程序员发展十分重要的12条日常习惯

本文分享了12条编码规范及最佳实践,包括代码签入、版本控制、需求确认、全面测试等方面,帮助提高团队协作效率及代码质量。

 

(1) 代码签入要填备注:基本到基本的一条原则,好处不言自明,尤其是当团队成员较多的时候,清楚的注释能够快速定位一些因交叉签入和测试不彻底造成的bug。尤其要注明多个版本同时更新时的同步信息,尽量保证关键信息,如版本、bug号等的完整。

 

(2) 签入代码前请先获取最新的版本:很容易被忽略的一点,因为很有可能你的同伴也在修改同一个文件,此时,如果你没有获取最新的代码,就匆忙地签入,是非常有可能在比较版本的时候漏掉冲突的地方,而直接签入的,导致同伴的代码被覆盖。

 

(3) 签入代码前后均要对功能进行验证:嵌入前必须保证代码的正确性,这个不用说,嵌入后,重新获取版本,再次编译并验证,有的时候是非常重要的,这样可以避免我们因为签入失误造成的问题,同时,这也是为了保证服务器上的代码是正常可编译的。

 

(4) 及时汇报自己的工作进展情况:我们可以每天早上把今天的工作做个简单的计划,然后在下班前把今天的工作内容做一下小的总结,并抄送给领导,很多时候因为不知道要写啥,或者可能一句话就能说清楚,我们就不愿意去做这个简要的汇报,有的公司会要求大家每周做汇报,但自己还是觉得每天有个开始和总结,不仅能够让自己对任务更加清晰,同时也可以加强自己和领导间的沟通,何乐而不为呢?

 

(5) 修改公共代码后请进行全面测试:这个也是毋庸置疑的,因为公共代码牵扯的内容可能很多,如果我们只测试我们预期效果的那部分功能的话,很有可能是正确的,但其他地方可能就会出现问题!这个几率是非常高的,所以建议我们能够慎之又慎地修改公共代码,如果没有把握,请尽量通过复制功能代码的方式来通过增加冗余,避免影响其他内容。

 

(6) 动手编码前请先和相关人员再次确认需求或bug详情:很多的问题其实改起来并不麻烦,但是如果要是因为理解的不一致造成的改来改去,这个是最折磨人的,所以,必须双方都完全确认后,再动手!切忌不要擅作主张。

 

(7) 经常主动地去和别人进行Code Review:有很多我们固有的不良编码习惯,或者一些我们不熟悉的内容,这些都是我们很难观察到,但我们的同伴可能一眼就能看到的地方,有交互才会有学习,多去理解和学习同伴的好的编码习惯和思考方式,对我们来说这是最容易的一个途径。

 

(8) 永远不要轻视自己手中的工作:这就像一条充满魔法的诅咒,没有人能逃脱它,所以,千万不要因为轻视一件任务,而延时去做它,否则你会加班到很惨。

 

(9) 不要偷懒去拷贝代码:现在很多的代码都是我们拷来拷去,但是,因此而遇到的很多问题又多少次让我们几乎抓狂?拷代码不但不能增加我们对代码的理解,还是引入错误的一个主要来源。必须明令禁止!

 

(10) 在对工程进行改动前,请先确保该功能点已经可以正常工作:很简单,不要随随便便在项目中直接修改功能,尤其是一些新的功能,请先在自己的示例工程中先保证功能的正确性,然后再进行移入,这样会给我们节省很多的时间,不信你试试!

 

(11) 合理安排工作中的“空闲”时间:所谓“空闲”时间,即在不同项目间或者是在同一个项目不同阶段之间的短暂的中场休息时间,还有就是当项目后期,集中处理bug的时候,可能会偶尔出现的一些工作真空期,这个也算是做软件行业的一个常见情况,时忙时紧。的确,我们可以充分利用这些时间来休息,但是如果我们能稍加利用,则会让我们有更大的进步,比如研究一下一些系统中的疑难杂症,学习一些新的技术,看看管理方面的书籍,最差劲还可以看看别人写的代码长长见识。

 

(12) 记录工作中的点点滴滴:所谓积少成多,再大的成就也是一点一点攒起来的,我们的个人发展也同样离不开这个原则,对于我们日常遇到的一些技术难题,管理经验,甚至是自己的心得体会,如果能够记录下载,甚至慷慨地拿出来和大家分享,那我们将收获更多意想不到的东东。

 

    目前,自己就想到这么多,自己虽然也尚未全部做到上面所述,但也正在努力中,这里权作记录,以提醒自己,希望能对大家有所帮助。

转载于:https://www.cnblogs.com/YzpJason/p/6667345.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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