让能者不多得

一位读者写道:

我是一个软件工程师。对于任何一个从事于这个领域的人,这有一个众所周知而且毫无疑问的事实:最有效率最专业的程序员的产能会比最差的那个高上1000倍。如果这个看起来不太可能,请记住,如果一个程序员写出了很多bug而需要其他程序员去修改,那他的生产率是负的。而且除非他造成的破坏性已经产生后果,否则你很难发现问题所在。我过去曾给专业的程序员上课,即使在我的这些学生中,你也可以很容易的发现这种事实。

我没有发现哪个企业,不管在哪 — 即使在硅谷 –也没有一个企业能把对程序员的工资等级差异化到接近一个数量级的程度,更别说三个了。事实上,我们更倾向的做法是辞退或拒绝考虑任何超过35岁的人。给出的理由就是他们要求更多的钱。

在某种程度上讲这是有些道理的。如果你不能区分哪一个更好,你就该要那个便宜的。你实在是太难去评估一个程序员的效能了。

跟其他的人相比,一个好的程序员能用更精简的代码和更少的时间解决一个问题。所以你不能按代码行数和所花的时间来评估。按Bug数也不行 — 对于其他程序员,当看到有人漂亮的解决了一个问题后,都会确信自己也会这样的解决这类问题。不止一次的,当我按时的不带一点差错的做完一个任务后,我就会被告知:因为那是个任务太简单。而同时,逾期未完的团队因为一周的通宵加班表现出来的敬业和苦干精神而受到嘉奖。完成了工作的优秀程序员也许并不知道他所解决的问题对于其他的同事来说有多么的困难。

在一个公司里,你赢得了声誉,大家看到了你的工作。但你写的程序是商业机密,他们不可能轻易的让你把它们带走。不论你是好是差,打算雇你的人都看不到你的更详细的作品。他们可能会通过让你在白板上写几行代码的形式来筛选你,但这种事情就像是让钢琴师为观众用嘴哼出曲子。

我觉得印度外包产业所创造的一个辉煌成就就是放弃追求最好的程序员的思想。(我并没有侮辱印度软件工程师的意思 — 他们有很多人都很优秀,但单从数字上讲,我可以确信的说,如果他们能有像美国人那样多的机会,他们一定会从事其它行业。)人们知道,如果你能在印度雇到20个普通的程序员,你的报价可以压的很低,即使他们花了20倍的努力完成任务,你的成本是一样的,软件的交付也是可预料的。相对于判断你招的那个程序员究竟是高手还是低手来说,判断这20个程序员要多少时间完成任务还是更容易些。用20个普通的程序员,也许会用掉你两倍的时间。用一个程序员,也许只需要一个普通团队花的时间的二十分之一,也许会是100倍。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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