程序员如何克服拖延症

假如我说只需一点简单的技巧你就能完成更多的工作,写出更优质的代码,你有没有心动的感觉?这个秘诀就是一个计时器和一颗决心,一定要快速完成任务,然后离开电脑去寻求自我业余时间。

关于拖延症

无论是刷Facebook,沉迷于电视节目,还是时不时地这边走走那边逛逛、喝喝水聊聊天,几乎每个人在日常生活中或多或少都有某种形式的拖延症状。即使你说,那我在一行一行写代码总不至于浪费时间了吧。我要告诉你的是,如果这些代码没有价值、毫无用途,那么你依然是在拖延。Twitter上关于这个话题的内容不计其数,有抱怨有懊恼,所以你并非唯一一个受害者,大家都一样。

幸运的是,有一种很简便的方法,没有门槛要求,每个人都能用之于克服拖延症。我在工作的时候,会将时间分成一个一个阶段,25分钟一阶段。我要做的就是在每一个25分钟里将我所有的注意力都集中到手头的问题上。这意味着关闭电脑上的Facebook和消息通知,将手机设置为飞行模式,戴上抗噪音耳机,全神贯注专心致志。在完成一个阶段的冲刺后,我会做点自己喜欢的事情。

这就是传说中的番茄工作法,于1980年由Francesco Cirillo首次提出。这个计时器是买得到的,可以是实体的也可以是个虚拟的应用程序——只要网上搜索Pomodoro就可以了。你也可以在Ståle Hansen的博客中,获得相关脚本。这个脚本可以让你的电脑进入“番茄模式”,不但能确保任何琐事都不会来打搅你,而且这也是一种传播番茄工作法这个伟大技术的方式。

不过,可别忘了在你实施番茄工作法后,给自己一个小小的奖励。奖励形式可以是上会网也可以是喝杯咖啡。不妨把这个秘诀分享给你的同事,当他们看到你的工作效率是如此之高之后,为了跟上你的脚步也会好好学习番茄工作法。提高工作效率仅仅只是其中一个好处,这还能减少bug。这可能是因为我们一直保持全神贯注的原因吧。

Barbara Oakley在他的《A Mind For Numbers》一书中对这个简单的技巧做了总结:

在番茄定时系统中,因为专注,所以快速,还能让你自由徜徉在思考中,避免各种打搅。

集中注意力和扩散思维

如果你希望在每一个番茄阶段都能一鼓作气,关键是要知道如何有效地处理问题,当然通常这些问题都很难。不过对于一个开发人员而言,这种情况是家常便饭,但是有时候大脑也会罢工。你是不是常常一边目不转睛地盯着显示屏,一边安慰式地揉着太阳穴,然后你想出了解决方案?又或者,你不断反复尝试,直到出来一个似乎能工作的解决方案。(这是我们所说的定势效应。)这两个方法可能都有效,但是却并不是最佳的。有时候,也许你在番茄定时器的指引下休息了会(可以是散步、闭上眼睛小憩、将问题讲述给橡皮鸭听),再回过头来的时候,搞不好一切问题就都迎刃而解了。

所有这些小招数的目的都是为了让一直紧绷的神经可以休息一会,激活思维的扩散。举个例子,早上常常会灵感爆发,因为这是我们一整晚潜意思思维扩散的结果。

传递思想和理念

《The Pragmatic Programmer》这本书中有一个建议非常好,“你每年都应该学一门新的编程语言,要做一名通晓数种语言的程序员”。背后的原因大概是思想和理念是可以转移的。语言和语言之间是相通的。当我们在学习某个新事物的时候,会将这些一大块一大块的信息储存到大脑中,而当我们掌握之后,我们就能压缩这些信息块。压缩后的信息块占用的工作记忆空间更少,连接到其他信息的效率更高。

Barbara Oakley在《A Mind For Numbers》中进一步表述为:

好的记忆模块会形成共鸣,共鸣对象不但包括我们正在处理的问题,也包括了生活中的其他方面和领域。抽象思维有助于将思想和理念传递开去。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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