不要学习代码，要学会思考

勿学代码，学会思考
最新推荐文章于 2025-10-21 08:37:18 发布
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博客强调不要单纯学习代码，而要学会思考，这体现了在信息技术学习中思维培养的重要性。
C/C++学习路线总结与分享
dvlinker的技术专栏
10-07 11万+
C/C++学习路线总结与分享
基于Jupyter Notebook的互动媒体制作学习笔记与代码实践源码
10-05
学习者通过动手实践，能够更加深刻地理解编程概念，并在遇到问题时学会独立思考和解决。这种学习方式对于培养创新思维和问题解决能力大有裨益。 本项目通过Jupyter Notebook提供了一套完整的互动媒体制作学习资源，...
十万字全网最全数据结构代码
少说，多做。
04-20 12万+
本文代码实现基本按照《数据结构》课本目录顺序，外加大量的复杂算法实现，一篇文章足够。能换你一个收藏了吧？
如何快速学会别人的代码和思维
无际单片机编程
10-11 4084
大家好，我是无际。 也有很多天没水文了，最近在规划第七期的事情，也新增了一个lora模块项目。 看别人的项目程序是一个工程师必经的过程，虽然比自己写还痛苦。 不过这也是提升自己水平最好的方式，如果有程序作者的指导，如虎添翼~ 我第一次看大佬写的程序，没人指导纯死磕，几年时间才完全吃透，也总结了一些经验。 今天就通过我们最复杂的wifi主机项目作为案例，给大家分享下，要如何正确地去学习别人的项目程序。 如果学习方式不对，会浪费大量的时间，也很难学会。 相信有些基础比较差的学员，刚开始学我们主机项
大一新生应该如何学习C语言，书上代码看不懂理解不了怎么办？
沉默王二
11-09 8万+
大家好，我是二哥呀！ 昨天有个读者问我要 C语言的学习路线，他今年刚上大一，书上的代码完全看不懂。 讲真，大一新生，一般都是零基础的纯小白，看不懂书上的代码很正常，除非是小学、初中、高中就开始卷计算机的硬核少年；或者是因为教材选的有问题。 那刚好二哥之前整理过一些学习 C语言的资料和学习方法，今天趁这个机会就再做个汇总和梳理。 推荐一本书，两门视频课，若干学习建议，看完后如果还看不懂、理解不了C语言，过来骂我、捶我，只要不要打脸就行。 01）阮一峰老师的 C语言入门教程 这个教程是开源的，采用知识共享许可
如何提高自己的代码逻辑思维能力
Lyanw的博客
03-07 2051
【代码】如何提高自己的代码逻辑思维能力。
回忆初学编程的糗事：愚蠢的代码也是宝贵的学习经验
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
09-27 1万+
学习编程是一件充满挑战和收获的事情，尤其是在刚刚开始学习的时候，总是会犯下一些奇怪、愚蠢的错误。回过头来看自己当初写的代码，或许会觉得很无语，但这些错误也是我们成长进步的一部分。因此，本文将分享我在刚开始学编程时所犯下的一些错误和愚蠢的代码，以及我如何从中吸取经验教训，进一步提高自己的编程技能。
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-21 14万+
本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据，高度依赖人工且适配特定模型，适用于需求稳定、高并发的线上业务；Prompt 作用于推理时，输入灵活，可部分自动化且跨模型通用，更适合需求多变、非结构化数据处理场景。文章还指出二者可协同应用，如 Prompt 辅助特征设计、特征工程提升 Prompt 精准度……
[当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究
杨秀璋的专栏
09-27 1万+
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。前一篇文章普及了基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。这篇文章将分享两篇论文，介绍机器学习是如何运用到恶意代码攻击中的，并谈谈自己的理解，后续深入研究尝试分享相关实验，目前还是小白一只。基础性文章，希望对您有所帮助，详见参考文献。
基于Java和算法书籍的编程学习笔记与代码设计源码
10-10
这些图像资源能够直观地展示程序结构和运行结果，对于理解和学习代码逻辑至关重要。 而“index”文件则可能是一个索引文件，它可能是一个HTML页面，用来展示项目的主要内容和导航结构，方便用户快速找到感兴趣的...
【收藏】学会学习.pdf
09-25
在数字化时代，学习的重要性不言而喻，但学会如何有效地学习更是关键。在这个信息爆炸的时代，新知识、新技术不断涌现，对于计算机科学这样的实践性学科来说，单纯依靠书本、讲座或教程是远远不够的。我们需要掌握...
精选资源
2013数学建模国赛B题思考过程和模型还有代码（适合初学者）
03-05
代码编写不仅要注重效率，还要保证可读性和可维护性。初学者应掌握基本的编程技巧，并学会利用科学计算库，如NumPy、SciPy或Pandas等。 论文写作是呈现研究成果的重要方式，它要求清晰地阐述模型构建的过程、方法的...
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12-04
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盲源分离和小波分析消除生物医学信号中的电力线噪声.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Windows10/Windows11 64位系统下的妙控鼠标滚轮驱动
12-04
适用于Windows10/Windows11 64位系统下的妙控鼠标驱动。能正常连接并开启滚动手势的驱动 可以正常使用中间触摸滚轮
（51页PPT）智慧园区运营管理&综合安防系统详细解决方案.pptx
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基于PhasorDetect手持NIRS设备多光谱反射数据的组织氧饱和度实时监测研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文围绕基于PhasorDetect手持NIRS设备的多光谱反射数据，开展组织氧饱和度的实时监测研究，并提供了完整的Matlab代码实现方案。基于PhasorDetect手持NIRS设备多光谱反射数据的组织氧饱和度实时监测研究（Matlab代码实现）研究内容涵盖近红外光谱技术的基本原理、多光谱数据采集方法、组织氧饱和度的计算模型以及实时监测系统的构建。通过Matlab对采集到的反射光谱数据进行预处理、特征提取与分析，结合光吸收特性与生物组织模型，实现了对人体组织血氧水平的动态估算与可视化监控。该方法具有非侵入性、便携性和实时性强的优点，适用于临床监护、运动生理监测等场景。; 适合人群：具备一定信号处理和生物医学工程背景，熟悉Matlab编程，从事医疗设备开发、生理参数监测或相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标：①实现基于NIRS技术的组织氧饱和度实时监测系统开发；②掌握多光谱数据处理与生理参数反演的完整流程；③为便携式医疗设备的设计与验证提供技术支持与算法参考。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块调试运行，理解数据预处理、模型构建与结果可视化的具体实现步骤，同时可扩展应用于其他生理参数监测项目中以提升实战能力。
wuguoyue_CryptoArbitrage-master_11484_1764827783840.zip
最新发布
12-04
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JavaScript Koans 学习项目代码实践
它不仅仅教会语法，更重要的是培养一种“以问题为导向”的思维方式，让学习者学会如何系统地拆解问题、验证假设、迭代改进。正是在这种不断试错与修正的过程中，真正的编程能力得以形成。因此，“JavaScript-Koans”...
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