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[转][自勉]程序员困境：底层编码能力正逐步丧失

原文：http://www.csdn.net/article/2013-08-19/2816613-Programmer%E2%80%99s-dilemma前段时间，@developerworks在微博上向大家推荐了一篇引人深思的文章《程序员困境》，这篇文章的作者描述了在招聘内核程序员时所...

底层编码能力正逐步丧失

不同的公司环境会培养出不同的员工，程序员也不例外，由于大公司的开发框架十分成熟，稳定，而且充满盈利能力，所以开发者容易陷入拿来主义思维，而底层代码的编写能力正在逐渐退化。   前段时间，@...

技术能力的思考和总结

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阿里技术专家：最牛逼的技术能力，是技术领导力

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从程序员到项目经理

从程序员到项目经理（一）：为什么要当项目经理 “从程序员到项目经理”，这个标题让我想起了很久以前一本书的名字《从Javascript到Java》。然而，从Javascript到Java充其量只是工具的更新，而从程序员到项目经理，...

从房产中介到程序员--80后张江男

一个80后程序员、张江男的成长史

程序员生存定律

http://blog.csdn.net/leezy_2000/article/details/29407747#comments 程序员生存定律这书是陆续发的，所以做个目录让想从头读的方便些： 前言：解码程序人生

谈谈技术能力

在程序员中，围城现象非常严重，是技术人在职业发展过程中必定会面临的困境。但要回答清楚这个问题，其根源不在于是写不写代码或者代码量的多少，其本质还是要回到什么叫技术能力以及如何提升技术能力这个根节点上来...

RSMA-Rate-Splitting-通信系统仿真-速率拆分

《RSMA与速率拆分在有限反馈通信系统中的MMSE基预编码实现》 本文将深入探讨RSMA（Rate Splitting Multiple Access）技术在有限反馈通信系统中的应用，特别是通过MMSE（Minimum Mean Square Error）基预编码进行的实现。速率拆分是现代多用户通信系统中一种重要的信号处理策略，它能够提升系统的频谱效率和鲁棒性，特别是在资源受限和信道条件不理想的环境中。RSMA的核心思想是将用户的数据流分割成公共和私有信息两部分，公共信息可以被多个接收器解码，而私有信息仅由特定的接收器解码。这种方式允许系统在用户间共享信道资源，同时保证了每个用户的个性化服务。 在有限反馈通信系统中，由于信道状态信息（CSI）的获取通常是有限且不精确的，因此选择合适的预编码技术至关重要。MMSE预编码是一种优化策略，其目标是在考虑信道噪声和干扰的情况下最小化期望平方误差。在RSMA中，MMSE预编码用于在发射端对数据流进行处理，以减少接收端的干扰，提高解码性能。 以下代码研究RSMA与MMSE预编码的结合以观察到如何在实际系统中应用RSMA的速率拆分策略，并结合有限的反馈信息设计有效的预编码矩阵。关键步骤包括： 1. **信道模型的建立**：模拟多用户MIMO环境，考虑不同用户之间的信道条件差异。 2. **信道反馈机制**：设计有限反馈方案，用户向基站发送关于信道状态的简化的反馈信息。 3. **MMSE预编码矩阵计算**：根据接收到的有限反馈信息，计算出能够最小化期望平方误差的预编码矩阵。 4. **速率拆分**：将每个用户的传输信息划分为公共和私有两部分。 5. **信号发射与接收**：使用预编码矩阵对信号进行处理，然后在接收端进行解码。 6. **性能评估**：分析系统吞吐量、误码率等性能指标，对比不同策略的效果。

【地理空间Python教程】使用XEE从Google Earth Engine下载图像：肯尼亚人口网格数据GeoTIFF文件生成方法介绍了如何使用XEE

内容概要：本文档介绍了如何使用 XEE 包从 Google Earth Engine 下载图像数据并保存为 GeoTIFF 文件。主要内容包括：1) 使用新的 ee.data.getPixels() API 和 XEE 包简化了从 GEE 提取大型数据集的过程；2) 通过 XArray 数据集和 rioxarray 工具直接处理和保存图像数据，避免了复杂的导出任务；3) 具体示例展示了如何下载肯尼亚 2021 年的 LandScan 人口网格数据，包括环境搭建、数据准备、图像处理和最终保存为 GeoTIFF 文件。 适合人群：具备一定 Python 编程基础和地理信息系统（GIS）知识的开发者或研究人员，特别是对地理空间数据分析和遥感图像处理感兴趣的用户。 使用场景及目标：① 在基于 Python 的工作流中快速高效地提取和处理托管在 GEE 上的大规模地理空间数据；② 学习如何使用 XEE 包和相关工具进行地理空间数据的下载、裁剪、投影转换和保存；③ 通过实际案例掌握地理空间数据的处理技巧，提高数据处理效率和准确性。 其他说明：此教程提供了详细的代码示例和操作步骤，帮助用户在 Google Colab 环境中完成整个数据下载和处理过程。用户需要具备一定的 Python 编程能力，并熟悉常用的地理空间数据处理工具和库，如 geopandas、rioxarray 和 xarray。此外，教程还强调了数据版权和来源的重要性，确保用户合法合规地使用数据。

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内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB实现的配电网二阶锥最优潮流研究，重点探讨了OLTC（有载调压变压器）档位选择和123型支路的优化方法。通过构建SOCP（二阶锥规划）模型，结合YALMIP和CPLEX求解器，实现了高效的潮流优化。文中提供了详细的代码示例和解释，涵盖系统参数定义、模型构建、约束添加以及求解过程。此外，还讨论了OLTC档位选择的离散变量建模、支路类型的差异化处理、动态优化的时间轴管理等方面的技术细节。 适合人群：对电力系统优化感兴趣的科研人员、研究生及有一定编程基础的工程师。 使用场景及目标：适用于配电网优化研究和实际工程应用，旨在提高潮流计算的效率和准确性，解决传统方法在复杂约束下的不足。通过学习本文，读者可以掌握如何利用MATLAB和相关工具进行二阶锥优化，从而更好地应对电力系统中的各种挑战。 其他说明：文章附带详细的代码注释和讲解视频，帮助读者快速理解和应用所介绍的方法和技术。

临时网盘、企业内部共享网盘

前端将文件切片上传服务器返回提取码，前端通过输入提取码下载文件。 编写语言php,html,js 运行环境要求：windows 10专业版64位，Apache2.4.39,PHP7.4.3nts,MySQL5.7.26。

【Python开发】VSCode配置Python开发环境全流程：从安装到调试与依赖管理

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基于西门子200Smart的凸轮飞剪控制系统设计与实现

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汇川H5U运动控制框架模板：高效、模块化的工业自动化解决方案

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含绿证交易与碳排放优化的智能楼宇微网调度模型

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基于改进粒子群算法的园区综合能源优化调度：含电动汽车参与的MATLAB实现

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