闭门造了几个月的车,好不容易完成了一个小项目,跟大家分享一些经验。

mkkm0 2007-06-14 11:57:29
我是个小公司的项目经理,好不容易完成了一个小项目,跟大家分享一些经验。


1.Java好还是.NET好。

我一直认为这与其是技术问题,不如说是信念问题,我选择了自由,但付出了时间,就象有人娶了个脾气好好的穷女孩,放弃了一个骄横漂亮的富家女。

2.Java的自由框架怎么选择。

穷女孩也不是个个都适合你,有的有的纯洁天真但不够漂亮,有的成熟老到又略显圆滑,由的很漂亮就是太多情。不能只看表面,打口水战的小懒虫们,背背英语单词,看看源代码做几个小测试程序。你会发现有的框架不仅易懂,整洁还速度很快,有的代码复杂、混乱还经常出错,你作何选择呢?

3.不要浮躁,不要花心,专注一个行业。

这是个浮躁的世界,别人成功的原因就是因为就是有你这个小笨蛋傻傻地跟在后面。努力开创自己未来,把握自己命运。选择一个行业,真心实意地(我想用虔诚)去爱她,好好的和她过1年,2年,3年,……。你会发现,所有的技术,其实是相同的,但解决问题的方法不同,真正的关键在于你积累的帮助用户解决问题的能力。有的公司至今只会PB,但他做的东西用户真的喜欢,产品卖得很好。Windows Vista又在巡演了,又想去去听听吗?Oracle又在搞讲座,是不是觉得自己又落伍了?

4.基础知识永远要扎实。

基础知识的意思,是你编写的应用软件所在的环境,从硬件开始直到你编写的代码,比如你用Java,可能会碰到Athlon 64 CPU,Nivida芯片组,Linux Kernel 2.6,JDK 1.5,……,永远要明白,你的工作是建立在别人基础上的,别人也会有错误,但那也可能就是你的机会。

5.学会放弃。

如果以上几点你做着都很累,或者不开心,那么恭喜你,在这个中国,你更有可能获得比一个只会编码的小程序员巨大得多的成功。我一个朋友上个月炒股赚了10万多,老板给上个月给我发了2万项目奖,呵呵,但我花的时间可是人家的……。
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kaoloveting 2007-06-15
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帮顶, 怎么不谈点具体的技术啊, 讲艺术我看不懂的啊
wawaku 2007-06-15
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两万项目奖?长这么大没见过滴.....
jeemese 2007-06-15
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是要好好想想了~
yangkuisoft 2007-06-15
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顶起哦
li_d_s 2007-06-15
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嗬嗬,最后一点上不要光看贼吃肉,不看贼挨打,炒股是有风险的,万一上次那样四个跌停,估计那10几万都不够赔的
sg552 2007-06-15
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有些话,直接说出来, 观众不一定会信

这样让观众自己思考,最好。
jicken_woo 2007-06-15
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有些象女士口吻..
呵呵。..
justinavril 2007-06-15
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有经验的人啊 呵呵
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。
几何旋转和天线校准模式对GNSS相位缠绕的组合效应(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了几何旋转和天线校准模式对全球导航卫星系统(GNSS)相位缠绕的组合效应,并提供了基于Matlab的代码实现方案。相位缠绕是GNSS高精度定位中的重要误差源,受卫星与接收机相对几何关系及天线相位中心变化的共同影响。文章通过建模分析几何旋转与天线校准参数对相位缠绕的影响机制,探讨二者耦合作用下的修正方法,旨在提升GNSS数据处理的精度与可靠性。研究涵盖了理论建模、算法实现与仿真实验,结合Matlab工具进行数值模拟与结果可视化,验证了所提方法的有效性。; 适合人群:具备一定GNSS基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事高精度定位相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于GNSS高精度数据处理中相位缠绕误差的精确建模与修正;②支持地壳形变监测、精密授时、卫星定轨等对定位精度要求较高的应用场景;③为相关算法开发与教学研究提供可复现的代码实例。; 阅读建议:建议读者结合GNSS误差处理的相关理论,边运行代码边理解算法细节,重点关注几何旋转模型与天线校准参数的集成方式,并可通过修改参数进行敏感性分析以加深理解。

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