2018任务安排

  • 完成自己的个人网站

数据库设计
接口服务
前端界面显示与调整
后台管理系统


  • 《vue 2.0 官网教程》大致过一遍

  • .net加深学习,为了有所验证,暂定五本书,
    《.net之美》张子阳版,10%
    《CLR via C#》,10%
    《C#高级编程》, 30%
    《asp.net core 跨平台开发从入门到实践 》,25%

  • .net core 了解,参考微软官网,把参考文档看完。
    https://dotnet.github.io/
    https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/core/

  • 坚持一周至少一个以上js特效小练习,目的:以后尝试网页3D的展示以及数据的展示。
    由于未能坚持,现在每周一章WebGL API了解
    https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/WebGL_API
    或者js权威指南
    或者three.js了解
    https://threejs.org/

  • 至少阅读十本以上的书籍,并写出自己的感悟,不再读一本忘一本,毫无所得。或许这样子依旧会忘记,慢慢摸索吧……读一本,写一次对该书的分享,推荐出去。
    《我不》
    《不要让未来的你讨厌现在的自己》
    《高效能人士的7个习惯》
    《心理黑洞》
    《少年维特的烦恼》
    《创业36条军规》

  • 提升自己的英语水平,具体方式以及验证方式待请教。
    《暂且决定翻译WiX Toolset官方文档,另一方面还能对Wix有更深刻的理解》
    http://wixtoolset.org/documentation/manual/v3/

  • 每周去健身房至少两次
    《6.20 记录:基本完成》

  • 减肥,减掉35斤左右,目标130斤

《4.6记录,目前155斤左右》
《6.20记录,目前145斤左右》
《9.16 记录, 目前148左右》,好不容易到140,反弹了, 健身少了,以后勤快点儿。

2018.10.16 0:16,最近两个月,基本失败,没有健身,饮食也不控制。以此警示:体重151左右,很糟糕。年前减到130!!!小目标,12月份,140以下。

已完成:

  • 一本电子教程[C# 教程]
    额,已经四月份了,自己都干嘛了?????
  • 《星月神话》
  • 《世界上最伟大的推销员》
  • 《本书书名无法描述本书内容》
  • 《C#入门经典》(除去windows桌面应用)
  • 《ASP.NET MVC 企业级实战》(省略部分内容)
  • 《C# Winform 开发实践教程》,针对这本书,并没有很仔细的阅读,只是了解了一些感念性的知识。
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的研究生及科研人员,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的收敛性分布性,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的研究生、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。
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