

至于创业方面,暂时我自己还没有考虑这么多了。

写于2015.1.4

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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