聊聊我的Linux学习之旅吧

从入门到精通,一位学生分享自己在忙碌的学生社团工作中如何坚持学习Linux并成为高级运维工程师的历程。

聊聊我的Linux学习之旅吧

从2017年8月份正式开始学习Linux到现在正好有1年了。因为是在校学习,而且自己又事情比较多,主要是在大二时当选了网趣工作室的社长,自己又想做出一番成绩,给自己大学留下点值得回忆的事情。当社长那些日子是充实的,因为自己要做出一个榜样,但也是繁忙的,因为事情有很多需要去处理,所以在那段时间里个各种事情占用了我相当大一部分时间,但那段时间也教会了我很多知识,是书本上学不到的,我很受益。虽然自己大三还是名义上的社长,可总要传承下去的,我相信我选的这位能力在我之上,希望他比我做的更好吧。

继续来聊聊Linux吧。最初的学习是跟学长和老男孩老师学习。学长带我入了门,老男孩老师让我对Linux产生了兴趣。我开始跟随着学长做笔记,做文档等。学长会抽时间给我们讲一些知识等。在2018年的4月份,我搭建出了下图

 

其实这算不上是自己搭建的,因为是根据老男孩老师搭的步骤一步一步来的,但好歹自己算入了个门,知道了什么是服务。对后面的学习更加充满了兴趣,但也自我膨胀了,觉得自己很厉害了,于是那段时间就放慢了速度,但当我无意中看到“散尽浮华”博文时,深受打击,原来自己会的仅仅连基本知识都不够,出去后连初级运维都不能算。这个打击来的很是时候,我暗暗下定决心,既然选择了这条路,既然自己还有1年多的时间,那我就要走到最高处,我要做高级运维,我要做架构师,我要挑战运开!忘不掉每晚都要求自己必须要博文1-2个小时,忘不掉自己在被窝里偷偷看视频,忘不掉自己因为怕时间被占用而不敢谈女友,只好远远的看一眼。

2018年7月中下旬,学长及15届社长离开了学校,去工作了,以为自己要单打独斗了,要一个人来走运维这条路了,要一个人面对这条路上的困难了。可能上天知道了我的情况吧,第二天我就无意“结识”了“骏马金龙”,进了他的群,混了个管理员,于是每晚睡觉前看他的博文,找他的错误,说实在的他的博文很深,讲的很深。很感谢他,看他的博文,我觉得我的Shell编程更加充实了,这个群里基本每天都在讨论问题,倒逼着群里的每一个人都努力的学,向着光头前进。“骏马金龙”短短一段时间就教会了我很多,学识,谦虚,为人,很多方面值得我去学习。

在2018年7月20号,我将老男孩老师的2016年春季期末架构图画了出来,决定在这个暑假完成这个架构图,即下图

 

因为2018年07月20号-07月26号,都在忙于二炮网络项目,07月26号-07月31号,忙于中级法院考试网络布置,08月1号-08月04号回了一趟老家。

从08月05号之后的日子里,忙着搞通原理,搭建步骤,总结个人博文等等等,日子每天好似都在重复着,架构图也在一部分一部分的完成。

在08月16号,我对架构图做了两次改动,主要在,负载均衡,Web服务,高可用Mysql,以及memcache缓存方面,即下两张图

 

 

在2018年08月20号,我搭建完成该架构项目!

这是一段值得回忆的时光,为了自己想要的而去努力,这种感觉真棒!

接下来主要是在开学之前彻底搞懂逻辑,原理,步骤。

在大三主要的学习的内容是:

将马哥就业班和架构班视频看完,学完

nginx  tomcat haproxy  ansible   redis   saltstack  防火墙  mysql 四剑客  python  docker  k8s  kvm 把这些搞熟  常用服务搭建  网络基础。

争取在大三上学期完成上述内容的学习,在大三下学期就开始广泛面试,多多积累面试经验,努力提升自我。

未来不远,将来一致!道心不坚,必将与道无缘!!!

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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