关于编程,鲜为人知的真相

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我那程序员的经历让我知道了一些关于软件编程的事情。下面的这些事情可能会让朋友们对软件开发感到惊讶:

  1. 一个程序员用在写程序上的时间大概占他的工作时间的10-20%,大部分的程序员每天大约能写出10-12行的能进入最终的产品的代码——不管他的技术水平有多高。好的程序员花去90%的时间在思考、研究和实验,来找出最优方案。差的程序员花去90%的时间在调试问题程序、盲目的修改程序,期望某种写法能可行。“一个卓越的车床工可以要求比一个一般的车床工多拿数倍高的工资,但一个卓越的软件写手的价值会10000倍于一个普通的写手。”——比尔盖茨

  2. 一个优秀的程序员的效率会是一个普通的程序员的十倍之上。一个伟大的程序员的效率会是一个普通程序员的20-100倍。这不是夸张——1960年以来的无数研究都一致的证明了这一点。一个差的程序员不仅仅是没效率——他不仅不能完成任务,写出的大量代码也让别人头痛的没法维护。

  3. 伟大的程序员只花很少的时间去写代码——至少指那些最终形成产品的代码。那些要花掉大量时间写代码的程序员都是太懒惰,太自大,太傲慢,不屑用现有的方案去解决老问题。伟大的程序员的精明之处在于懂得欣赏和重复利用通用模式。好的程序员并不害怕经常的重构(重写)他们的代码以求达到最好效果。差的程序员写的代码缺乏整体概念,冗余,没有层次,没有模式,导致很难重构。把这些代码扔掉重做也比修改起来容易。

  4. 软件遵循熵的定律,跟其它所有东西一样。持续的变更会导致软件腐烂,腐蚀掉对原始设计的完整性概念。软件的腐烂是不可避免的,但程序员在开发软件时没有考虑完整性,将会使软件腐烂的如此之快,以至于软件在还没有完成之前就已经毫无价值了。软件完整性上的熵变可能是软件项目失败最常见的原因。(第二大常见失败原因是做出的不是客户想要的东西。)软件腐烂使开发进度呈指数级速度放缓,大量的软件在失败之前都是面对着突增的时间要求和资金预算。

  5. 2004年的一项研究表明大多数的软件项目(51%)会在关键功能上失败,其中15%是完全的失败。这比1994年前有很大的改进,当时是31%。

  6. 尽管大多数软件都是团体开发的,但这并不是一项民/主的活动。通常,一个人负责设计,其他人负责实现细节。

  7. 编程是个很难的工作。是一种剧烈的脑力劳动。好的程序员7×24小时的思考他们的工作。他们最重要的程序都是在淋浴时、睡梦中写成的。因为这最重要的工作都是在远离键盘的情况下完成的,所以软件工程不可能通过增加在办公室的工作时间或增加人手来加快进度。

  英文原文:Some lesser-known truths about programming

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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