保持对Java的敏感度切莫忽视思想研究

本文探讨了Java开发者如何在快速发展的技术环境中保持竞争力的方法。作者通过个人经历分享了面对新知识时应采取的态度和策略,并提出了了其然,知其用,研其究,发其思四个层次的学习理念。
大声的呼喊,希望更多的java开发者明白“了其然,知其用,研其究,发其思”。我们不仅需要探索技术,更需要探索思想。

  先说个发生在自己身上的事情吧:

  2003的整个下半年的私人时间里更多是偏重workflow方面的理论和技术,却忽略了新知识的更新。偶然的机遇,却发觉MDA和AOP已经成长起来,而我却几乎一无所知。那几天一直在责问自己,“为什么我不知道呢”“为什么我没有关注呢”。

  但是,当我花了一些时间看AOP的资料的时候,却突然反问自己“我为什么要知道呢?”。对,我只需要简单了解,或者说,我只需要稍稍的了解这AOP可以解决什么问题。如果这个新生物不是我所急需的,或者说起所解决的问题不是我目前所碰到的问题,我为什么需要去花时间钻研呢?

  接下来的几天,我放弃了对aop的进一步钻研。仅仅只是将这个概念和可以解决的问题留在了大脑中。看到了吧。这样,我就可以省下一些时间,更多的投入到我的workflow钻钻研中了。

  因为这件事情,我考虑了几天。考虑为什么会出现这样情况,考虑如何解决这种问题。于此,便有个这篇感悟。

  其实,多数有几年经验的java工程师,会在突然的一瞬间感悟:自己对新知识反映变得越来越迟钝。蓦然回首,突然会发觉短短的半年,又出现了很多新的概念,很多新的api。但是,更多的时候,我们不得不摇摇头??新知识太多了,我们学不完啊。

  也许大家都想到了以前IT很奇怪的状况:旧人比不过新人。(还好,这两年状况好多了)。虽然一方面是“精力”问题,但是对新事物的敏感度降低,我想也是一方面。

  Java这一两年的发展,远比前几年要迅猛的多。不论信息流通量,还是知识广度,都较前几年要大。

  如果把Java的发展比作一条流淌的大河,那么那些新知识(应用概念,技术标准等等),就象一条条汇流的旁支。大家都知道,在汇流的地方,总汇或多或少激起“急流”,激起“漩涡”,激起“波涛”。当然,汇流的越多,越频繁,反映也就越激烈。

  那么我们如何能够比较良好的解决自己的Technology问题呢?这就是我这几天思索的核心问题。下面就说说得自己的一些看法:

  其实,这也是对新知识一个把握度的问题,总的来说,分为四种层次:了其然,知其用,研其究,发其思。

  了其然:对最近新出现的理念技术能够有所了解,简单知道其可以解决什么问题,分析一下是否最近自己所需要应用,或可被更好的利用。

  知其用:知道如何应用这门新技术。简单的应用一般花费不少时间,但是想复杂的应用,需要耗费的时间和精力可就多了。如果把握不好,盲目的应用和学习,会浪费不少时间。

  研其究:对新技术新理念研究其深层次的原理,框架,结构。

  发其思:这是最难的一层,首先需要有研其究的基础,这本身就是一个高难度的事情。而研究之后,能够发散思维,扩充或本土化改造,则更是艰巨的事情。

  所以,做好“了其然”对大多数java爱好者来说,是个很关键的问题。做好并不意味着了解的多。每个开发者首先需要对自己所从事的行业,爱好,领域有所分析。这样当理念或技术推陈出新后,能够很迅速的辨别出那些该被重点关注,那些该被一般关注,哪些应该被尝试使用,那些需要深层次的研究??????也就是说,不能够“了其然”,怎能够“知其用”和“研其究”。

  这样做的目的无非两个:

  (1) 保持自己对新知识新理念新技术的关注

  (2) 将有限的时间有效合理的利用,用管理学的角度叫做:资源合理分配。

  说实在,真的很希望更多的java开发者能够达到“发其思”。中国的软件业需要更多的敢于“研其究”“发其思”的人才,需要更多坚持走在Technology道路上的研究人才。
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。
本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心,设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能,专为电子爱好者、学生及工程师设计,旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。 系统组成 核心控制器:STC89C52单片机,负责整体的运算和控制。 信号输入:兼容多种波形(如正弦波、三角波、方波)的输入接口。 整形电路:采用74HC14施密特触发器,确保输入信号的稳定性和精确性。 分频电路:利用74HC390双十进制计数器/分频器,帮助进行频率的准确测量。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,清晰展示当前测量的频率值(单位:Hz)。 电源:支持标准电源输入,保证系统的稳定运行。 功能特点 宽频率测量范围:1Hz至12MHz,覆盖了从低频到高频的广泛需求。 高灵敏度:能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号,适合各类微弱信号的频率测试。 直观显示:通过LCD1602液晶屏实时显示频率值,最多显示8位数字,便于读取。 扩展性设计:基础版本提供了丰富的可能性,用户可根据需要添加更多功能,如数据记录、报警提示等。 资源包含 原理图:详细的电路连接示意图,帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件:用于制作电路板。 单片机程序源码:用C语言编写,适用于Keil等开发环境。 使用说明:指导如何搭建系统,以及基本的操作方法。 设计报告:分析设计思路,性能评估和技术细节。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值