无我编程的十大戒律

文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

链接:https://www.oschina.net/news/86126/ten-commandments-of-egoless-programming

原文:https://blog.codinghorror.com/the-ten-commandments-of-egoless-programming/

无我编程的十大戒律最早出现在 1971 年 Gerald Weinberg 出版的《 程序开发心理学 》里。后由 Stack Overflow 网站的联合创始人 Jeff Atwood 在博客中整理列出。虽然过去了几十年,但这些经典原则仍值得每一位程序员拜读。

1、理解并接受自己会犯错的事实 - 犯错无法避免,关键要在错误进入生成环境前及时找出。幸好除了一小部分需要在 JPL(喷气推进实验室)开发火箭指导软件的程序员外,大部分程序员都不会因错误招致生命危险。所以我们要从错误中学习,改过并继续前行。

2、公正地处理代码 - 要记住,代码审查是为了找出问题,并且最终一定会发现问题所在。不要因为代码中的某一错误而对人产生偏见。

3、山外有山,人外有人 - 不管你怀揣了多少“秘笈”,都不要低估了别人的水平。只要你愿意开口请教,一定会有人教你你所不知道的东西。当你认为某件事没有必要做的时候,不凡问问他人的建议。

4、不在没有协商的情况下重写代码 - “修复代码”和“重写代码”有明显的区别。要了解它们之间的差异,并在代码审查的框架内进行程式化的变更,而不是孤军奋战。

5、尊重求教者,并耐心待之 - 与技术人员打过交道的非技术人员通常会认为:这些专业人士虽技术知识过硬,但妄自尊大。因此,我们要用耐心和谦和来消除他们对技术人员的误解。

6、世界唯一的不变就是改变 - 对世界敞开胸怀,微笑着拥抱变化。把每次需求、平台或者工具的变化看做是一次挑战,而不是一堆麻烦。

7、真正的权威来源于才能,而非职位 - 知识造就权威,权威带来尊重。所以,如果你想在一个无我的环境中得到尊重,先积累知识吧。

8、坚定自己的立场,优雅地面对挫折 - 你的想法有时候会被推翻。即使你能证明它是对的,也不用试图报复反对它的人,不要大声嚷嚷:“我早就说过......”。不要把被推翻的想法看做是牺牲品,也不要把它当初战败的哀嚎。

9、不要封闭自己 - 不要成为一个在小黑屋写代码的人,只在买可乐的时候才出来一下。这样你会失去与外界的联系,淡出人们的视线,失去控制。在开放的协作环境里,你会失去自己的位置。

10、对“码”不对人 - 批评代码,而不是编码的人。尽可能的让你的言论积极向上,带动代码质量的提升。多多谈及局部标准、程序规范和更好的性能等。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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