我的博客之路 从此起步

我,一个小小的码农;

我,一个毕业刚满一年的菜鸟;

我,一个来到异地求生存的社会“小”青年;

          在广州这个繁华,热闹,也是被大多人寄予厚望,且充满机遇的淘金之地,我度过了踏出社会的第一年;这一年里,发生了很多有趣,甜蜜或者略带苦涩的事情;但在此先不说感情,不说生活,说说一年来自己在IT,或者说码农这一行业的成长:

          这一年,我在广州的一个IT公司工作,主要参与IOS,Html5的开发;大学毕业时是做Java的,学过C,但也只是略懂;说起我工作的第一份工作,其实我觉得我们也算挺有缘分的,本来是跟风去面试,抱着试一试的想法,也没想到当时就要找到工作。在广州大学城的招聘会上,我投上了简历,应聘的是Java工程师,现场匆匆聊了10来分钟,或许觉得我曾经有做过Html5,有一点相关的经验,我“被”进了第二轮笔试;笔试是在公司里面进行,看到手上试题,第一感觉蒙了,我不是来应聘Java的么?... 中间的过程不多说了,总之,我找到了第一份工作,职位:安卓工程师;好吧,到这里,可能很多人会说,博主傻的么,明明上面写着参与IOS开发,怎么又变成安卓了? 哈哈,这就是我要说的缘分,当时上头是想我做安卓的,毕竟Java转安卓还是挺快上手的;只是一切都要看业务需要,看人手是否充足;当我正磨刀霍霍向Android的时候,上头跟我说,IOS缺人,好吧,后面大家就应该知道啥情况了,我就这样踏上IOS的开发之路。接下来,一段交织着学习,工作,生活的历程从此开始。至于感受,不用说,跟大多在外拼搏的民工一样,痛并快乐着

          OK,说回博客,我一直想写,但是因为“种种原因,种种借口”,迟迟未能下手,现在想想,甚感可惜。至于为什么会有今日这篇博文,是因为平时日常学习或者遇到问题卡住时做的最多的事情就是在网上爬文,当每每看到网上各位大神的技术博客,充满无比感慨,在无限感激大神们无私分享的同时,我也下定决心开始写自己的博客。而写博客的目的,很简单,或无聊“喷喷”一些个人感想,或记录下一些学习笔记,或分享一些学习体会。当然,也许不一定写的好,也不一定像各位大神那样受欢迎,但林林总总,无非是为了记录自己的成长历程,留下一丝足印 ...

          俗话说,开头易,但持之以恒难。希望自己不是一时兴起,而是要做到坚持,不求写多少,也不求写多好,但要一直写下去,要把觉得有用的,有意义的东西记录下来,仅此,足以。



内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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