真正优秀的程序员有哪些与众不同之处?

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摘要:“当你50岁时,还愿意编程吗?”这个话题在Hacker News上众说纷纭,如John Carmack、Peter Norvig、Jeff Dean,他们不再年轻,依然对编程充满热情,他们身上有哪些与众不同之处,又有哪些值得我们学习?

1. 选择当前科技领域的一个小子集,亲近它、拥抱它,并且尝试推进这个小领域的发展。

2. 理解不同数据结构和算法的优缺点,不单是内存中,还有磁盘上的表现。

3. 首先深刻理解你所在的领域,然后抛开计算机,像普通用户那样观察和体会。

4. 时刻准备好(包括能力和心理上)向深层探索,不仅仅是一两层,而是好几层。要知道,是否能在编程时势如破竹,与你所能达到的技术深度关联紧密。

5. 运用你的想象力,总是问这样的问题“还有更好的办法吗?”跳出固有的思维模式,最好的实现方式也许还没有人尝试过。

6. 永远不要过早退出,不要两次编写同一段代码,不要将一个变量命名为另一个变量的子集。如果不理解这些规则,也许你会争辩,不过一旦你这么做了,它们就能帮助你写出更好的代码,否则你将永远停留在初级程序员的水平。

7. 学习如何进行基准测试,学会的那一天,你会发现世界将变得不同。

8. 学会如何分辨琐事和细节,只将精力集中于细节。

9. 不要总是向你的用户和管理者妥协,有时应该让他们知道,他们自以为的并不是那么重要。

10. 写一个框架,无论你是否计划使用它。这个过程会让你学到靠其他方式无法学到的东西。

11. 把学到的东西教给别人,无论是口口相授还是文以载道,你都会发现自己也能从这个过程中收获良多。

12. 找到旁人写的这样一些代码——它们实现了重要的功能,但写得并不够聪明。重写它们,然后告诉自己永远不要犯相同的错误。

13. 在人生的某个时候,运营你自己的事业(服务或产品)。你能从中学到当职员时无法领悟的编程技巧。

 

因果推断三种分析框架 因果推断所涉及的三种分析框架:反事实框架CF、潜在结果模型POF和结构因果模型SCM潜在结果模型POF使用数学和可计算的语言对因果理论进行阐述,是一种将假设、命题和结论清晰化表达的计算模型,其在原因和结果变量已知的前提下定量分析原因变量对结果变量的因果效应,并对缺失的潜在结果进行补齐,使观察性研究的效果接近试验性研究. 结构因果模型SCM则是一种基于图论的因果推断方法,它将事件分 为观察、干预和反事实三个层级,并通过 do 运算将干预和反事实层级的因果关系都降维成可以通过统计学手段解决的问题.目前因果推断的 阅读详情

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