开发者 动机VS自律

开发者 动机VS自律

开发者们总是在自我提升、确保项目按进度推进以及追求卓越的道路上不断前行,这其中的挑战如影随形。有一种观点认为,强烈的内在动机犹如一股强大的引擎,是驱使开发者不断探索新兴技术、攻克复杂棘手难题的核心驱动力。就像探险家内心对未知世界充满渴望一样,开发者凭借内在动机不断挖掘技术的深度与广度。
然而,另一种观点则强调良好的自律习惯具有不可替代的重要性。在开发过程中,自律习惯就像精准的时钟发条,严格把控着代码的质量,确保每一行代码都符合严苛的标准;同时,它也像一位可靠的监工,保障任务能够准时完成,不会因为各种突发状况或者自身的懈怠而拖延。
如此一来,在开发者不断追求进步的这个过程里,就产生了一个饶有趣味的问题:到底是源源不断的内在动机更为关键呢,还是坚定不移的自律更具决定性意义呢?这两者就像是天平的两端,看似相互独立,却又共同影响着开发者前行的轨迹。

动机

那么,究竟什么是动机呢?动机是一种源自个体内部的力量,是一种促使个体付诸行动的深层次驱动力。它宛如一条隐藏在行为背后的暗线,牵扯着我们为什么会做出特定的某种行为,其中交织着我们内心的需求、潜藏的欲望以及期许达成的目标。
动机可以被划分为内在动机和外在动机这两种类型。内在动机是由个体内在的需要所引发的动机,例如对事物浓厚的兴趣,达成目标后的成就感等,它就像一颗自发跳动的心脏,源于自身内部的活力与热情。而外在动机则是在外界的要求以及外力作用下所产生的行为动机,像是追求奖励或者逃避惩罚等,它如同一个外在的导向标,引导着个体朝着外界期望的方向行动。
只有当你清晰地洞察自己的动机和需求时,你才能够如同在茫茫大海中有了明确航向的船只一样,朝着自己所期望的方向持续不断地奋勇前行。这便是动机在我们行为决策过程中的意义所在。

自律

那么,自律到底是什么呢?自律是一种自我管理的卓越能力,它体现为个体能够依据预先设定的目标或者秉持的价值观,积极主动地对自身的行为、情绪以及思维进程加以管控。
自律涵盖两个重要方面,即自我约束和自我完善。自我约束意味着个体能够依据自己的主观意识来主导自身的行为,而不是消极地受外界因素的摆布。这就像是在内心深处构筑了一道坚固的防线,只有经过自己思想的筛选和认可的行为才会被执行。而自我完善则是通过自律这一有力的工具,个体得以持续学习新知识、深入审视自己的行为和思想,不断拓宽自己对自身以及周围世界的认知边界,进而达成自我的成长与完善。
唯有借助自律,个人才能够在坚守初心的道路上,一边有效地约束自己的行为,一边持续地进行自我提升和完善,从而实现不断成长的目标,如同在成长的阶梯上稳步攀升,向着更高层次的自我迈进。

开发者?动机 or 自律

那么,对于开发者而言,动机和自律究竟哪个更为重要呢?
不妨这样来理解,动机可以被视作开发者不断追逐、持续获取成就感的核心驱动力源泉。无论从事何种事务,动机都不可或缺,它就像一把开启成功之门的钥匙。只有明确了自己做事的动机,在前行过程中遭遇形形色色的问题时,才会有足够的动力去解决这些问题,进而最终迈向成功的彼岸。
自律则可以被看作是开发者对自身的一种约束机制。要知道,不同的动机所带来的压力和困难程度往往存在差异,在朝着动机所指引的方向不断奋进的路途上,所面临的困难也是千差万别的。此时,自律的约束功效就会显现出来,它会强制自己朝着心中既定的方向持续努力,不断提升自我。倘若缺乏自律,即便拥有再强烈的动机,在遇到同等程度的困难时,也很可能无法跨越障碍。
所以说,动机与自律并非是非此即彼的关系,而是动机&自律,二者相辅相成,共同为开发者的成长与发展助力。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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