程序员从业历程(三)

我决定不走留下来,于是跟那个人力派遣公司说啦,人力派遣公司仍然游说我让我去,工资又给涨啦500,可是我已经决定不走啦,就没理那茬。留下来后老板并没有履行诺言立刻转正而是仍然让我实习,直到三个月后才转正,虽然我很无语,但我也没咋生气,因为我留下的目的也不是因为钱,是为啦学习新的技能,所以无所谓。在这期间自学啦ios开发,并且在苹果商城上发布啦几款游戏,当时使用的是cocos2d游戏引擎开发的。又经过啦大概一年半的时间我可以说已经完成掌握啦ios的开发流程。此时我所在的公司由于经营不善,经常的发不出工资,同事纷纷离职,我于是也在网上寻找新的工作机会。没想到的是当时ios开发人才短缺,我的工作很好找并且工资很高,成都8000/月以上,北京达到10000/月以上。于是乎我已经决定我要去外地发展。

“哎呀我说命运啊!”不得不唱这句词,呵呵。为啥呢,我的命运再一次改变我的生命轨迹,我没有去外地挣8000以上的工资,确留在本地挣3000每月的工资,事实就是如此的狗血,我的的确确没有去外地。你们也许会说“你脑袋瓦塔啦!”,然而并没有,我是不得不留下来的,有难言之隐啊。

事情是这样的,我哥公司正在进行ios方面售楼系统的开发,当时是个新生实物,利润很高,我被我哥找去研发这个项目。他问我上家开多少钱,我说2500,然后加价500,把我留下啦,我这个晕啊,没办法。这里说明下我哥是个优秀的企业家这个在之后几年得到验证,他能够把我当下最新的技术,并组织人员全力开发,得到高额回报,从而生存下去,在这之后,虽然开始并没有挣到很多,但在这之后的发展中应该算是客观吧,在我哥的公司不是死公司,每次完成项目都有不菲的项目奖金,10%是不是很高,呵呵。用objective-c开发售楼系统大概制作啦10个项目左右,三年左右的时间。公司又开始进军新的研发项目AR技术。

我从进入到新公司开始,就开始给别人面试,哈哈,一个新人进公司开始给别人面试你能信?不过这也给我很大的锻炼机会,给人面试我是自带技能,可以这么说吧,没看走过眼。我面试不看别的,1、有没有实际项目,拿来看看。2、项目中你担任啦什么重要角色。3、就是看实际操作啦,实习一周,其实不用一周看编码就知道能不能用。嘿嘿

【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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