程序员的28种能力之四 信息整理的能力

会议的资料不知道哪里去了。

? ? ? ? ? ? 以前的一个客户的名片没有了。

? ? ? ? ? ? 那个有关需求定义的电子邮件找不到了。

? ? ? ? ? ? 某某类的设计文档在哪里?

 

? ? ? 日常工作中,有各种各样的找不到的情况,想找却找不到东西也是五花八门,但是归根结底,我们找不到并不是什么东西,而是附着于该物体上的信息。解决这个问题的最好办法就是分类整理。分类整理的意思就是按照一定的标准,把符合这个标准的信息发到一起,便于查找。

? ? ? 分类的标准,大体上也就五个。类别,时间,位置,字母顺序,还有某一个数值的大小高低。所谓分类整理也就是适当的运用这几个分类标准对各种信息进行归纳分类。学问就在这个适当运用四个字上,那么什么样的分类才算适当呢?

? ? ? 首先,不要分的过细。就拿类别标准来说,个个类别之间应该是排他的,不能互相有重叠的部分。如果类别分的过细,很容易出现某一个信息,既属于 A, 又可以属于 B 的情况,这个时候你怎么办,那就再造一个 C 吧,专门存放这类信息,那么你的分类就会越来越多,这就直接导致了想找什么找不到的局面。

? ? ? 其次,分类而不是分离。相关的几个信息,可能有的打印在 A4 的纸上,有的存在电子邮件里面,有的印在名片上,这是一种信息的分离。分类与分离的不同点是,前者是根据内容来分的,后者是根据形式来分的。所以,相关的信息不限于其形式,尽量把它们整理到一起,不要让它们因为不同的形式而分开。

? ? ? ? 下面说说几个具体技巧

1. 减少纸张的使用。软件开发中,各种各样的信息,不是存在于纸张上,就是存在于电脑里面,作为整天与电脑打交道的程序员,或许更喜欢把各种信息整理到电脑里面,那么下面的方法或许对你有用。

1.1 ???????? 日常的联络方式有邮件,面谈和电话,程序员或许都比较喜欢用邮件,但是因为电话和面谈的迅速与直接我们很多时候也是通过这些来进行交流的。那么,最好养成一个习惯,谈完的事情,要在邮件里面整理一下留作备份,也可以给对方发过去予以确认。

1.2 ???????? 无论如何都只有通过纸张来保存信息的情况下,最好能通过扫描把信息数字化。

2. 纸张信息的整理。上面说到减少纸张的使用,但是现实是纸张也确实有其优势,例如,看起来舒服等等。那么纸张的信息该如何整理呢?这里介绍一个按照时间来分类整理的方法。把相关资料放到一个档案袋里面(文件夹也行,随你喜欢),然后在外面写上日期,题目,在书架上由左向右开始摆,使用过的档案袋,放回的时候要放回左边。这样有两个好处,最新的资料和经常使用的资料总是在最左边,想找的信息一下子就能找到,而右边的资料就是使用率最低的了,合适的时候就可以扔掉。

3. 数字信息的整理。程序员的电脑里面有各种各样的资料,工具,程序等等,不好好整理的话,别说找,时间长了自己有什么都忘了。但是说实话,这种整理并不是很好做的,但是首先自己一定要有这种意识。邮件的分类,文档的分类,程序的分类等等。另外,有好多桌面工具都可以用来整理自己的资料。只有一个原则,要严格按照自己的分类来存放资料,有时候因为懒惰,随手就把资料存放到桌面上了,那么以后桌面上的东西就会越来越多,弄得你想找个我的电脑都找不到,随手一放,贻害无穷。不要懒惰,严格执行应该是最有效的办法。

 

? ? ? ? 以上,就是有信息整理的一些介绍。突然想到一句题外话,好像是听余世维的讲座听到的,美国的珍珠港被炸了很多年后,才在他们的文件堆里面发现了国民党政府发给他们的警告,告诉他们日本会袭击他们的珍珠港。其实,任何没有整理好的信息,没人愿意去看,包括你自己。那就啥话都别说了,开始干吧。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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