编程语言学习和使用的观点

我的一些关于编程语言学习和使用的观点如下,因为最近谈到这个事情,就记录下来吧,但是我只想简单的表述出来。当然,我不想陷入语言孰优孰劣这种争论的圈子里。

多掌握一门语言有没有价值?如果一门新的语言能改变你对编程的理解,它就是值得学习的。另外,每一门语言对应着一种或几种“编程范型”,接触不同的编程范型是很有价值的,这是扩展视野的好机会。

编程语言只是工具,工具都是用来解决特定的问题的。特定的问题使用适合的工具来解决。但是很多情况下,我们的选择太多。选择这一门编程语言的原因可能只是因为“它很酷啊”,或者“因为大家都在用它”。另外,还有一种极端的滥用的情况:“当手上有一把锤子的时候,你看什么都是钉子”。

许多优秀的团队和企业不招“Java程序员”、“C++程序员”,只招“软件开发工程师”,如果程序员仅仅因为“不会Ruby”这样的理由被拒之门外,是荒唐可笑的。把优秀的工程师安插到适合他们的团队,以便让他们可以做自己喜欢的事情。如果让一个对游戏开发没有任何兴趣的人去做一个游戏的C++项目,他肯定不会开心。当然,也有很多企业和团队,要求来之能战,业务、平台都很清楚,那么就要把这些要求说清楚。

如果要做一个Web项目,有一个聪明、基础扎实但没有用过Java,没有做过Web开发的C++工程师,还有一个JavaEE领域有丰富经验、但是过往绩效却比较糟糕的员工,你更需要哪一个?对我来说,只要不那么急功近利,语言类别对于工程师的选择的影响很小。

优秀的软件工程师往往都至少使用过4、5门语言,有一门精通就可以。技术的宽度和广度并不矛盾。在招聘的时候每个面试官都会有自己的偏见,对我来说,如果应聘者技术面非常窄,比如说他只熟练使用过一门编程语言,我往往会对他说No。还有一种被视为偏见的让我放弃他原因是,他做过类似GFW这样没有节操的项目或产品。

我觉得C、C++是初学编程应该介入的语言类型,有人说是难了一点。但是你看看C和C++基础扎实的人算法和数据结构都不差,而且你可以明白一些底层的机制,之后再转向其它语言就比较快了。当然,初始的时候,学什么都不要学Basic。要知道它可能害了你。另外,千万不要去相信那些三个月的“XXX速成班”,基本上那只是坑钱而已。如果你有兴趣速成,我可以教给你“21天学会打开显示器”这样的速成技能。

如今语言本身被给予了过度的关注,每一种编程语言都有自己的不合理性,都有所谓的“坑”,但是过多地把精力放在这上面没有什么价值——语言的类库、社区、平台,还有语言背后的机制、设计都是更有价值的东西

文章系本人原创,转载请保持完整性并注明出自《四火的唠叨》

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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