coding fans ?!

ed9er 2001-02-11 04:25:00
这篇东西我昨天刚看到:
http://www.csdn.net/expert/Topic/66038.shtm

看了caoz的软件工程大论,哭笑不得,我觉得自己是一coding-fans,不过作者也忒眼睛看人低了,他笔下的coding-fans在我看来只是computer-fans,知道什么是coding-fans吗?不知道就别随便拿人不当回事。coding-fans在你眼中怎么会只是“一会学会了asp,一会儿学会了php,一会儿学会了jsp”的小玩家呢?眼界太窄,主观假定太多,得出来的结论也就不是什么东西。

作者大量的概念偷换和混合,看到最后不管你是什么人都会开始犯迷糊:“哎呀,看来我离程序员还差的远,得回去好好学学软件工程”;想要明确“程序员”的定义显然超出了我的能力范围,但我想至少不应该把“程序员”和“系统分析员”混为一谈。说的再直白一点,一个称职的“程序员”不一定要有作者所说的那些软件工程知识,如果你很了解PSP的话,就应该知道什么是称职的程序员,它和软件工程一点都不矛盾。作者甚至还把“系统分析员”和“项目经理”这两个角色的不同职责和任务搀合在一起(甚至还都放到了程序员的名下),我就懒得再细说了。

计算机科学首先是一门自然科学,而不是社会科学,不是捧本书,胡思乱想一会,写篇文章就OK的,它所有的工作都是围绕实践展开的,必须以实践为基础的,什么是“软件工程”,那不是凭空想出来的,不是什么人能够凭空领会的;而我知道很多design-fans,他们大概了解了什么叫多态,然后看了两本微软制胜策略,做过几个MIS,就开始戴着软件工程的大帽子到处唬人,实际上看过的代码还没小coding-fans写过的代码多,就开始拿支笔在黑板上画体系结构,但愿他知道他在说写什么。中国现在这样的人越来越多,才二十出头,做过几个程序,就想着不能吃青春饭,要学学管理,学学软件工程,其中一些是懒,笨,不谈了,还有很多就是受一些言论的误导,违背事物发展的规律,不知道什么叫厚积薄发,不知道做一个称职的“系统分析员”需要哪些底子,就象想“拔着自己的头发离开地球一样”。我们不是coding-fans太多,而是这样的“系统分析员”太多。

引用一段,也把自己搞的牛B一点:
“网上现在也很浮躁,一些design fans乱嚷嚷,混淆视听,实际上真正的技术专家很少在网上乱发帖子的,如笔者这样不知天高地厚的,其实实在是算不上什么高手,只不过看不惯这种对技术,对程序员的误解和胡说,只好挺身而出,做拨乱反正之言,也希望那些还沉迷于一些错误人士的design fans们能认真想想,走到正途上,毕竟那些聪明的头脑还远远没有发挥应有的价值。”

我尊重那些以写代码为乐,甚至作为人生追求和目的的coding-fans
我敬佩那些有丰富编程经验,并使用到软件工程中的系统分析员(国内很少,但愿caoz是这类)

我没空找本什么书来敲几百字让大家领会,就这样吧
“一步一个脚印”,希望能与脚踏实地的coding-fans们共勉
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陆志明 2001-02-12
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我支持caoz的论点,楼上的这位小妹妹也甚是可爱。
不知2.14有没有被别人约了。
sundayboys 2001-02-11
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呵呵,我想坚持看下来,可还是没有,受不了啊
sundayboys 2001-02-11
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呵呵,caoz的软件工程大论我想坚持看下来,可还是没有,受不了啊
内容概要:本文围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略”展开硕士论文级别的研究与复现工作,基于Matlab平台构建了高比例可再生能源接入背景下电力系统与电动汽车(EV)之间的多时间尺度协同优化模型。研究重点在于应对风光发电不确定性,充分利用电动汽车作为移动储能单元的灵活充放电能力(含V2G技术),实现电网削峰填谷、提升新能源消纳效率与系统运行经济性。文中综合考虑了异质电动车集群特性、V2G过程中的损耗约束以及随机因素影响,采用如深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习、混合整数线性规划(MILP)等先进优化算法进行求解,并通过基准模型对比验证了所提自适应调度策略在提升电网稳定性、降低运行成本方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事新能源并网、智能电网调度、车网互动(V2G)等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并复现已发表高水平硕士论文中的协同调度建模方法与仿真流程;②掌握将深度强化学习(如DDPG)应用于虚拟电厂、电动汽车集群调度等复杂非线性决策问题的技术路径;③为开展新能源消纳、需求侧响应、微电网优化运行等相关课题的研究提供可复用的代码框架与创新思路参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整Matlab代码与技术文档,深入理解模型构建逻辑、算法实现细节与参数设置依据,优先在Simulink/Matlab环境中运行并调试仿真案例,通过调整场景参数与算法超参,探究不同策略对调度效果的影响,从而深化对协同调度机制与智能优化方法应用的理解。

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