程序员在技术上最容易踩的 3 个坑!

见字如面,我是军哥!

各位新年好呀,都开工了吧!我终于来更新文章了,哈哈!

今天聊的话题,踩中一个坑多走 2 年弯路,踩中两个这辈子你可能与架构师就无缘了。这三个都是大坑,文章不长,一定要看完哦必有收获~

1、忽视基础知识

基础知识包括数据结构与算法、操作系统、计算机网络,数据库原理等。这些知识对于你成长为高级程序员/架构师就是地基,毫不客气地说,地基打不好,这程序员之路年纪越大越难走。为什么呢?因为技术底子太差,你的技术高楼大厦不可能建成,太难的事做不了,可替代性太强~

2、非广度优先

有些程序员比较好高骛远,什么技术都想学,什么技术都学不精,最后搞的什么都懂一点,但是都不深,殊不知没有深度的广度啥也不是,建议学深某一门语言/框架之后再考虑别的,也就是深度优先,一般来说至少7/8年。这样的长期主义,坚持下去,十年磨一剑,不成功都难!

3、想用一门编程语言,解决所有问题

本质上每一门编程语言适用的场景不一样,比如 Java 擅长处理企业复杂业务的后端开发、Python 适合数据分析和数据挖掘、脚本开发等,而你想用一门你熟悉的语言去解决所有问题,那就是拿着锤子看什么都是钉子。这种做法是非常不可取的!也充分说明对事物的观察和分析还停在表面,没有深入到事物的差异和本质~

好了,你还知道其它哪些坑呢?欢迎留言区评论。

今天的文章就写到这里了,下篇见~

最后,祝各位读者朋友们 2023 年事业有成,无烦无恼~

「关于作者:军哥,前饿了么、贝壳技术总监,目前是一名自由职业者兼公司顾问,乐于结交朋友,也欢迎加我微信与我做朋友(公号输入框回复“w”即可),朋友圈做个点头之交!

另外军哥写了一些,关于个人如何快速成长、深度思考、程序员或产品经理能力模型、架构,OKR干货,技术管理等电子书资料,公号后台回复 “9”获取,不谢。」

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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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