激发程序员创意的6本书

在之前的一篇博客中我曾提到:程序员成功的秘诀在于创意和原创性思维。

但是如果你没有创意该怎么办?别担心,并非只有你这样。事实上,你所遇到的大部分程序员都缺乏创意。原因在于,跟编程中客观的逻辑性思维相比,创意需要一种不同的思维方式。

幸运的是,创新思维是可以学习的。我列出了一个可以激发创意的书籍清单。(注:排名不分先后,有两本书没有相应中文名,应该是没有中文版)

Pragmatic Thinking and Learning: Refactor Your Wetware》 – Andy Hunt 安迪·亨特

这是一本为程序员量身定制的激发创意的书,作者安迪自己也是一名程序员。(他也是《程序员修炼之道:从小工到专家》的作者之一)。

Thinkertoys: A Handbook of Creative-Thinking Techniques – Michael Michalko
米哈尔科商业创意全攻略》 – 迈克尔·米哈尔科

迈克尔·米哈尔科通过带领你解决一些拼图游戏来迫使你改变思维方式。对于那些缺乏创意的人来说这可能往往是一项艰巨的任务。

Thinkpak: A Brainstorming Card Deck – Michael Michalko迈克尔·米哈尔科

这并不是一本真正的书。基于从《米哈尔科商业创意全攻略》中学到的技术,迈克尔·米哈尔科做了一副卡片,你可以用这副卡片来激发自己的创意,并将你的创意运用于实际应用中。

Cracking Creativity: The Secrets of Creative Genius – Michael Michalko
《创意的技术:100位天才的9种思考习惯》- 迈克尔·米哈尔科

迈克尔·米哈尔科的三本书(资料)中的最后一本。在这本书中,迈克尔着重讲了如何像历史上包括莱昂纳多·达·芬奇和华特·迪士尼在内的创意天才一样进行思考。

How to Get Ideas – Jack Foster, Larry Corby
《更多好主意》- 杰克·福斯特 & 拉里·科比

拥有原创性的想法是有创意的一个表现,但这些想法从何而来呢?这本书会告诉你如何激发产生新的想法,并让你达到更高的水平。

The Innovator’s Toolkit: 50+ Techniques for Predictable and Sustainable Organic Growth– David Silverstein, Philip Samuel, Neil DeCarlo
《创新者工具箱: 50+可预见与可持续创新技术》- 大卫·西尔弗斯坦,菲利普·塞缪尔,尼尔·戴卡洛

创新与科技的发展是相辅相成的。以Apple或Google公司为例,这些公司在不断地创新计算机硬件和软件。Silverstein等人写的这本书对创新者来说是一本非常棒的参考书。要想成为一名成功的创新者,你也必须是一名充满创意的思想者。

编程是非常简单的,如果你正在读这篇博客,那么你很可能已经掌握了至少一门编程语言。现在你知道了如何才能达到更高的水平:要有创意

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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