编程是思想的艺术,需内外兼修!抛砖引玉之个人见解

本文探讨了编程思想的培养路径,从基础技能的积累到高级思维的建立,再到达到编程高手的境界。强调了实践的重要性,并指出如何在编程过程中发现乐趣。
“编程是一种思想”——这句话大家应该都不陌生。
有了思路,代码只是一种工具,如同传说中的武功,没有内功招式只是花拳绣腿!

那么如何培养自己的编程思想呢?
以下个人见解,只为抛砖引玉,高手在民间,还望多指点!
一,招式
在修炼内功之前,还是好好的学好招式吧!没有捷径
神枪手都是子弹喂出来的,必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累经验。我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践,只要明白了大概,就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白,也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的。
并不是谁天生下来就是编程高手,既然选择了这条路,如果没有办法去改变,就应该想着办法去做好,什么是能力?能力,不是看你遇到一般情况的决策,而是看你遇到棘手的问题时,如何做出最有效的处理。编程本来就是一条艰辛的道路,如何走好这条路,怎么去走?这就需要好好思考,选择了,就不要后悔,想办法把脚下的路走好,首先,要学会培养兴趣,有兴趣的东西做久了,也一样会失去积极性,所以,我们要学会在繁琐的代码中发现美,程序是如何执行的,是什么让代码产生如此效果,如何设计我的代码可以更快,更高效,更省内存,这些都是有意思的东西,当我们学会了发现编程的美,编程就不再是枯燥乏味的敲代码。
二,内功
在基础知识掌握的够牢固之后,我们已经养成一些良好的编程习惯,一般的问题也迎刃而解。这时候就要多思考,不断地针对应用中的困惑和问题深入学习数据结构、算法、计算机原理、编译原理、操作系统原理、软件工程等计算机科学的理论基础和数理逻辑等等。
要学会交流,在交流中感悟,一个人可以走的很快,一群才能走的更远。思维的碰撞,技术的交流,对我们的学习和成长都是有很大帮助的。
三,高手
什么是高手?
编程高手犹如武林高手一般,在江湖横行无阻,出没于框架之间,游刃于内核之中,视bug如草芥,视language为粪土,谈笑间,代码灰飞烟灭......

这算是吗?

有一天蓦然回首,你或许不怎么编程了,你走上管理了,你关注程序之外的事了。或许你还是苦逼的码农,只是此时你不滞于物,草木竹石均可为编程。自此精修,渐进于无程序胜有程序之境。

这算是吗?
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我不知道
留给大家去评说了
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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